秩和檢驗的結果在統計中怎么寫（秩和檢驗）

大家好，我是小華，我來為大家解答以上問題。秩和檢驗的結果在統計中怎么寫，秩和檢驗很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

1、1.問題的提出： 　　在實踐中我們常常遇到以下一些資料，如需比較患者和正常人的血鐵蛋白、血鉛值、不同藥物的溶解時間、實驗鼠發癌后的生存日數、護理效果評分等，這類資料有如下特點： 　　（1）資料的總體分布類型未知；或 　　（2）資料分布類型已知，但不符合正態分布；或 　　（3）某些變量可能無法精確測量。

2、 　　對于此類資料，除了進行變量變換或t’檢驗外，可采用非參數統計方法。

3、 　　2.參數統計與非參數統計的區別： 　　參數統計：即總體分布類型已知，用樣本指標對總體參數進行推斷或作假設檢驗的統計分析方法。

4、 　　非參數統計：即不考慮總體分布類型是否已知，不比較總體參數，只比較總體分布的位置是否相同的統計方法。

5、 　　下面我們將介紹非參數統計中一種常用的檢驗方法--秩和檢驗，其中“秩”又稱等級、即按數據大小排定的次序號。

6、上述次序號的和稱“秩和”，秩和檢驗就是用秩和作為統計量進行假設檢驗的方法。

7、 　　二、 不同設計和資料類型的秩和檢驗 　　1.配對比較的資料： 　　對配對比較的資料應采用符合秩和檢驗（Sighed rank test），其基本思想是：若檢驗假設成立，則差值的總體分布應是對稱的，故正負秩和相差不應懸殊。

8、檢驗的基本步驟為： 　　（1）建立假設； 　　H0：差值的總體中位數為0； 　　H1：差值的總體中位數不為0；檢驗水準為0.05。

9、 　　（2）算出各對值的代數差； 　　（3）根據差值的絕對值大小編秩； 　　（4）將秩次冠以正負號，計算正、負秩和； 　　（5）用不為“0”的對子數n及T（任取T+或T-）查檢驗界值表得到P值作出判斷。

10、 　　應注意的是當n>25時，可用正態近似法計算u值進行u檢驗，當相同秩次較多時u值需進行校正。

11、 　　2. 兩樣本成組比較： 　　兩樣本成組資料的比較應用Wilcoxon秩和檢驗，其基本思想是：若檢驗假設成立，則兩組的秩和不應相差太大。

12、其基本步驟是： 　　（1）建立假設； 　　H0：比較兩組的總體分布相同； 　　H1：比較兩組的總體分布位置不同；檢驗水準為0.05。

13、 　　（2）兩組混合編秩； 　　（3）求樣本數最小組的秩和作為檢驗統計量T； 　　（4）以樣本含量較小組的個體數n兩組樣本含量之差n2-n1及T值查檢驗界值表； 　　（5）根據P值作出統計結論。

14、 　　同樣應注意的是，當樣本含量較大時，應用正態近似法作u檢驗；當相同秩次較多時，應用校正公式計算u值。

15、 　　3.多個樣本比較： 　　多個樣本比較的秩和檢驗可用Kruskal-Wallis法，其基本步驟為： 　　（1）建立假設； 　　H0：比較各組總體分布相同； 　　H1：比較各組總體分布位置不同或不全相同；檢驗水準為0.05。

16、 　　（2）多組混合編秩； 　　（3）計算各組秩和Ri； 　　（4）利用Ri計算出檢驗統計量H； 　　（5）查H界值表或利用卡方值確定概率大小。

17、 　　應注意的是當相同秩次較多時，應計算校正Hc 　　4.按等級分組資料或頻數表資料： 　　這類資料的特點是無原始值，只知其所在組段，故應用該組段秩次的平均值作為其秩次，在此基礎上計算秩和并進行假設檢驗，其步驟與兩組或多組比較秩和檢驗相同。

18、需注意的是由于樣本含量較多，相同秩次也較多，應用校正后的u值和H值。

19、 　　三、小結 　　1.多個樣本兩兩比較的秩和檢驗 　　同樣的，多個樣本組比較的秩和檢驗，如拒絕H0，只說明比較各組的總體分布位置不同或不全相同，應在此基礎上進行兩兩比較，常用Nemenyi法。

20、 　　2.秩和檢驗的優缺點 　　秩和檢驗的優點是（1）不受總體分布限制，適用面廣；（2）適用于等級資料及兩端無缺定值的資料；（3）易于理解，易于計算。

21、缺點是符合參數檢驗的資料，用秩和檢驗，則不能充分利用信息，檢驗效能低。

22、 　　3.應用中的注意事項： 　　（1）注意應用條件； 　　（2）編秩時相同值要取平均秩次； 　　（3）相同秩次較多時，統計量要校正。

本文到此講解完畢了，希望對大家有幫助。