10=chap9非参数检验ridit分析

1、Chap9非参数检验、Ridit分析 P139155 教学目的与要求： 3掌握：非参数统计概念、优缺点，配对、两组、多组资料的秩和检验及两两比较。熟悉：Ridit分析的意义和分析方法。了解：游程检验。 教学内容提要 重点讲解：配对、两组、多组秩和检验及两两比较。讲解：Ridit分析的意义和分析方法。介绍：游程检验。 重点：配对、两组、多组资料的秩和检验及两两比较。难点：Ridit分析，游程检验。教学时间: 理论3学时。13 , 45, 67 2022/7/2711非参数检验的意义 P1391. 比较 1.1 参数检验（parametric test）：t、Z、F，相关、回归等。 总体分布的类型

2、已知，对未知参数进行检验。优点：信息利用充分；检验效能较高。缺点：资料要求较高；适用范围有限。1.2非参数检验（nonparametric test）任意分布检验（distribution-free test）：秩和（rank sum test）、 2。与总体分布无关，不比较参数，比较分布的位置（中位数M） 。优点：适用范围 。缺点：信息利用 ,效能,型错误,假(-)率。2022/7/2722Wilcoxon符号秩和检验（配对及单样本比较用） P139一、配对设计资料 【例9-1】对12份血清分别用原法（检测时间20）和新法（10）检测谷-丙转氨酶，结果见表9-1，两种检测结果是否相同？表9-

3、1 原法和新法检测12份血清谷-丙转氨酶（nmolS1/L）资料对子编号123456789101112原 法6023695802422121902522038142195新 法80200100822402432053822044152243差值d-2036-5-22-31-15-130-6-10-48编 秩-810-3-1.51.5-9-7-6-4-5-11对d进行正态性检验，P0.05 配对t test P0.05 Wilcoxon符号秩和检验 (d =0)2022/7/273以原法、新法为变量名配对计量的数据文件L9-1.sav 配对符号秩和检验。Analyze Nonparametric

4、 Tests（非参数检验）2 Related Samples 新法 、原法同时送入Test Pairs List框中OK。P0.05，不拒绝H0，不能认为两法检测结果不同。 2022/7/2742022/7/275二、单样本比较的秩和检验（样总比较） 【例9-2】已知某地正常人尿氟的中位数为0.86mg/L，今在该地某厂随机抽取12名工人，测得尿氟含量（mg/L）为：0.84，0.86，0.88，0.94，0.97，1.01，1.05，1.09，1.20，1.28，1.35，1.83。推断该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人。 与配对不同：与每一个样本观测值配对的是中位数，建立数据文件L9-2

5、.sav。操作过程同例9-1。 Analyze Nonparametric Tests2 Related Samples 尿氟含量、中位数同时送入Test Pairs ListOK。2022/7/2762022/7/2773 Wilcoxon秩和& Mann-Whitney U检验(两组) 141一、两连续型资料比较的秩和检验 原始数据 两小n Wilcoxon秩和检验 两大n 近似正态Z检验 频数表资料(近似等级) 两小n Mann-Whitney U 两大n 近似正态Z检验2022/7/2781.Wilcoxon秩和 ：2小n原始数据：n110，(n2n1) 0.10。2.Mann-Whi

6、tney U检验（Mann-Whitney U test）：两小n频数表n1n2，将n1中的每个变量值与n2个变量值逐个比较，小记1，等记0.5，大记0，求其和得U。2022/7/2710【例9-3】以葛根剂量和抑制率为变量名，在葛根剂量的Values中标签1=3g/100ml组，2=5g/100ml组，建立13行2列的完全随机设计计量资料数据文件L9-3.sav以后，进行两样本比较的Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验：Analyze Nonparametric Tests2 Independent Samples，抑制率 入Test variable list，葛根剂

7、量入grouping variables Define groups，group1和group2中输1和2 Continue OK 2022/7/27112022/7/2712二、等级资料两样本比较的Mann-Whitney U检验【例9-4】用祖传针灸法与一般针灸疗法各治疗哮喘病人46例、28例，以痰液嗜酸性白细胞为指标，结果见表9-3，判断祖传针灸法的疗效是否高。 2022/7/2713以组别、疗效和例数为变量名，建立8行3列的数据文件L9-4.savAnalyze Nonparametric Tests2 Independent Samples，疗效 入Test variable lis

8、t，组别入grouping variables Define groups，在group1和group2中输入1和2 Continue OK。 2022/7/27142022/7/27154 Kruskal-wallis H 检验（多组比较用） 一、多组连续型资料1. Kruskal-wallis H检验： 计量：完全随机设计两或多样本比较 等级：推断双向有序资料的相关性 【例9-5】比较A、B、C中药的灭钉螺作用，各观察5批，每批对200只活钉螺用药后清点死亡数，计算死亡率（），结果见表9-4的、行。2022/7/2716以药物和死亡率为变量名，药物Values标签1=A药，2=B药，3C药

9、，建立2列15行的数据文件L9-5.savAnalyze Nonparametric Test K Independent Samples，死亡率入Test variable list，药物入grouping variables Define Range ，在Minimun和Maximun中填入1和3（第1至第3组间的比较） Continue。在Test Type复选框中有Kruskal-Wallis H、Median（中位数）、Jonckheere-Terpstra，系统默认或全选OK2022/7/27172022/7/27182.两两比较的Nemenyi test2022/7/2719DP

