第十章基于秩次的非参数检验
【教学要求】
掌握：非参数检验的基本概念及其适用的资料类型；参数检验与非参数检验的区别；掌握配对设计、单样本设计、完全随机化设计两独立样本及多独立样本秩和检验的应用条件、实施方法。
熟悉：常用秩和检验方法的步骤、结果解释。
了解：完全随机设计多个独立样本间的多重比较；通过电脑实验了解不同设计类型的秩和检验和相应t 检验的功效问题。
【重点难点】
（一）参数检验与非参数检验
1、参数检验
以特定的总体分布（如正态分布）为前提，对未知的总体参数（如总体均数）作推断的假设检验方法统称为参数检验，也叫参数统计。
2、非参数检验
当样本所来自的总体分布不服从特定分布，或难以用某种函数式来表达，解决这类问题可用非参数检验方法。非参数检验不依赖总体分布的具体形式，不受总体参数的限制，它检验的是分布，而不是参数。
（二）非参数检验的特点和适用范围
1、特点
（1）对样本所来自的总体分布形式没有要求。
（2）收集资料方便，可用“等级”或“符号”来记录观察结果。
（3）多数非参数检验方法比较简便，易于理解和掌握。
（4）缺点是损失信息量，适用于参数检验的资料用非参数检验会降低检验效能。
2、适用范围
（1）等级资料。
（2）偏态分布资料。当观察资料呈明显偏态分布而又未作变量变换，或经变
量变换仍未达到正态或近似正态分布时，宜用非参数检验。 （3）方差不齐，且不能通过变量变换达到齐性。 （4）个体数据偏离过大，或一端或两端无界的资料。 （5）分布类型不明。
（6）初步分析。有些医学资料由于统计工作量大，可采用非参数检验统计方法进行初步分析，挑选其中有意义者再进一步分析（包括参数统计内容）。 （三）配对设计差值的符号秩和检验（Willcoxon 配对法） 1、建立检验假设，确定检验水准
H 0：差值的总体中位数等于0 H 1：差值的总体中位数不等于0
α＝0.05
2、计算检验统计量T 值 （1） 求差值d
（2）编秩：依差值的绝对值由小到大编秩。当差值为0，弃去不计，n 随之减少；当差值绝对值相同，称为相持，取平均秩次。
（3）求正、负秩和
（4）确定统计量T ：任取T ＋或 T －为统计量T 。 3、确定P 值，作出推断结论
（1）查表法：当n ≤50时，查T 界值表，得出P 值。若检验统计量T 值在上下界值范围内，其P 值大于表上方对应的概率值；若T 值在上下界值范围外，其P 值小于表上方对应的概率值；若T 值恰好等于上下界值，其P 值等于（一般是近似等于）表上方对应的概率值。
（2）正态近似法：若n ＞50时，可用Z 检验，按如下公式计算：
24
/)12)(1(5.04/)1(5
.0++-+-=
--=
n n n n n T T Z T
T σμ
当相同秩次（相持现象）出现较多时(如超过25％)，应改用校正公式：
48
)
(24)12)(1(5.04/)1(3
∑--
++-+-=
j j
c t t n n n n n T Z
（四）一组样本资料的符号秩和检验
Wilcoxon 符号秩和检验的原理与配对设计资料类似，所不同的只是差值为各观察值与已知总体中位数之差，其他符号的意义同配对设计资料。
（五）两组独立样本比较秩和检验（Willcoxon 两样本比较法） 1、建立检验假设，确定检验水准
H 0：两总体中位数相等 H 1：两总体中位数不等 α＝0.05
2、计算检验统计量T 值
(1)编秩：将两组数据由小到大统一编秩，遇相同数据取平均秩次。 (2)求各组秩和：以样本例数较小者为n 1，其秩和为T 1。
(3)确定统计量T 值：若n 1≠n 2，则T ＝T 1；若n 1＝n 2，则T ＝T 1或T ＝T 2。 3、确定P 值，做出推断结论 （1）查表法：
（2）正态近似法：若n 1或n 2-n 1较大时，可用Z 检验，按如下公式计算：
12
)1(5.02)1(212121++-++-=
n n n n n n T Z
当相同秩次出现较多时(如超过25％)，应改用校正公式：c
Z Z c =
，其中
)/()(13
3N N t t c j
j ---=∑，j t 为第j 次相持时相同秩次的个数。 （六）完全随机化设计多组独立样本的秩和检验 1、建立检验假设，确定检验水准
H 0：多个总体中位数相等
H 1：多个总体中位数不相等或不全相等 α＝0.05
2、计算检验统计量H 值
(1)编秩： 将多组数据由小到大统一编秩，遇相同数据取平均秩次。 (2)求各组秩和R i (3)计算统计量H 值
∑+-+=)1(3)1(12
