醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)（7）

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第1頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第2頁非參數(shù)檢驗又稱為任意分布檢驗，這類方法并不依賴總體分布詳細形式，應(yīng)用時能夠不考慮研究變量為何種分布以及分布是否已知，進行不是參數(shù)之間檢驗，故稱非參數(shù)檢驗。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第3頁基本特點：與分布無關(guān)基本方法：χ2

檢驗基于秩(等級，rank)方法基于特定參考點（如中位數(shù)）方法

……醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第4頁非參數(shù)檢驗優(yōu)點：①適用范圍廣②受限條件少。參數(shù)檢驗對總體分布等有尤其限定，而非參數(shù)檢驗假定條件少，也不受總體分布限制，更適合普通情況。③含有穩(wěn)健性。參數(shù)檢驗是建立在嚴格假設(shè)條件基礎(chǔ)之上，一旦不符合假設(shè)條件，其推斷正確性將受到懷疑；而非參數(shù)檢驗都是帶有最弱假定，所受限制極少，穩(wěn)健性好。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第5頁①對符適用參數(shù)檢驗資料，如用非參數(shù)檢驗，會丟失部分信息。

②即使非參數(shù)檢驗計算簡便，但有些問題計算仍顯繁冗。非參數(shù)檢驗缺點：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第6頁已知總體分布類型，對未知參數(shù)進行統(tǒng)計推斷依賴于特定分布類型，比較是參數(shù)

參數(shù)檢驗（parametrictest）

非參數(shù)檢驗（nonparametrictest）對總體分布類型不作嚴格要求不受分布類型影響，比較是總體分布位置

優(yōu)點：方法簡便、易學(xué)易用，易于推廣使用、應(yīng)用范圍廣；可用于參數(shù)檢驗難以處理資料(如等級資料，或含數(shù)值“>50mg”等)缺點：方法比較粗糙，對于符合參數(shù)檢驗條件者，采取非參數(shù)檢驗會損失部分信息，其檢驗效能較低；樣本含量較大時，二者結(jié)論常相同醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第7頁應(yīng)用非參數(shù)檢驗情況1.不滿足正態(tài)和方差齊性條件小樣本資料；2.總體分布類型不明小樣本資料；3.一端或兩端是不確定數(shù)值（如＜0.002、＞65等）資料（必選）；4.單向（雙向）有序列聯(lián)表資料；5.各種資料初步分析。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第8頁方法起點－－排隊與秩次統(tǒng)計描述中排秩思想成功應(yīng)用

百分位數(shù)、中位數(shù)排隊優(yōu)點

廣泛適合用于各種分布排隊結(jié)果

將原始數(shù)據(jù)比較轉(zhuǎn)化為秩次比較醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第9頁秩次(rank)——將數(shù)值變量值從小到大，或等級變量值從弱到強所排列序號。例1

11只大鼠存活天數(shù)：存活天數(shù)4，10，7，50，3，15，2，9，13，>60，>60例2

9名肺炎病人治療結(jié)果：療效治愈治愈死亡無效治愈有效治愈有效無效秩次

3649281571011

10.510.5平均秩次

2.52.597.52.55.52.55.57.5秩次

129735468醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第10頁SPSS中菜單位置醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第11頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第12頁1．建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準(α)

H0:兩總體分布相同

H1:兩總體分布不一樣

α=0.05。2．編秩

按數(shù)值由小到大排列，若有相同數(shù)據(jù),取平均秩。分析步驟：

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第13頁基本思想兩樣原來自同一總體任一組秩和不應(yīng)太大或太小假定：兩組樣本總體分布形狀相同

T與平均秩和應(yīng)相差不大3．計算秩和，確定檢驗統(tǒng)計量秩和T值醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第14頁當n1>10或（n2-n1）>10時，則可采取正態(tài)近似法求u（Z）值來確定P值，其公式以下：