10、S操作 （1）正态性检验：分别选定各组数据块数据分析正态性检验。 若 P0.05，可认为来自正态总体。 可用ANOVA。（2） Kruskal-wallis H检验：选定数据块分类数据统计非参数检验 Kruskal-wallis H检验。 2022/7/27202022/7/27212022/7/27222022/7/2723二、等级资料多样本比较的秩和检验【例9-6】某中医院以蛞蝓胶囊为主综合治疗（简称蛞蝓综合法）中晚期肺癌，并与中西医结合治疗及联合化疗作比较观察，其近期疗效分为部分缓解，稳定，扩展三级，资料见表9-5，比较三组的疗效。 2022/7/2724以疗法、疗效、例数为变量名，对疗

11、法、疗效标签其水平，建立3列9行的RC表文件L9-6.sav。Dataweight casesweight cases by例数AnalyzeNonparametricTestKIndependent Samples，疗效入Test variable list，疗法入grouping variables Define Range ，在Minimun和Maximun填入1和3（第1至第3组间比较） ContinueOK。结果： 2 =4.030，P=0.133。 2022/7/27252022/7/27265 Friedman M检验、Cochrans Q检验（配伍资料比较用） 一、Friedm

12、an M 秩和检验：配伍组设计连续资料【例9-7】某医师按中医辨证，把肺癌病人分成五类，研究辨证分型的疗效，由于疗效又受病期的影响，所以又按病期分为、三个配伍组（b3），资料见表9-6。分析不同辨证分型肺癌病人的一年生存率是否不同。 2022/7/2727以病期、阳虚、气阴两虚、气虚、阴阳两虚、气滞血瘀为变量名，建立3行6列配伍组设计连续型资料数据文件L9-7.sav。Analyze Nonparametric Test K Related Samples，阳虚、气阴两虚、气虚、阴阳两虚、气滞血瘀进Test VariablesOK。 结果： 2 =5.867， P=0.2092022/7/27

13、282022/7/2729二、Cochrans Q检验 ：配伍组设计两分类资料。 【例9-8】 在婴儿哭闹时，可以采用不同的哄法，如A（喂水）、B（轻轻摇晃）、C（哄以橡皮奶头）、D（说话逗他）。对12名未满一月的婴儿用这4种方法进行试验，以1表示哄法有效、0表示无效，结果如表9-8。判断这4种哄婴儿方法的效果是否不同。2022/7/2730以编号、哄法A、B、C、D为名，建立5列12行L9-8.sav. Analyze Nonparametric Test K Related Samples，A、B、C、D入Test Variable List，Test Type只选 Cochrans Q

14、OKCochrans Q =3.692，P=0.297 2022/7/27312022/7/27326 Ridit分析 一、Ridit分析的意义、R值均数的估计 Ridit：与特定分布相对应（relative to an identified distribution，Rid）的单位（unit）。适用于有序分类变量比较（各组n50），说明各等级是否相同及优劣。等级数据定量（连续型） 按正态分布的理论推断基本思想：选标准组（大n, 基准） 用标准组资料计算各等级的Ridit值（即参照单位）用参照单位计算各对比组的平均Ridit值推断。2022/7/2733二、样本与总体比较的Ridit分析【例9

15、-9】 某医院用中草药制剂甲、乙治疗慢支病人结果如表9-9，乙与甲制剂相比，疗效如何？表9-9 两制剂对慢性支气管炎的疗效制剂无效好转显效痊愈合计甲7761926685333420乙115524151052022/7/27341.建立数据文件 ：疗效、甲组、乙组为名 L9-9.sav。2.计算标准组各等级的Ridit值（1）将标准组的例数加权：甲。DataWeight Cases Weight Cases by甲组例数 Frequency VariableOK（2）计算标准组疗效各等级的Ridit值：TransformRank Case（观察单位排秩） 疗效入variableRank Type

16、s （排秩方式）， Proportion estimate（百分位数估计） Continue OK2022/7/27353.计算对比组总体R均值及其置信区间（1）将对比组的例数变量进行加权：乙DataWeight Cases，Frequency Variable甲出乙进OK（2）求总体R均值及其95置信区间：analyzedescriptive Statistics Explore，将PROPORTION of 疗效 using BLOM p疗效送入Dependent List框OK2022/7/27362022/7/27372022/7/2738三、两样本比较的Ridit分析【例9-10】观

17、察针刺与药物治疗内分泌性突眼症的疗效，资料见表9-11，比较两疗法的疗效有无差别。表9-11 针刺与药物治疗的效果比较组 别痊愈显效好转无效合计针刺组193281372药疗组3642942合 计223812421142022/7/2739（1）建数据文件：疗效、针刺、药疗为名 L9-10.sav（2）确定标准组：Transform Compute，Target Variable输标准例数针刺 “+” 药疗 OK（3）计算标准组疗效各等级R：A. 加权:DataWeight Cases 标准例数进OKB.求标准组R:TransformRank Case,疗效variableRank Types

18、Proportion estimate Continue OK。p疗效（4）求对比组：DataWeight Cases，标出针进OK analyzedescriptive Statistics Explore，PROPORTION of 疗效 入Dependent ListOK DataWeight Cases，针刺出药疗进OK analyzedescriptive Statistics ExploreOK2022/7/27402022/7/27412022/7/2742针刺=0.3969，总体R针刺值95的CI为（0.3391，0.4548）；药疗0.6767，总体R药疗值95的CI为（0.6043，0.7491）。两组95CI无重叠，拒绝H02022/7/2743四、多样本比较的Ridit分析 【例9-11】某医院在进行黄连、黄柏双黄气雾剂治疗急性呼吸道感染的课题研究中，对三种不同剂型的双黄制剂的疗效进行了比较，其结果见