2N n R N N H i
i
式中i R 为各组秩和，i n 为各组例数，∑=i n N 。
当相持较多时，由上式求得H 值偏小，可按下式计算校正H c 值：
c
H
H c =
其中)()(13
3N N t t c j j ---=∑，j t 为第j 次相持时相同秩次的个数。
3、确定P 值，作出推断结论
⑴查H 界值表(附表11): 当组数k ＝3，且各组例数n i ≤5时查H 界值表可得P 值。
⑵查2χ界值表(附表8): 当组数或/和各组例数超出H 界值表时，H 近似地服从自由度1-k ＝ν的2χ分布，可查2χ界值表得到P 值。
（七）多个样本两两比较的秩和检验
对完全随机设计多个样本比较用Kruskal-Wallis 秩和检验，当推断结论为拒绝0H ，接受1H 时，只能得出各总体分布不同或不全相同的结论。若要对每两个总体分布做出有无不同的推断，需要作组间的两两比较。
第五节 案例讨论
案例10-1 某研究者欲研究熊去氧胆酸对脂肪肝的发生有无预防作用，将10只雄性大鼠随机分为两组，一组由正常饲料喂养，另一组采用正常饲养＋熊去氧胆酸喂养。经过一段时间后，测其肝脏脂类总量(g/%)，数据见表10-8，问两组大鼠肝脏脂类总量有无差别？
表10-8 两组大鼠肝脏脂类总量(g/%)
正常饲养组
8.90 8.96 8.98 8.97 8.95 正常饲养＋熊去氧胆酸组
8.91
8.85
8.82
8.00
8.89
某研究者对该资料做了两独立样本的t 检验：
)
11](2)1()1([)
1
1
(
1
1
2
1
22
2
2
1
1
2
1
1
1
22
1
n
n n n s n s n x x n
n s
x
x c
t +--+--=+
-=
+＝1.476，
8221=-=+n n v ， 306.28,2/05.0=t ，P ＞0.05,按α=0.05水平，不拒绝0H ，
结论为饲料中添加熊去氧胆酸对大鼠脂肪肝无预防作用。
而另一位研究者采用两独立样本秩和检验，由1n ＝5，21n n -＝0，T ＝39，查T 界值表(两独立样本秩和检验用)，得出0.01＜P ＜0.02，按α=0.05水平，拒绝0H ，结论为饲料中添加熊去氧胆酸对大鼠脂肪肝有预防作用。
对于上述两种分析结果，请讨论：
(1)你认为哪位研究者的统计推断是正确的？为什么？ (2)从这个案例中，你得出什么启示？
案例10-2 将272名冠心病患者随机分为3组，分别采用甲、乙、丙3种不同方法治疗，结果见表10-9，问3种方法的疗效有无差别？
表10-9 3种不同方法治疗冠心病患者的疗效比较
疗效等级 甲疗法 乙疗法 丙疗法 合计 加重 16 20 66 102 无效 25 13 71 109 改善 8 15 18 41 显效 4 2 14 20 合计
53
50
169
272
研究者对于上述资料做了列联表2χ检验：
2
2
(1)14.793R
C
n A n n
χ
=-=∑
，v ＝6，59.122
6,05.0=χ，P ＜0.05，在05.0=α的
检验水准上，拒绝0H ，可认为3种方法的疗效有差别。 请讨论：
(1) 该资料的分析方法是否合适？为什么？ (2) 应该如何分析该资料？
【案例讨论参考答案】
案例10-1 某研究者欲通过研究两组大鼠肝脏脂类总量有无不同，判断熊去氧胆酸对脂肪肝的发生有无预防作用。
（1）后一位研究者采用两独立样本秩和检验进行分析是正确的。该资料属于计量资料，设计类型为完全随机化设计两组比较。若该资料服从正态分布、方差齐性条件，采用两独立样本比较的t 检验；若不满足条件，采用两独立样本秩
和检验。本例资料服从正态分布，但方差不齐，所以采用两独立样本秩和检验是正确的。
（2）通过这个案例，对于资料不经分析，盲目套用参数检验是不正确的，应用参数检验一定要满足参数检验的条件。不满足参数检验条件，盲目套用参数检验反而会降低检验效能，甚至可能导致错误结论。
案例10-2 比较3种不同疗法治疗冠心病患者的疗效，该资料为等级资料，设计类型为完全随机化设计三样本比较，属于单向有序资料。
本案例研究目的是比较3种不同疗法治疗冠心病患者的疗效有无差别，此时χ检验进行统计分析是不合适的。
研究者采用2
（1）原因如下：指标为等级资料，比较三组的实验效应有无差别，宜用多
χ检验进行分析，其比较的就不再组有序变量资料的秩和检验；若采用列联表2
是实验效应，而是三组间疗效的这四种结果的分布有无差别，即比较的是三组构
χ检验。
