《SAS秩和檢驗(yàn)》PPT課件

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1、秩和檢驗(yàn)?zāi)康暮鸵笳莆諈?shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別，明確兩者的應(yīng)用條件；掌握單一樣本與總體中位數(shù)比較、配對(duì)設(shè)計(jì)、成組設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的非參數(shù)檢驗(yàn)方法；熟悉SAS進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)的程序掌握SAS結(jié)果的閱讀和解釋非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)不依賴于總體分布類型，不針對(duì)總體參數(shù)的一類檢驗(yàn)方法。應(yīng)用范圍等級(jí)資料總體分布不明的資料非正態(tài)分布的資料各組方差不齊一端或兩端觀察值不確切的資料參數(shù)統(tǒng)計(jì)和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)特點(diǎn)要求樣本來(lái)自的總體分布已知，對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)不依賴總體分布類型，

2、也不對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行推斷優(yōu)點(diǎn)對(duì)資料信息充分利用，統(tǒng)計(jì)分析效率高不受總體分布限制，適用范圍廣，對(duì)資料要求不高缺點(diǎn)對(duì)資料要求高，適用范圍有限檢驗(yàn)效能相對(duì)較低,難充分利用資料信息應(yīng)用首先考查是否滿足參數(shù)檢驗(yàn)的條件，滿足時(shí)首選參數(shù)檢驗(yàn)，不滿足時(shí)考慮采用非參數(shù)檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)用數(shù)據(jù)的秩代替原數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法。常用的秩和檢驗(yàn)方法Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)(可用于配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本比較、單一樣本與總體中位數(shù)比較)成組設(shè)計(jì)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)成組設(shè)計(jì)多樣本比較的秩和檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)

3、參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)應(yīng)用對(duì)比定量資料單樣本配對(duì)兩樣本完全隨機(jī)兩樣本成組設(shè)計(jì)多樣本隨機(jī)區(qū)組多樣本正態(tài)——單樣本t檢驗(yàn)非正態(tài)——Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)差值正態(tài)——配對(duì)t檢驗(yàn)差值非正態(tài)——Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)獨(dú)立、正態(tài)、方差齊——兩樣本t檢驗(yàn)不滿足時(shí)——Wilcoxon秩和檢驗(yàn)獨(dú)立、正態(tài)、方差齊——單因素方差分析不滿足時(shí)——Kruskal-WallisH檢驗(yàn)滿足條件——隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析不滿足時(shí)——FriedmanM檢驗(yàn)定性資料配對(duì)設(shè)計(jì)——配對(duì)檢驗(yàn)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)雙向無(wú)序——四格表或R*

4、C表檢驗(yàn)應(yīng)變量為無(wú)序多分類或兩分類，自變量為有序多分類——Pearson檢驗(yàn)應(yīng)變量為有序多分類，自變量為兩分類——Wilcoxon秩和檢驗(yàn)應(yīng)變量為有序多分類，自變量為有序或無(wú)序多分類——Kruskal-WallisH檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)應(yīng)用對(duì)比非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：不受總體分布的限制，適用范圍廣利用觀察值間的大小順序關(guān)系進(jìn)行判斷，因此，計(jì)算簡(jiǎn)單，易于掌握缺點(diǎn)：對(duì)于符合參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料，首先采用參數(shù)檢驗(yàn)方法；如果用非參數(shù)檢驗(yàn)，沒(méi)有充分利用資料提供的信息，檢驗(yàn)效能（power）低于參數(shù)檢驗(yàn)。

5、非參數(shù)檢驗(yàn)一般犯第二類錯(cuò)誤的概率β比參數(shù)檢驗(yàn)大，若要使β相同，非參數(shù)檢驗(yàn)要比參數(shù)檢驗(yàn)需要更多的樣本例數(shù)。秩和檢驗(yàn)SAS實(shí)習(xí)常用秩和檢驗(yàn)的SAS過(guò)程Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)PROCUNIVARIATE成組設(shè)計(jì)資料的秩和檢驗(yàn)PROCNPAR1WAY隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)PROCFREQUNIVARIATE過(guò)程PROCUNIVARIATE【DATA=<數(shù)據(jù)集名>[選項(xiàng)]】;【VAR<變量名表>;】【BY<變量名表>;】【FREQ<變量名表>;】【OUTPUTOUT=<數(shù)據(jù)集名>統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵字=<新變

6、量名表>;】RUN;NORMAL進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本比較P150例12.1單一樣本與總體中位數(shù)比較P152例12.2教材例12.1表1是用甲、乙兩種方法測(cè)定某地區(qū)10處水源中砷含量的結(jié)果，試問(wèn)兩種方法的測(cè)定結(jié)果是否不同？表1甲、乙兩種方法測(cè)定某地區(qū)10處水源中砷含量的結(jié)果(mg/L)配對(duì)設(shè)計(jì)的兩樣本比較測(cè)定點(diǎn)序號(hào)12345678910甲法0.0100.0600.3200.1500.0050.7000.0110.2401.0100.330乙法0.0150.070

7、0.3000.1700.0050.6000.0100.2551.2450.305datap150;inputx1x2@@;d=x1-x2;/*算出各對(duì)的差值*/cards;……;procunivariatenormal;vard;/*要分析的變量為差值d*/run;不能用Means過(guò)程用Normal選項(xiàng)對(duì)差值d作正態(tài)性檢驗(yàn)，如呈正態(tài)分布，用配對(duì)t檢驗(yàn)；否則用Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量為S（signedrank）單一樣本與總體中位數(shù)比較教材例12.2某醫(yī)生從其接診的不明原因脫發(fā)患者中隨機(jī)

8、抽取14例，測(cè)得其發(fā)銅含量(μg/g)，已知該地健康人群發(fā)銅含量的中位數(shù)為11.2μg/g。問(wèn)脫發(fā)患者發(fā)銅含量是否低于健康人群？14名患者發(fā)銅含量(μg/g)：6.116.206.276.586.787.227.318.529.599.7210.6311.1611.2311.32dataex12_2;inputx@@;d=x-11.2;/*各個(gè)觀察值與總體中位數(shù)的差值*/cards;6.116.206.27....;procunivariatenormal;vard;run;NPAR1WAY過(guò)程