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秩和检验中有哪些统计量？各用什么字母表示？各统计量的应用条件是什么？
Z表示两样本比较的秩和检验；Hc多个样本比较的秩和检验。
参数统计与非参数统计的区别参数统计：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。
非参数统计：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。
下面我们将介绍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、即按数据大小排定的次序号。
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。
编辑本段不同设计和资料类型的秩和检验配对比较的资料对配对比较的资料应采用符合秩和检验（signed-rank test），其基本思想是：若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。
检验的基本步骤为： （1）建立假设； H0：差值的总体中位数为0； H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0.05。
（2）算出各对值的代数差； （3）根据差值的绝对值大小编秩； （4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和； （5）用不为“0”的对子数n及T（任取T+或T-）查检验界值表得到P值作出判断。
应注意的是当n>25时，可用正态近似法计算u值进行u检验，当相同秩次较多时u值需进行校正。
两样本成组比较两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。
其基本步骤是： （1）建立假设； H0：比较两组的总体分布相同； H1：比较两组的总体分布位置不同；检验水准为0.05。
（2）两组混合编秩； （3）求样本数最小组的秩和作为检验统计量T； （4）以样本含量较小组的个体数n1、两组样本含量之差n2-n1及T值查检验界值表； （5）根据P值作出统计结论。
同样应注意的是，当样本含量较大时，应用正态近似法作u检验；当相同秩次较多时，应用校正公式计算u值。
多个样本比较多个样本比较的秩和检验可用Kruskal-Wallis法，其基本步骤为： （1）建立假设； H0：比较各组总体分布相同； H1：比较各组总体分布位置不同或不全相同；检验水准为0.05。
（2）多组混合编秩； （3）计算各组秩和Ri； （4）利用Ri计算出检验统计量H； （5）查H界值表或利用卡方值确定概率大小。
应注意的是当相同秩次较多时，应计算校正Hc 按等级分组资料或频数表资料这类资料的特点是无原始值，只知其所在组段，故应用该组段秩次的平均值作为其秩次，在此基础上计算秩和并进行假设检验，其步骤与两组或多组比较秩和检验相同。
需注意的是由于样本含量较多，相同秩次也较多，应用校正后的u值和H值。
编辑本段小结多个样本两两比较的秩和检验同样的，多个样本组比较的秩和检验，如拒绝H0，只说明比较各组的总体分布位置不同或不全相同，应在此基础上进行两两比较，常用Nemenyi法。
秩和检验的优缺点秩和检验的优点是（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缺定值的资料；（3）易于理解，易于计算。
缺点是符合参数检验的资料，用秩和检验，则不能充分利用信息，检验效能低。
3.应用中的注意事项： （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。
秩和检验常用软件spss软件，只要输入数据，选择合适的参数，就可以很快得到结果。
秩和检验的适用条件是什么？
秩和检验的适用条件
适用条件如下：
1. 样本数据来自连续变量。
秩和检验主要用于处理连续变量的数据，这些数据可以是定量的测量值。
如果数据是离散变量或者分类变量，秩和检验可能不适用。
2. 比较两组或多组数据的分布差异。
秩和检验常用于比较两组或多组数据的整体分布是否存在差异，特别是在样本不符合正态分布的情况下。
例如，它可以用于分析两种药物的疗效是否有所差异。
对于相同总体的数据对比，秩和检验并不适用。
3. 样本量适中。
尽管秩和检验对于小样本有一定的适用性，但其效果在样本量较大时更为显著。
当样本量较大时，秩和检验能更好地反映数据的真实分布差异。
4. 无需特定的分布假设。
与某些统计检验方法不同，秩和检验不需要样本数据来自特定的分布。
这使得它在处理实际复杂数据时具有很大的灵活性。
因此，当数据的分布形态未知或不确定时，秩和检验是一个很好的选择。
但这也意味着其解释结果可能不如基于已知分布的检验精确。
详细解释：
秩和检验是一种非参数统计检验方法，主要用于比较两个或多个样本的总体分布是否存在差异。
由于它不依赖于特定的参数假设，秩和检验在处理某些非正态分布或复杂样本数据时具有很高的灵活性。
它的基本思想是通过对每个样本的数据进行排序并赋予相应的秩次，然后比较这些秩次的和来判断样本之间的差异是否显著。
但正因为其非参数特性，其解释结果可能不如参数统计方法精确。
此外，秩和检验适用于连续变量数据的分析，对于离散变量或分类变量可能不适用。
同时，该检验通常需要较大的样本量才能获得更为稳健的结果。
总体来说，对于不符合正态分布、样本量较大且对特定参数没有精确要求的连续变量数据，秩和检验是一个有效的工具。
一文读懂Wilcoxon符号秩检验的适用条件及假设检验！
Wilcoxon符号秩检验作为一种非参数检验方法，适用于两组相关数据的比较，尤其在数据非正态分布或数据为等级数据时，其应用尤为广泛。
该检验用于推断配对样本之间的差值的总体中位数是否不同于零，从而判断两个相关总体的中位数是否存在差异。
Wilcoxon符号秩检验的适用条件主要考虑以下几点：一是数据的类型，对于连续性变量，当两组数据接近正态分布时，可以考虑使用配对t检验；对于有序分类变量，应直接使用Wilcoxon符号秩检验；二是数据的分布特征，当数据非正态分布或数据为等级数据时，Wilcoxon符号秩检验是更合适的选择。
在进行Wilcoxon符号秩检验时，首先需要对数据进行配对处理，计算每对数据的差值。
然后，将差值的绝对值从小到大进行排序，并赋予相应的秩次。
对于差值为零的对，无需计算秩次。
如果遇到相同差值，应当赋予相同的秩次，即进行同秩处理。
最终，根据正负秩次之和，计算检验统计量T值。
在检验假设方面，首先设立零假设（H0）：配对样本的差值的总体中位数等于零，表示两个相关总体的中位数相同；备择假设（H1）：配对样本的差值的总体中位数不等于零，表示两个相关总体的中位数存在差异。
检验水平通常设定为0.05。
计算检验统计量T值后，需要根据样本量进行P值的计算。
对于样本量不超过50的数据，可通过查找T值界值表来确定P值。
如果P值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两个相关总体的中位数存在显著差异。
举例说明，在12份血清样品的检测中，使用原方法和新方法分别进行了检测，通过计算两组数据的差值，然后进行Wilcoxon符号秩检验。
在进行正态性检验后，发现数据不符合正态分布条件，因此选择使用Wilcoxon符号秩检验。
计算得到的T值为13或65，通过查找界值表发现双侧P值等于0.05。
因此，可以认为两种方法的检测结果存在显著性差异，支持备择假设。
综上所述，Wilcoxon符号秩检验是一种实用且强大的统计方法，尤其适用于处理非正态分布或等级数据。
在进行检验时，应关注适用条件、正确计算检验统计量并准确判断P值，从而得出合理的统计推断。
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