成比总体上有无不同。故根据本例研究目的，不能采用列联表2（2）对于该资料的统计学分析，应该采用多组有序变量资料的秩和检验。假设检验步骤如下：
1、建立检验假设，确定检验水准
H
：三种方法疗效的总体中位数相同
H
：三种方法疗效的总体中位数不相同或不全相同
1
α＝0.05
表10-1 3种不同疗法治疗冠心病患者的疗效比较
疗效等级甲疗法乙疗法丙疗法合计秩次范围平均秩次加重1620661021～10251.5无效251371109103～211157.0改善8151841212～252232.0显效421420253～272262.5合计5350169272－－
7731.5)1(3)1(12
2
=+-+=∑N n R N N H i
i 43.6)
()(13
3=---===
∑N N t t c H
c H H j j c 查2χ界值表，ν= k -1=2，99.52
2,05.0=χ，得P ＜0.05，按α=0.05水平，拒
绝H 0，接受H 1，可认为三种方法疗效有差别。
思考与练习
1.什么叫做非参数检验？
2.秩和检验有哪些优缺点？
3.两组或多组有序分类资料的比较，为什么宜用秩和检验而不用2χ检验？
4.两独立样本比较的Willcoxon 秩和检验，当n 1＞10或n 2-n 1＞10时用Z 检验，这时检验是属于参数检验还是非参数检验，为什么？
5.已知某地正常人尿氟含量的中位数为 2.15mmol/L 。今在该地某厂随机抽取12名工人，测得尿氟含量（mmol/L ）如下：
2.15 2.10 2.20 2.12 2.42 2.52 2.62 2.72
3.00 3.18 3.87 5.67
问该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人？
6.某市卫生防疫站用减压蒸馏法和醋酸丁酯萃取法分离10种海产品中的无机砷和有机砷，然后测得10种海产品的有机砷含量见表10-11。试问，就总体而言，两种分离方法的测定结果有无不同？
表10-11 海产品中有机砷测定结果（mg/kg ）
样品号 减压蒸馏法 醋酸丁酯萃取法
差值 秩次 1 25.80 23.80 2.00 9.5 2 68.80 69.91 -1.11 -8 3 21.45 23.45 -2.00 -9.5 4 9.20 8.92 0.28 5 5
15.22
14.71
0.51
7
6 1.52 1.68-0.16-2
711.7511.240.516
8 4.93 4.680.253
9 1.82 1.560.264
100.310.290.021
7.配对比较两种药物治疗10例足癣的结果见表10-12，试问，就总体而言，何种药物疗效较好？
表10-12 两种药物治疗足癣效果
病例号12345678910
中草药软膏治愈有效治愈治愈有效治愈治愈治愈有效治愈癣敌软膏有效无效有效治愈有效有效无效有效无效治愈
8.甲地8眼井和乙地10眼井的水质中氟化物含量（mg/L）测定结果见表10-13，试问，就总体而言，两地井水氟化物含量有无差别？
表10-13 甲地8沿井和乙地10眼井的水质中氟化物含量（mg/L）测定结果
甲地00.0010.0020.0020.0080.0080.0090.01
乙地0.0020.0020.0040.0060.0260.050.090.130.140.25
9.某研究者欲比较A、B两种菌对小鼠巨噬细胞吞噬功能的激活作用，将59只小鼠随机分为三组，其中一组为生理盐水对照组，用常规巨噬细胞吞噬功能的监测方法，获得三组的吞噬率(%)（表10-14），试判断三组吞噬率的差别是否具有统计学意义？
表10-14 不同菌种对小鼠巨噬细胞的吞噬率（％）
A菌组B菌组对照组
45.064.070.051.062.089.046.044.0
56.066.071.051.068.091.031.036.0
56.066.074.054.068.093.056.036.0
57.066.074.054.070.048.024.0
60.366.076.059.070.043.018.0
63.067.073.061.071.024.036.0
64.070.093.061.070.018.044.0
64.070.095.061.087.036.036.0