4．確定P值和作出推斷結(jié)論

當n1<=10或（n2-n1）<=10時，查表P值

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第15頁若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第16頁【例1】某試驗室觀察缺氧條件下大鼠與小鼠生存，以生存日數(shù)作為觀察指標。試檢驗兩組生存日數(shù)有沒有差異?序號123456789101112大鼠10121515161718202390以上小鼠2345678910111213醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第17頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第18頁T=170>146,P<0.05T在界值范圍內(nèi)P>α

T在界值范圍外P<α

T與界值相等P=α醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第19頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第20頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第21頁第三步：非參數(shù)檢驗（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第22頁第三步：非參數(shù)檢驗（2）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第23頁第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標準差、中位數(shù)、四分位間距等。標準差較大醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第24頁第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=3.630,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第25頁【例2】20名正常人和32名鉛作業(yè)工人尿鉛定性檢驗結(jié)果如表。問鉛作業(yè)工人尿鉛是否高于正常人?結(jié)果-++++++++++正常人182000鉛作業(yè)工人810734醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第26頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第27頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第28頁U檢驗：Zc=U，與1.96，2.58比較醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第29頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第30頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第31頁第三步：加權(quán)個案醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第32頁第四步：非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第33頁第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：Z=4.503,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第34頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第35頁完全隨機設(shè)計多個樣本比較秩和檢驗由Kraskal和Wallis在Wilcoxon秩和檢驗基礎(chǔ)上擴展而來，又稱K-W檢驗或H檢驗。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第36頁1．建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準（α）

H0:k個總體分布相同；

H1:k個總體分布不一樣或不全相同；

α=0.05。2．混合編秩

將各組數(shù)據(jù)混合，由小到大編秩。遇有原始數(shù)據(jù)相同時，若相同數(shù)據(jù)在同一組內(nèi)，則仍按次序編秩；若相同數(shù)據(jù)在不一樣組，則取它們平均秩次。

分析步驟：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第37頁3．求秩和并計算檢驗統(tǒng)計量H

將各組秩次分別相加，求出各組秩和Ri。檢驗統(tǒng)計量值H可按下式計算：

式中，Ri為各組秩和，ni為各組樣本含量，N為總樣本含量。分析步驟：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第38頁當各組相同秩次較多時，可對H值進行校正，按下式求值。分析步驟：tj相同秩次數(shù)量醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第39頁4．確定P值和作出推斷結(jié)論

當組數(shù)K=3，每組樣本含量ni≤5時，可查附表（H界值表）得到P值。

若k>3或ni>5時，H值分布近似于自由度為k-1χ2分布，此時可查χ2界值表得到P值。

最終按P值作出推斷結(jié)論。分析步驟：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第40頁【例3】比較小白鼠接種三種不一樣菌型傷寒桿菌9D、11C和DSC1后存活日數(shù)，結(jié)果見表。問小白鼠接種三種不一樣菌型傷寒桿菌存活日數(shù)有沒有差異？序號12345678910119D222344457711C55666781012DSC135666779101111醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第41頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第42頁P=1-CDF.CHISQ(9.97,2)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第43頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第44頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第45頁第三步：非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第46頁第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=9.940,P=0.007醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第47頁【例4】四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細胞檢驗結(jié)果見表。問四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細胞有沒有差異？白細胞-++++++支氣擴張0296肺水腫3552肺癌5732病毒性呼吸道感染3530醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第48頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第49頁P=1-CDF.CHISQ(15.52,3)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第50頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第51頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第52頁第三步：加權(quán)個案醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第53頁第四步：非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第54頁第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=15.506,P=0.001醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第55頁【例5】某臨床藥理基地觀察5組接收不一樣治療婦科病人，結(jié)果見表。問5組療效有沒有差異?療效對照組中藥A組中藥B組中藥C組西藥組累計I211900040II44413052III006113148IV023154262V000217798醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第56頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第57頁P=1-CDF.CHISQ(195.50,4)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第58頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第59頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第60頁第三步：加權(quán)個案醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第61頁第四步：非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第62頁第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=195.504,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第63頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第64頁配對設(shè)計差值比較符號秩和檢驗由Wilcoxon1945年提出，又稱Wilcoxon符號秩和檢驗，慣用于檢驗差值總體中位數(shù)是否等于零。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第65頁（1）建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準

