卫生统计学实验演示课件秩与检验Nparway过程.ppt

秩和检验（非参数检验） 目的要求 掌握利用univariate过程完成配对设计资料的非参数检验； 掌握利用npar1way过程及选择项Wilcoxon的使用完成完全随机设计两组、多组资料的秩和检验； 熟悉利用freq过程完成随机区组设计资料的秩和检验且能对结果作分析。 非参数统计的适用情况 （1）等级资料； （2）偏态分布； （3）分布不明； （4）个别数据偏离过大； （5）各组方差明显不齐。 非参数统计的优缺点 优点：不受总体分布的限制，适用范围广。 缺点：没有充分利用资料提供的信息。检验 效能低于参数检验。 适用参数检验条件的资料，应首选参数检验。 配对资料的秩和检验 data SAS1; input x1 x2 @@; d=x1-x2; Cards; 620.16 958.47 866.50 838.42 641.22 788.90 812.91 815.20 738.96 783.17 899.38 910.92 760.78 758.49 694.95 870.80 749.92 862.26 793.94 805.48 ; proc univariate normal; var d; run; Tests for Location: Mu0=0 Test -Statistic- p Value Student's t t -2.25916 Pr > |t| 0.0502 Sign M -3 Pr >= |M| 0.1094 Signed Rank S -21 Pr >= |S| 0.0313 Tests for Normality Test - -Statistic p Value Shapiro-Wilk W 0.843269 Pr < W 0.0483 Kolmogorov-Smirnov D 0.230079 Pr > D 0.1362 Cramer-von Mises W-Sq 0.106441 Pr > W-Sq 0.0824 Anderson-Darling A-Sq 0.657567 Pr > A-Sq 0.0625 单样本秩和检验 data a; input nf@@; cards; 2.15 2.10 2.20 2.12 2.42 2.52 2.62 2.72 2.99 3.19 3.37 4.57 ; proc univariate normal mu0=2.15; var nf; run; Tests for Location: Mu0=2.15 Test -Statistic- p Value Student's t t 2.898449 Pr > |t| 0.0145 Sign M 3.5 Pr >= |M| 0.0654 Signed Rank S 29.5 Pr >= |S| 0.0059 Tests for Normality Test --Statistic p Value Shapiro-Wilk W 0.837966 Pr < W 0.0262 Kolmogorov-Smirnov D 0.182275 Pr > D >0.1500 Cramer-von Mises W-Sq 0.092826 Pr > W-Sq 0.1281 Anderson-Darling A-Sq 0.651796 Pr > A-Sq 0.0704 两独立样