10.某研究者欲比较吸烟工人与非吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO（%）含量，测得39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO（%）含量值，其结果见表10-15。试问，就总体而言，吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO（%）含量是否高于不吸烟工人的HbCO（%）含量？
表10-15 吸烟工人和不吸烟工人的HbCO（%）含量比较
HbCO（%）含量吸烟工人不吸烟工人合计很低123
偏低82331
中等161127
偏高10414
很高404
合计39(n1)40(n2)79
【思考与练习参考答案】
1、非参数检验对总体分布不作严格限定，不受总体分布的限制，又称任意分布检验，它直接对总体分布（或分布位置）作检验。
2、秩和检验为非参数检验，其主要的优点：⑴适用范围广：①等级资料。
②偏态分布资料。当观察资料呈偏态或极度偏态分布而又未作变量变换，或虽经变量变换仍未达到正态或近似正态分布时，宜用非参数检验。③各组离散程度相差悬殊，即方差明显不齐，且不能通过变量变换达到齐性。④个体数据偏离过大，或资料为单侧或双侧没有上限或下限值。
⑤分布类型不明。⑥初步分析。有些医学资料由于统计工作量大，可采用非参数检验统计方法进行初步分析，挑选其中有意义者再进一步分析（包括参数统计内容）。⑦对于一些特殊情况，如从几个总体所获得的数据，往往难以对其原有总体分布作出估计，在这种情况下可用非参数统计方法。（2）方法简便、易于理解和掌握。主要缺点：损失信息量，适用于参数检验条件的资料用非参数检验，检验效能降低。
3、见案例10-2的讨论。
4、属于非参数检验。因为这时的Z检验是比较例数较小组秩和与其总体均
数n 1（N +1）/2的差别。
5、该资料为计量资料，设计类型为单样本设计；由于尿氟资料通常不服从正态分布，故采用一组样本资料的符号秩和检验。假设检验基本步骤如下：
0H ：差值的总体中位数等于零
1H ：差值的总体中位数不等于零
05.0=α
T +=62.5 T －=3.5
n =11，T =3.5，查T 界值表(附表9，配对比较的符号秩和检验用)，得P <0.005，按 α=0.05检验水准，拒绝0H ，接受1H 。可认为该厂工人的尿氟含量高于当地正常人。
6、该资料为计量资料，设计类型为配对设计；由于海产品中有机砷资料通常不服从正态分布，故采用配对设计资料的符号秩和检验。假设检验基本步骤如下：
0H ：差值的总体中位数等于零
1H ：差值的总体中位数不等于零
05.0=α
表10-3 海产品中有机砷测定结果（mg/kg ）
样品号 减压蒸馏法 醋酸丁酯萃取法
差值 秩次 1 25.80 23.80 2.00 9.5 2 68.80 69.91 -1.11 -8 3 21.45 23.45 -2.00 -9.5 4
9.20
8.92
0.28
5
表10-2 某地某厂12名工人与该地正常人尿氟含量（mmol/L ）比较
工人编号 1 2 3 4 5
6
7
8
9
10
11
12
样本 2.15 2.10
2.20
2.12
2.42 2.52 2.62 2.72
3.00 3.18 3.87 5.67
差值 0 -0.05 0.05 -0.03 0.27 0.37 0.47 0.57 0.85 1.03 1.72 3.52 秩次
-
-2.5
2.5
-1
4
5
6
7
8
9
10
11
5 15.22 14.71 0.51 7
6 1.52 1.68 -0.16 -2
7 11.75 11.24 0.51 6
8 4.93 4.68 0.25 3
9 1.82 1.56 0.26 4 10
0.31
0.29
0.02
1
T +=35.5 T －=19.5
n =10，T =19.5，查T 界值表(附表9，配对比较的符号秩和检验用)，得P ＞0.10，按 α=0.05检验水准，不拒绝0H ，可认为两种分离方法对于测定结果没有不同影响。
7、该资料为等级资料，设计类型为配对设计；采用配对设计资料的符号秩和检验。假设检验基本步骤如下：
0H ：差值的总体中位数等于零
1H ：差值的总体中位数不等于零
05.0=α
令“治愈”=3，“有效”=2，“无效”=1
表10-4 两种药物治疗足癣效果
病例号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 中草药软膏 治愈 有效 治愈 治愈 有效 治愈 治愈 治愈 有效 治愈 癣敌软膏 有效 无效 有效 治愈 有效 有效 无效 有效 无效 治愈 差值 1 1 1 0 0 1 2 1 1 0 秩次