Ho：差值總體中位數(shù)Md=0

H1：差值總體中位數(shù)Md≠0

α=0.05分析步驟：（2）編秩：求差值編秩方法：依差值絕對值從小到大編秩。編秩時注意兩點：遇差值為0者，舍去不計，n對應(yīng)降低

差值絕對值相等,符號不一樣者應(yīng)取平均秩次編秩后，按差值正負給秩次冠上符號。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第66頁（3）求差值為正或負秩和

差值為正秩和以T+表示

差值為負秩和以T-表示。

T++T-=n(n+1)/2

T=min（T+，T-）

（4）確定P值和作出推斷結(jié)論：

當n≤50時，查T界值表

T在界值范圍內(nèi)P>α

T在界值范圍外P<α

T與界值相等P=α分析步驟：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第67頁

當n>50，可采取正態(tài)近似法，計算u值。正態(tài)近似法醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第68頁若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算。

Z或

式中，tj為第j（j=1，2，…）個相同差值個數(shù)。

正態(tài)近似法醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第69頁【例6】對10名患者分別用甲法與乙法，測得血汞值。問兩種方法結(jié)果有沒有差異?醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第70頁n=10-1=9醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第71頁T=min(26.5,18.5)=18.5n=9p>0.05醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第72頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第73頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第74頁第三步：非參數(shù)檢驗（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第75頁第三步：非參數(shù)檢驗（2）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第76頁第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標準差、中位數(shù)、四分位間距等。標準差較大醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第77頁第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=0.474,P=0.635醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第78頁【例7】對12份血清分別用原方法（檢測時間20分鐘）和新方法（檢測時間10分鐘）測谷-丙轉(zhuǎn)氨酶，結(jié)果見表。問兩法所得結(jié)果有沒有差異？序號123456789101112原法6014219580242220190251983823695新法76152243822402202053824344190100醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第79頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第80頁T=MIN(54.5,11.5)=11.5n=11P>0.05醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第81頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第82頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第83頁第三步：非參數(shù)檢驗（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第84頁第三步：非參數(shù)檢驗（2）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第85頁第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標準差、中位數(shù)、四分位間距等。標準差較大醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第86頁第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=1.913,P=0.056醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第87頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第88頁隨機區(qū)組設(shè)計資料比較，假如觀察結(jié)果不滿足方差分析條件，可用Friedman檢驗（Friedmantest）。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第89頁1.建立檢驗假設(shè)和確定檢驗水準2.編秩：先在每一配伍組內(nèi)將數(shù)據(jù)從小到大編秩，如有相同數(shù)據(jù)，取平均秩次；再求各處理組秩和Ri，i=1，2，...，g。分析步驟醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第90頁3.計算檢驗統(tǒng)計量M值（1）查表法(n≤15，g≤15)：M=Σ（Rj-R）2（R=Σ

