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运用SAS做秩和检验
本文利用、SAS软件进行秩合检验,简单加以介绍如下.配对比较的符号检验及秩和检验例:12名宇航员航行前及返航后24小时的心率(次/分)如表1,航行对心率有无影响?
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Friedman M检验平均秩的多重比较在SPSS软件的实现
完全随机区组设计的秩和检验(Friedman's test)是随机化区组设计方差分析不满足方差分析条件时采用的方法.随机化区组设计的秩和检验是由M·Friedam在符号检验的基础上提出来的,又称M检验,目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同[1].对于Friedman M检验,在当P<α(α为检验水准)差异有统计学意义时,可认为多个总体间相比较有差异,但不能说明任何两个总体间均是有差异的.
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医学科研方法及统计学处理 第九讲 计量资料的正确表达及处理(之二)
目前我国的科技期刊中的论文大多数都作了相应的统计学处理,这对于提高论文的科学性起到了很好的作用,但在处理中也存在一些较普遍的问题,还有少数论文应该作统计处理的而没有作.计量资料统计处理前,要从以下几方面来考虑统计方法的选择:资料是否正态分布:正态或近似正态分布时,可以采用常用的f、F等参数检验.非正态分布时,若经过数据置换正态化了,仍可采用参数检验,否则则适于采用非参数检验,如符号检验(sign test)、秩和检验(rank sum test).方差是否齐性:方差(s2)即标准差的平方,若对比组间s相差很大,应作s2齐性检验.s2不齐时,即算是正态分布,亦不宜用参数检验,可用t′、F′检验,F′检验较复杂,很少有人应用;也可以用非参数检验.
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非参数检验方法概述
有些资料不是正态分布,或者分布情况未知,不能用有效的参数进行描述,此时需采用非参数法对总体的分布或分布位置进行检验.其优点是不考虑总体分布,适应性强,稳定性好,在临床研究中使用较多;缺点是损失了部分信息,检验效率较低,对于适合参数检验的资料,建议首选参数检验.本文对非参数检验进行讲解,以帮助临床医生掌握基本概念和方法.
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多指标综合分析的简明解决之道——符号检验的新应用
[目的]提出一个解决流行病调查中多指标综合分析问题的新的、简明的方法.[方法]用非参数统计中的符号检验方法解决实际工作中的多指标综合分析的问题.[结果]使用符号检验,较简明地解决了多指标综合分析的问题,回答了实际问题.[结论]对实际工作中的问题并非一定使用非常复杂的模型,只要认真思考,也可以简明地解决问题.
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谈谈两总体比较的非参数检验方法
针对不同的数据类型,探讨选用不同的非参数检验方法,并通过实例说明这些非参数检验方法的应用.