1
2
3
–
–
4
7
5
6
–
T +=28 T －=0
n =7，T =0，查配对设计用T 界值表，得P = 0.02＜0.05，按 α=0.05检验水准，拒绝0H ，接受1H 。可认为两种药物治疗足癣疗效不同，中草药软膏疗效更好。
8、该资料为计量资料，设计类型为完全随机化设计两样本比较；由于水中氟化物含量（mg/L ）不服从正态分布，不满足t 检验条件，故采用两组连续型变
量资料的秩和检验。假设检验基本步骤如下：
0H ：两个总体中位数相同
1H ：两个总体中位数不同
05.0=α
表10-5 甲地8沿井和乙地10眼井的水质中氟化物含量（mg/L ）测定结果 甲地 秩次 乙地 秩次 0.000 1 0.002 4.5 0.001 2 0.002 4.5 0.002 4.5 0.004 7 0.002 4.5 0.006 8 0.008 9.5 0.026 13 0.008 9.5 0.050 14 0.009 11 0.090 15 0.010 12 0.130 16 0.140 17
0.250
18
n 1 = 8 T 1 = 54 n 2 = 10 T 2 = 117
以n 1 = 8，n 2 -n 1 = 2，T =54，查T 界值表(附表10，两样本比较的秩和检验用)，0.10＞P ＞0.05，按α=0.05检验水准，不拒绝0H ，尚不能认为两地井水氟化物含量有差别。
9、该资料为比值资料，设计类型为完全随机化设计三样本比较；采用三组连续型变量资料的秩和检验。假设检验基本步骤如下：
H 0：三个总体的中位数相同
1H ：三个总体的中位数不同或不全相同
α=0.05
表10-6 不同菌种对小鼠巨噬细胞的吞噬率（%）
A 菌组
B 菌组
C 菌组
吞噬率
秩次
吞噬率
秩次
吞噬率
秩次
45.0 14 51.0 17 46.0 15 56.0 22 51.0 18 31.0 5 56.0 22 54.0 19 56.0 22 57.0 24 54.0 20 48.0 16 60.3 26 59.0 25 43.0 11 63.0 31 61.0 27 24.0 3 64.0 32 61.0 28 18.0 1 64.0 33 61.0 29 36.0 8 64.0 34 62.0 30 44.0 12 66.0 35 68.0 40 36.0 8 66.0 36 68.0 41 36.0 8 66.0 37 70.0 44.5 24.0 4 66.0 38 70.0 44.5 18.0 2 67.0 39 71.0 48.5 36.0 8 70.0 44.5 70.0 44.5 44.0 13 70.0 44.5 87.0 54 36.0 8 70.0 44.5 89.0 55 71.0 48.5 91.0 56 74.0 51 93.0 57.5 74.0 52 76.0 53 73.0 50 93.0 57.5 95.0
59 R i 927.5 698.5 144 n i
24
19
16
212
3(1)(1)i i
R H N N N n =-++∑=32.95， )()(133N N t t c j j ---=∑=0.998，
c
H H c =
=33.02，2=ν，查2χ界值表，60.102
2,005.0=χ,得出005.0
别。
两两比较
R 1=38.6458，R 2=36.7632，R 3=9，N =59
0.050.0173(31)/2α'=
=-，0.01
0.00333(31)/2
α'==-
表10-7 三组样本秩和的两两比较
对比组 i
j
R
R -
i
j
R
R σ-
ij
z
P
（1） （2） （3） （4） （5） A 菌组与B 菌组 1.8826 5.274 0.357 ＞0.5 A 菌组与C 菌组 29.6458 5.544 5.347 ＜0.001 B 菌组与C 菌组
27.7632
5.827
4.765
＜0.001
A 、
B 菌与
C 菌的吞噬率不同，还不能认为A 菌和B 菌的吞噬率不同。 10、该资料为等级资料，设计类型为完全随机化设计两样本比较；采用完全随机化设计两样本资料的符号秩和检验。假设检验基本步骤如下：
0H ：两个总体中位数相同
1H ：两个总体中位数不同
05.0=α
表10-8 吸烟工人和不吸烟工人的HbCO （%）含量比较