Rj/g）==》M界值表基于χ2分布近似法得到χ2值查相關(guān)χ2界值表（2）χ2分布近似法分析步驟：自由度為（g-1）

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第91頁當各區(qū)組間出現(xiàn)相同秩次時，需進行校正校正公式為b為區(qū)組個數(shù),k為處理組個數(shù)4．確定P值和作出推斷結(jié)論醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第92頁【例8】8名受試對象在相同試驗條件下分別接收4種不一樣頻率聲音刺激，他們反應(yīng)率（%）資料見表。問4種頻率聲音刺激反應(yīng)率是否有差異？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第93頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第94頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第95頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第96頁第三步：非參數(shù)檢驗（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第97頁第三步：非參數(shù)檢驗（2）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第98頁第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標準差、中位數(shù)、四分位間距等。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第99頁第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：x2=15.152,P=0.002醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第100頁一個討論案例【例9】某中醫(yī)醫(yī)院采取中西醫(yī)結(jié)合方法治療228例不一樣病情腦卒中患者，療效情況以下表。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第101頁SPSS軟件操作第一步：建立變量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第102頁第二步：輸入原始數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第103頁第三步：加權(quán)個案醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第104頁1、不一樣病情腦卒中患者，療效有沒有差異？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第105頁第三步：秩和檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第106頁第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=24.319,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第107頁2、腦卒中患者病情與療效有沒有相關(guān)？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第108頁第三步：等級相關(guān)分析醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第109頁第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：rs=0.311,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第110頁3、腦卒中患者病情與療效改變趨勢怎樣？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第111頁第三步：線性趨勢檢驗（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第112頁第三步：線性趨勢檢驗（2）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第113頁輸出4種卡方檢驗結(jié)果：

1、pearson卡方

2、卡方值校正值

3、似然比卡方，普通用于對數(shù)線性模型。

4、fisher準確檢驗線性趨勢檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第114頁第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=21.797,P=0.000醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第115頁線性趨勢檢驗計量資料——線性回歸等級有序資料——線性趨勢檢驗基本標準：將x2值進行分解，將總變異分為線性回歸分量和偏離線性回歸分量?？傋儺惥€性回歸分量醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第116頁兩個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較非參數(shù)檢驗配對樣本比較非參數(shù)檢驗隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較非參數(shù)檢驗診療試驗ROC曲線分析基于秩次非參數(shù)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第117頁診療試驗概念評價某種疾病診療方法臨床試驗。診療試驗用途診療疾病篩選無癥狀病人判斷疾病嚴重程度預(yù)計疾病臨床過程及預(yù)后預(yù)計對治療反應(yīng)判斷治療效果醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第118頁金標準目標人群病人非病人待評價診療方法評價指標

診療試驗原理＋－＋－醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第119頁確定金標準當前醫(yī)學(xué)界公認診療某疾病最可靠、準確度最高診療方法。慣用金標準包含病理學(xué)診療（活檢、尸檢）外科手術(shù)或診療性操作特殊影像學(xué)診療權(quán)威機構(gòu)頒布綜合診療標準醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第120頁選擇研究對象要求：代表性好、盲法試驗組經(jīng)金標準確診為某疾病患者，含有反應(yīng)該疾病全部特征，如病情、病程、癥狀體征、并發(fā)癥、治療或未治療等。對照組經(jīng)金標準證實未患該疾病患者（可患其它疾病）或正常人。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第121頁診療試驗結(jié)果表診療試驗金標準累計有病(D+)無病(D-)陽性(T+)aba+b陰性(T-)cdc+d累計a+cb+da+b+c+d醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第122頁診療試驗評價指標基本指標靈敏度、特異度、誤診率、漏診率預(yù)測值陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值綜合評價指標正確率、約登指數(shù)、優(yōu)勢比、似然比陽性似然比、陰性似然比醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第123頁靈敏度（Sensitivity，Se）計算公式：Se=a/(a+c)又稱真陽性率將實際有病人正確判斷為患者能力漏診率（omissiondiagnostic，）計算公式：

=c/(a+c)又稱假陰性率將實際有病人錯誤判斷為非患者百分比高靈敏度試驗適用范圍漏診可能造成嚴重后果排除某病其它診療篩檢無癥狀病人而且該病發(fā)病率較低醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第124頁特異度（Specificity，Sp）計算公式：Sp=d/(b+d)又稱真陰性率將實際無病人正確判斷為非患者能力誤診率（mistakediagnosticrate，）計算公式：

