Chapter 13 非参数检验

13.1 卡方检验

13.1.1 分类资料差异比较的方法

资料特征 数据特征 完全随机设计 配对设计 随机区组
单组 两组 多组
分类资料 无序分类资料 二项分布直接计算概率法、正态近似法(Z检验)、率的正态近似 独立四格表\(\chi^2\)检验、Fisher确切概率法 R×C交叉表\(\chi^2\)检验、Fisher确切概率法 配对四格表\(\chi^2\)检验,配对R×R列联表\(\chi^2\)检验 /
等级资料 Wilcoxon符合秩和检验 wilcoxon秩和检验 Kruskal-Wallis H检验 Wilcoxon符合秩和检验 Friedman M秩和检验

13.1.2 单个率的比较

方法 内容
确切概率法 1. 适用情形:样本量较小或\(\pi_0\)不靠近0.5时作单侧检验的情形。
2. 计算公式:
(1)最多有k例阳性的概率:\(Pr(X\le k)\)
(2)最少有k例阳性的概率:\(Pr(X\ge k)\)
正态近似法 1. 适用情形:样本量较大时,\(n\pi,n(1-\pi)\)均大于5;
2. 计算公式:分子为\(p-\pi_0\),分母为率的标准误

notice:上式中p为样本率,\(\pi_0\)为给的总体率(常为理论值或标准值),n为样本含量。

13.2 率的比较

13.2.1 2×2交叉表数据的\(\chi^2\)检验

方法 情形 计算公式
独立四格表卡方检验 \(n\ge 40\)且所有的\(T\ge 5\)
\(n\ge 40\)且任一理论频数有\(1\le T< 5\)
\(n<40\),或任一一个格子理论频数\(T<1\)
卡方基本公式、独立四格表专用公式
同上、但是需要校正
用四格表资料的Fisher确切概率法
正态近似法 \(n_1p_1,n_1(1-p_1),n_2p_2,n_2(1-p_2)\)均大于5 分子为样本率之差,分母为样本率差的标准误
\(S_{p1-p2}\)为两个样本率之差的标准误,\(p_c=\frac{x_1+x_2}{n_1+n_2}\)为两样本的合并率
校正样本率的正态近似法 \(n_1p_1,n_1(1-p_1),n_2p_2,n_2(1-p_2)\)不太大时 同上,但是需要对样本率实施“分子+2、分母+4”的校正

notice:

  1. 正态近似法与卡方检验结果是很接近的。在日常计算时,因为计算简便,故常用卡方检验公式。
  2. 四格表的自由度为1。
  3. 四格表实际频数变动时,若周边合计数保持不变,则理论频数将不会产生变化。
  4. \(n_R\)\(n_C\)和n分别表示行合计、列合计和总合计,则计算每格理论数的公式为:\(T_{RC}=\frac{n_R×n_C}{n}\)
  5. \(\chi^2\)检验的基本公式:\(\chi^2=\sum \frac{(A-T)^2}{T}\)
  6. 校正的\(\chi^2\)检验的基本公式:\(\chi^2=\sum \frac{(|A-T|-0.5)^2}{T}\)

13.2.2 配对设计数据的\(\chi^2\)检验

方法 情形 计算公式
配对四格表卡方检验 \((b+c)\ge 40\)
\((b+c)<40\)
配对卡方检验专用公式
校正配对卡方检验专用公式
配对R×R交叉表数据的\(\chi^2\)检验 R(\(R\ge2\) \(T=\frac{k-1}{k}\sum_{i=1}^{k}\frac{(n_i-m_i)^2}{n_i+m_i-2A_{ii}}\)

notice:

  1. 配对\(\chi^2\)检验的基本公式:\(\chi^2=\sum \frac{(A-T)^2}{T}=\frac{(b-c)^2}{b+c}\)
  2. 若b+c<40,使用校正的配对\(\chi^2\)检验的基本公式:\(\chi^2=\sum \frac{(|b-c|-1)^2}{b+c}\)

13.3 独立性检验

13.3.1 2×2交叉表的独立性检验

  1. 建立假设检验,确定检验水准 \(H_0\):两变量之间相互独立 \(H_1\):两变量之间相互独立 \(\alpha=0.05\)
  2. 计算检验统计量 \[\chi^2=\sum_{i,j}\frac{(A_{ij}-T_{ij})^2}{T_{ij}} \]
  3. 确定P值,做出推断
  4. 关联系数的计算 \[r=\sqrt{\frac{\chi^2}{\chi^2+n}}\]

13.3.2 2×2配对数据的独立性检验

13.3.3 R×C样本率或构成比的比较

类目 内容
假设检验 \(H_0\):各组总体率(或构成比)相同。\(H_1\):各组总体率(或构成比)不同(不全相同)。
计算公式 卡方检验基本公式,自由度为:\(v=(R-1)(C-1)\)
数据要求 1. 应用条件:不能有理论频数小于1的格子,或者不能有1/5以上的理论频数大于等于1且小于5
2. 不能进行卡方检验时的解决办法:①增加样本量;②合并或删除理论频数比较小的行或列;③采用Fisher确切概率法
卡方分割 多个率或多个频率分布比较的卡方检验,当结论为拒绝\(H_0\)时,仅表示多组之间是有差别的。若需要明确研究是那两组之间存在差别,可做率的多重比较,将R×C表分割为若干个小的四格表进行检验,并且需要根据比较的次数合理地修正检验水准\(\alpha\),否则将人为地增大犯第一类错误的概率

notice:

  1. 多个独立样本率的比较,根据R个独立样本的频率分布,是检验R个二项分布总体的概率是否相同,。假设对四个样本率进行比较,进行\(\chi^2\)检验,则它的行数为4,列数为2,其自由度为\(v=(R-1)×(C-1)=(4-1)(2-1)=3\)
  2. 针对行列表资料的\(\chi^2\)检验,若有\(1/5\)格子以上的理论频数小于5,即\(1\le T\le5\)时,应考虑增加样本量,或结合专业知识对行或列进行合并。

13.4 秩和检验