含量
吸烟工人
不吸烟工人
合计
秩次范围
平均秩次
秩和
吸烟工人
不吸烟工人 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)=(2)(6)
(8)=(3)(6)
很低 1 2 3 1～3 2 2 4 偏低 8 23 31 4～34 19 152 437 中等 16 11 27 35～61 48 768 528 偏高
10
4
14
62～75
68.5
685
274
很高 4 0 4 76～79 77.5 310 0 合计
39(n 1)
40(n 2)
79
—
—
1917(T 1)
1243(T 2)
18.4006Z =
=
)/()(13
3N N t t c j j ---=∑=0.8940，c
Z Z c =
=20.5823，查t 界值表（v=∞），
得P ＜0.001，按05.0=α检验水准，拒绝0H 。可认为吸烟工人与不吸烟工人碳氧血红蛋白含量总体分布不同。
【补充练习题】
一、
选择题
（一）A1型：每一道下面有A 、B 、C 、D 、E 五个备选答案，请从中选择一个最佳答案。
1．以下检验方法除 外，其余均属非参数方法。
A ．t 检验
B ．H 检验
C ．M 检验
D ．2χ检验
E ．符号秩和检验
2．两小样本定量资料比较的假设检验，首先应考虑 。 A ．用t 检验 B ．用秩和检验 C ．t 检验与秩和检验均可 D ．资料符合t 检验还是秩和检验的条件 E ．2χ检验 3．在作等级资料的比较时，宜用 。
A ．t 检验
B ．2χ检验
C ．秩和检验
D ．F 检验
E ．方差分析
4．在作两样本均数比较时，已知n 1、n 2均小于30，总体方差不齐且呈极度偏峰的资料宜用 。
A ．t ／检验
B ．t 检验
C ．Z 检验
D ．秩和检验
E ．t /检验与秩和检验均可
5．三组比较的秩和检验，样本例数均为5，确定P 值应查 。 A ．2χ界值表 B ．H 界值表 C ．T 界值表 D ．M 界值表 E ．以上
均不可
6．对成组设计两样本比较的秩和检验，描述不正确的是。
A．将两组数据统一由小到大编秩
B．遇有相同数据，若在同一组，按顺序编秩
C．遇有相同数据，若不在同一组，按顺序编秩
D．遇有相同数据，若不在同一组，取其平均秩次
E．将两组数据混合编秩
7．，应该用非参数统计方法。
A．正态分布资料n不相等时两样本均数的比较
B．正态分布资料两样本方差都比较大时两样本均数的比较
C．两组等级资料比较
D．两组百分比资料的平均数比较
E．两组对数正态分布资料的平均数比较
8．在统计检验中是否选用非参数统计方法，。
A．要根据研究目的和数据特征作决定
B．可在算出几个统计量和得出初步结论后进行选择
C．要看哪个统计结论符合专业理论
D．要看哪个P值更小 E．只看研究目的
9．请指出下列五个秩和检验的结果哪个是错误的。
A．配对计量资料n=12，T+=7，T－=71，查得T0.05=13～65，P＜0.05
B．配对计量资料n=8，T+=12，T－=24，查得T0.05=3～33，P＜0.05
C．两组计量资料n1=12，n2=10，T1=173，T2=80，查得T0.05=84～146，P＜0.05 D．两组计量资料n1=10，n2=10，T1=55，T2=155，查得T0.05=78～132，P＜0.05 E．两组计量资料n1=9，n2=13，T1=58，T2=195，查得T0.05=73～134，P＜0.05 10．等级资料两样本比较的秩和检验中，如相同秩次过多，应计算校正Z 值，校正结果使。
A．Z值增大，P值减小 B．Z值增大，P值增大
C．Z值减小，P值增大 D．Z值减小，P值减小 E．视具体资料而定
单一样本中位数的符号检验例题 某钢厂生产的钢材,在正常情况下,中位数的长度为10米。现随机地从生产线上抽取10根,测得长度(单位:米)如下: 9.8 10.1 9.7 9.9 10 10 9.8 9.7 9.8 9.9 试问:生产过程中对长度的控制是否需要适当调整。 解: 该例要解决的问题是:在生产过程中钢材的程度在中位数10米上下各占一半的情形下,就不需要调整生产过程。否则,多数过长或多数过短均需要调整。因而,假设可陈述为: 10:0=e M H 10:1≠e M H 进行正负符号检验时,可以将样本中每根的长度减去中位数,大者为正号(+),小者为负号(-),计算结果如表16.15。 