秩和检验(秩和检验又叫做)

什么是秩和检验

秩和检验是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。

秩和检验（rank sum test）又称顺序和检验，它是一种非参数检验（nonparametric test）。它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强。

在实践中常常会遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血清铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，我们将非参数统计中一种常用的检验方法--秩和检验，其中“秩”又称等级、即上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。

秩和检验的背景

在总体分布任意的情形下，检验配对的试验数据所在总体的分布位置有无显著差异，往往可以利用符号检验的方法实现。但是符号检验只考虑差数的正负号，而不考虑差数的绝对值差异，会导致部分试验信息损失，结果较为粗略。

为了避免符号检验方法的这一缺陷，Wilcoxon提出了一种改进方法，称为Wilcoxon秩和检验（rank sum test）。这种方法同时考虑了差异的方向和差异的大小，较之符号检验更为有效。而对于成组的试验数据所在总体的分布位置有无差异，也可以采用类似的方法进行检验。

秩和检验是通过将所有观察值（或每对观察值差的绝对值）按照从小到大的次序排列，每一观察值（或每对观察值差的绝对值）按照次序编号，称为秩（或秩次）。

对两组观察值（配对设计下根据观察值差的正负分为两组）分别计算秩和进行检验。除了比较各对数据差的符号外，这种方法还进一步比较了各对数据差值大小的秩次高低，因此其检验效率较符号检验为高。

秩和检验的适用条件是什么？

秩和检验的适用条件是：1、注意应用条件；2、编秩时相同值要取平均秩次；3、相同秩次较多时，统计量要校正。

秩和检验（rank sum test）又称顺序和检验，它是一种非参数检验（nonparametric test）。它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强。

当两样本满足正态独立方差齐条件时，可以t检验比较两样本均数；当仅方差齐不满足时可以使用t'检验比较两样本均数。当样本量较大时可进行z近似。虽可使用方差分析处理满足t检验条件的两样本，但结果与t检验一致。如不满足上述t检验前提条件，可使用wilcoxon秩和检验或曼尼惠特U检验。

秩和检验的优缺点和应用中的注意事项：

优点：1、不受总体分布限制，适用面广；

2、适用于等级资料及两端无确定值的资料；

3、易于理解，易于计算。

缺点：符合参数检验的资料，用秩和检验，则不能充分利用信息，检验功效低。

注意事项：一、注意应用条件；二、编秩时相同值要取平均秩次；三、相同秩次较多时，统计量要校正。

秩检验和卡方检验有什么区别和联系,

秩检验，即秩和检验，和卡方检验都是统计学名词，但二者为完全不同的检验方式，唯一联系是分类资料统计推断。

二者主要区别如下：

一、原理不同

1、秩和检验：次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。

2、卡方检验：卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

二、应用不同

1、秩和检验：作为统计量进行假设检验。

2、卡方检验：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

三、特点不同

1、秩和检验：不受总体分布限制，适用面广；适用于等级资料及两端无确定值的资料；易于理解，易于计算。

2、卡方检验：卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。

参考资料来源：

百度百科-卡方检验

百度百科-秩和检验

t检验和秩和检验区别

t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。

选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同

在实际问题中，首先计算出实际样本的t值，然后根据t分布可以查出在原假设下取得该t值的p pp值，最后根据适当的显著性水平（如0.05）来决定是否拒绝原假设，推断两类样本的均值是否有显著差异。

Wilcoxon秩和检验(rank-sum test)，有时也叫Mann-Whitney U检验，是另一类非参数检验方法，它们不对数据分布作特殊假设，因而能适用于更复杂的数据分布情况。而当数据实际上满足正态分布时，用t tt检验更有效。

秩和检验的做法是，首先将两类样本混合在一起，对所有样本按照所考察的特征从小到大排序。

在两类样本中分别计算所得排序序号之和，称作秩和。秩和检验的基本思想是，如果一类样本的秩和显著地比另一类小（或大），则两类样本在所考察的特征上有显著差异。秩和检验的统计量就是某一类的秩和

为了比较两类样本的秩和是否差异显著，需要比较T分布，当样本数目较大时，人们可以用正态分布来近似秩和

秩和检验spss步骤

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是t检验，一种是属于非参数检验的秩和检验（wilcoxon 秩和检验）。一般来说两样本秩和检验是t检验的补充，如果t检验不能做，就会考虑用两样本秩和检验。当t检验条件不符合，特别是达不到正态或者近似正态分布的条件时，可考虑过两样本秩和检验。

统计分析策略

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是成组两样本t检验，一种是非参数秩和检验（wilcoxon 两样本秩和检验）。t检验要求的两组、定量、独立、方差齐、正态的数据比较。前面4个要求与wilcoxon 两样本秩和检验相同，差别在于t检验要求数据符合正态性。若不满足，应该考虑秩和检验。

正态性分析结果如何？

采用多样本正态性检验方法，探讨各组是否均来自于正态分布总体。具体SPSS方法可见正态性检验一讲。结果分析如下：

经SW检验，结果为：局部加热组P=0.063，空白对照组体重P=0.028，两组数据正态性不全符合，秩和检验方法是正确的方法。

t检验和秩和检验区别

t检验和秩和检验区别：与t检验相比,秩和检验没有对样本分布作任何假设,适用于更广泛的情况

“Wilcoxon秩和检验(rank-sum test),有时也叫Mann-Whitney U检验,是另一类非参数检验方法,它们不对数据分布作特殊假设,因而能适用于更复杂的数据分布情况。而当数据实际上满足正态分布时,用 t检验更有效。

秩和检验的做法是,首先将两类样本混合在一起,对所有样本按照所考察的特征从小到大排序。在两类样本中分别计算所得排序序号之和 T 1 和 T 2 ,称作秩和。

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是t检验，一种是属于非参数检验的秩和检验（wilcoxon 秩和检验）。一般来说两样本秩和检验是t检验的补充，如果t检验不能做，就会考虑用两样本秩和检验。当t检验条件不符合，特别是达不到正态或者近似正态分布的条件时，可考虑过两样本秩和检验。

统计分析策略

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是成组两样本t检验，一种是非参数秩和检验（wilcoxon 两样本秩和检验）。t检验要求的两组、定量、独立、方差齐、正态的数据比较。前面4个要求与wilcoxon 两样本秩和检验相同，差别在于t检验要求数据符合正态性。若不满足，应该考虑秩和检验。