=b/(b+d)又稱假陽性率將實際無病人錯誤判斷為患者百分比高特異度試驗適用范圍假陽性會使病人受到嚴重危害確診某病醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第125頁靈敏度和特異度關(guān)系都是反應(yīng)診療試驗準確性最基本指標提升首先水平，會降低另首先水平普通選擇敏感度和特異度都較高試驗作為診療依據(jù)依據(jù)研究目標，調(diào)整靈敏度和特異度來確定臨界值以產(chǎn)生漏診和誤診之和最小時數(shù)據(jù)確定臨界值醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第126頁ROC曲線評價方法受試者工作特征曲線（ReceiverOperatorCharacteristiccurve，簡稱ROC曲線）表示一個特定診療方法對區(qū)分特定患者組與非患者組樣本檢測性能。表示不一樣診療水平真陽性率對假陽性率函數(shù)關(guān)系。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第127頁受試者工作特征曲線

receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC

1

0.8

0.6

0.40.2

00.20.40.60.81完全無價值診療試驗其ROC曲線與機會線重合，而ROC曲線越偏離機會線，ROC曲線下面積就越大，則診療試驗真實性也就越好。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第128頁ROC曲線評價方法以靈敏度和假陽性率為兩個軸取值作圖性；通慣用于測定值為連續(xù)或等級數(shù)據(jù)；慣用于確定最正確臨界值，也可用于比較兩種和兩種以上診療試驗診療價值。以試驗靈敏度為y軸，以假陽性率為x軸，由不一樣決議界值產(chǎn)生圖中各個點，采取線段連接圖中全部點，繪制而成線圖。圖中反應(yīng)了伴隨靈敏度增加，假陽性率也隨之增加。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第129頁ROC曲線特點綜合了靈敏度和特異度兩個指標；不受患病率影響；考慮了全部可能診療臨界值影響；全方面客觀地評價診療試驗準確性；描述了診療試驗區(qū)分事件發(fā)生與不發(fā)生固有能力。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第130頁ROC曲線下面積AreaUnderCurve，簡稱AUC以點(0，0)、(1，0)、(0、1)和(1，1)圍成面積做為1或100％。ROC曲線和X軸圍成面積占總面積百分比作為曲線面積預(yù)計值。ROC曲線下面積取值在0～1之間。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第131頁曲線越靠近左上角，面積越靠近1，說明試驗準確度越高；越靠近對角線，越靠近0.5，則說明試驗準確度越差；普通認為：面積在0.5～0.7之間時診療價值較低，在0.7～0.9之間時診療價值中等，在0.9以上時診療價值較高。ROC曲線下面積醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第132頁最正確診療界值確實定ROC曲線上最靠近左上角點所對應(yīng)靈敏度和特異度都是較大，該點為ROC曲線正切線與曲線相交點，常以此點所對應(yīng)診療界值作為最正確診療界值。靈敏度+特異度最大點就是最正確診療界值。經(jīng)過解擬合ROC曲線方程尋找該點。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第133頁Ａ．理想正常人群與糖尿病病人血糖水平分布Ｂ．現(xiàn)實正常人群與糖尿病病人血糖水平分布醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第134頁采取不一樣血糖陽性界值所致假陽性和假陰性醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第135頁病人與非病人某項診療指標數(shù)值分布示意圖

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第136頁ROC分析ROC分析主要做三件事：計算ROC曲線下面積及其95%CI繪制ROC曲線圖尋找截斷點（cutoff）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗秩和檢驗專家講座第137頁【例10】為評價紅細胞平均容積（MCV）對缺鐵性貧血患者診療價值，以100例可疑為缺鐵性貧血患者作診療，并以骨髓診療作為金標準。將金標準確診為缺鐵性貧血34例作為病例組，其余66例作為對照組。然后對每組每一例測量紅細胞平均容積（MCV）。骨髓診療(金標準)MCV結(jié)果正常組606668697171737