从表16.15可以看出:10个样本单位中,除有两个与中位数相同外,余下的8个为1正7负。如果进一步用精确的测量仪器进行测量,则与中位数相同的2个单位也可以区分为正号或负号。现假定为1个正号1个负号。这样,10个样本单位中就有2正8负。如果总体的中位数为10,那么,理论上出现正号和负号应该各占一半。现在,我们的问题是:出现2个或2个以下正号的概率是多少?我们用二项分布5.0=p 来计算: ()0547.05.02102 10 == ≤∑=x x C x P 由于1H 是一个双尾检验,因此,也应包括负号在2个或2个以下的概率,因此,1094.00547.02=?=P 。这就是说,当中位数为10时,出现上述结果的概率为0.1094,当05.0=α时,不能否定0H 。决策人员可以据此，结合其他因素作出是否需要调整生产过程的决策。 在大样本情况下,用二项分布计算概率比较复杂,也可以用正态近似计算:
检验医学(实验诊断学) 第一章检验医学概述 第一节检验医学（实验诊断学）概述 诊断是医师工作的首要任务之一。诊断(diagnosis)一词原来自希腊文，是辨认和判断的意思。医师通过询问病史，了解病情，体格检查发现体征以及实验室检查和各种先进的器械检查收集各种必要的资料和数据在科学、辩证的基础上进行综合分析，以期得到尽可能符合疾病本质的结论，这就是一个诊断疾病的过程。这个过程无论对医师还是对患者都是十分重要的。早期正确的诊断能使患者得到及时有效治疗，早日恢复健康。反之一个错误或拖延的诊断极有可能导至病情恶化，甚至危及生命。 现代医学中，实验室的检查在诊断工作中起着重要作用。往往提供重要的客观诊断依据，在一些疾病中甚至有决定性的意义。例如当败血症血培养阳性时，既明确了疾病的病原诊断，进一步的药敏试验又为患者的治疗提出明确的办法。在疾病的预防中的作用尤为明显。这是因为疾病早期往往缺乏明显症状和体征，患者一般不加以注意，往往是通过实验室检查得到确诊，并接受及时的治疗，例如子宫颈涂片检查有效地控制了子宫颈癌的发生，在我国普遍开展的甲胎蛋白检查有助于发现小肝癌，明显提高肝癌的生存率。由WHO推行的新生儿筛查工作，通过促甲状腺激素(TSH〉和苯丙酣尿症的检查显著降低了甲状腺功能底下和苯丙酣尿症的发病。 正是由于实验室检查在诊断工作中的重要性。从诊断学中逐步独立出一个新的学科——实验诊学(Laboratory Diagnostics)我国在改革开放后，最具权威性的本学科专著，就是由叶应妩教授主编人民卫生出版社1989年出版的”临床实验诊断学”。 实验诊断学是涉及各种专业学科的一门边缘学科，也是运用基础医学的理论和技术为临床医学服务的学科。它的基本任务是通过生物、微生物、血清、化学、生物物理、细胞或其它检验，以获取病原体飞病理变化，脏器功能状态等资料，与其它检查相配合以确定患者的诊断。 可能由于此名称着重强调了实验室检查在诊断学中的作用。没有充分考虑到实验室在整个医疗活动中的重要性和地位，实际上不仅在疾病诊断上，患者治疗也有很多地方需要实验室的配合，有时甚至起着至关重要的作用，例如治疗脆性糖尿病时，医师需依赖血糖定量检查结果来调整胰岛素用量:溶栓治疗时需不断监测血凝检查的结果以合理使用溶栓药物。同样在判断疾病预后、治疗疗效时，实验室检查常是较好的客观指标。所以近来国外越来越多采用“Laboratory Medicine”作为本学科的名称，医院中的检验科也往往命名为Department of Laboratory Medicine。“Laboratory Medicine”中文译名曾有争论，有人按字意直译为”实验医学”或”实验室医学”。此名词易使人误解，多数人认为译名为”检验医学”更为合适。因为”检验医学”首先不会使人产生误解，不会认为此学科属于医学院的基础 学科实验室，或医院中的科研实验室。人们都比较明确这是指医院中的检验科，其次人们不会误解为只是一个技术学科，因为这名词说明此学科和医学活动紧紧连在一起，我国医学界权威的”中华医学杂志”就已正式使用”检验医学”名称。 从九十年代以来，国外频繁使用”Laboratory Medicine”术名，国际上著名的临床化学组织一一国际临床化学联合会(IFCC)。已正式更名为”International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine “有名的杂志”Clinical Chemistry “也增加了一个副刊名“International Journal of Laboratory Medicine and Molecular Diagnostics”，我国的中华医学检验杂志也在2000年改名为中华检验医学杂志。
