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Spearman等级相关系数计算公式及其相互关系的探讨
在对两个变量(X,Y)进行相关分析时,若资料不呈正态分布、总体分布类型未知或为有序分类资料时,应用基于秩次的非参数统计方法-Spearman等级相关.但是,绝大部分统计学书籍介绍的等级相关系数(rs)的一般计算公式为:
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实际应用中方差分析与秩和检验结果比较
在医学研究中,常常碰到单因素(完全随机设计)多个样本的比较.常用的比较分析方法是方差分析.但作这些分析时要求资料满足正态分布且各组方差齐性,否则需要进行变量转换或运用非参数统计方法.
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运用Ridit分析法评价医院医疗质量
医疗质量是医院管理的核心,如何评价医疗质量是医院管理的重要工作,反映医疗效果的指标主要有治愈率、好转率、病死率等.但是用单一指标来评价医院医疗质量不够全面和准确;需要采用综合评价方法(1).Ridit分析法是将按等级分组的资料,通过转换成为一组连续性的计量资料,计算Ridit值,又称参照单位分析,属于一种非参数统计方法.本文试用Ridit分析法(2-6),对某医院2008年各临床科室的治疗结果进行综合分析.
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Ridit法在SPSS统计软件中宏命令的实现
目前在国内外文献中,等级资料的组间比较已经广泛采用非参数统计方法[1],由于Ridit法计算简便,在医院医疗质量评价中的应用仍十分广泛[2-3].虽然有不少医院都在运用Ridit法进行医疗质量评价,但是大多数都以手工计算方法为主,或采用SPSS统计软件的图形化操作[4],而且对于不同的数据,如比较的组数不同或数据的分类等级不同,要采用不同的操作方法,通用性不强,也没有具体的统计检验方法和图表输出.
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多个样本及其两两比较的秩和检验SAS程序
秩和检验是医学实践中较为常用的一大类非参数统计方法,目前国内几本较具权威性SAS专著[1,2],均介绍了秩和检验的一些SAS程序,宇氏[3]也作了进一步的探讨和总结,但对于不同资料类型和特征的多个样本比较的秩和检验SAS程序阐述得不够全面,而且几乎未涉及到两两比较的SAS程序,但实际工作者往往对两两比较的结果更为感兴趣.为此,本文结合实例,根据常见类型资料的特点,给出了多个样本及其两两比较的秩和检验SAS程序.
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第七讲秩和检验
秩和检验(rank sum test)属非参数统计方法,它不依赖于总体的分布类型,不以推断总体参数为目的,而旨在检验两种或两种以上的观察变量的分布有无显著性差别.这与前面讲到的t检验、方差分析等依据总体分布类型推论总体参数的检验不同.由于秩和检验不要求变量的总体呈某种分布,因此适用范围广,特别是当资料不具备参数统计的应用条件以及作等级资料分析时,常使用秩和检验[1].但对于标准理论的分布(如正态分布),或资料可以转换为这种分布,秩和检验比t检验、方差分析等效率低[2].