第二十七课 符号检验和Wilcoxon 符号秩 检验 在统计推断和假设检验中，传统的检验统计量都叫做参数检验，因为它们都依赖于确定的概率分布，这个分布带有一组自由的参数。参数检验被认为是依赖于分布假定的。通常情况下，我们对数据进行分析时，总是假定误差项服从正态分布，这是人们易于接受的事实，因为正态分布的原始出发点就是来自于误差分布，至于当样本相当大时，数据的正态近似，这是由于大样本理论所保证的。但有些资料不一定满足上述要求，或不能测量具体数值，其观察结果往往只有程度上的区别，如颜色的深浅、反应的强弱等，此时就不适用参数检验的方法，而只能用非参数统计方法（non-parametric statistical analysis ）来处理。这种方法对数据来自的总体不作任何假设或仅作极少的假设，因此在实用中颇有价值，适用面很广。 一、 单样本的符号检验 符号检验（sign test ）是一种最简单的非参数检验方法。它是根据正、负号的个数来假设检验。首先需要将原始观察值按设定的规则，转换成正、负号，然后计数正、负号的个数作出检验。该检验可用于样本中位数和总体中位数的比较，数据的升降趋势的检验，特别适用于总体分布不服从正态分布或分布不明的配对资料，有时当配对比较的结果只能定性的表示，如试验前后比较结果为颜色从深变浅、程度从强变弱，成绩从一般变优秀，即不能获得具体数字，也可用符号检验，例如用正号表示颜色从深变浅，用负号表示颜色从浅变深。 用于配对资料时，符号检验的计算步骤为：首先定义成对数据指定正号或负号的规则，然后计数正号的个数+ S 及负号的个数- S ，由于在具体比较配对资料时，可能存在配对资料的前后没有变化，或等于假设中的中位数，此时仅需要将这些观察值从资料中剔除，当然样本大小n 也随之减少，故修正样本大小- + +=S S n 。当样本n 较小时，应使用二项分布确切概率计算法，当样本n 较大时，常利用二项分布的正态近似。 1. 小样本时的二项分布概率计算 当20≤n 时，+S 或- S 的检验p 值由精确计算尺度二项分布的卷积获得。在比较配对资 料试验前后有否变化，或增加或减小的假设检验时，如果我们定义试验后比试验前增加为正号，反之为负号，那么对于原假设：试验前后无变化来说，正号的个数+ S 和负号的个数- S 可 能性应当相等，即正号出现的概率p =0.5，于是+S 与- S 均服从二项分布)5.0,(n B ，对于太 大的+S 相应太小的-S ，或者太大的-S 相应太小的+ S ，都将拒绝接受原假设；对于原假设：试验后比试验前有增加来说，正号的个数+ S 大于负号的个数- S 的可能性应该大，即正号出现的概率5.0>p ，对于太小的+ S 相应太大的- S ，将拒绝接受原假设；对于原假设：试验后比试验前减小来说，正号的个数+ S 小于等于负号的个数- S 的可能性应该大，即正号出现
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。 F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）：用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因
符号检验 一、符号检验（SING TEST） 符号检验（SING TEST）是利用正号和负号的数目某假设 做出判定的非参数方法。 符号检验虽然是最简单的非参数检验，但它体现了非 参数统计的一些基本思路．首先看一个例子。 联合国人员在世界上66个大城市的生活花费指数(以纽 约市某年为100)按自小至大的次序排列如下(这里北京的指 数为99)： 66 75 78 80 81 81 82 83 83 83 83 84 85 85 86 86 86 86 87 87 88 88 88 88 88 89 89 89 89 90 90 91 91 91 91 92 93 93 96 96 96 97 99 100 101 102 103 103 104 104 104 105 106 109 109 110 110 110 111 113 115 116 117 118 155 192 这个总体的中间水平是多少？北京使在该水平之上还 是之下？（北京为99） 可以假定这个样本是从世界许多大城市中随机抽样而 得的所有大城市的指数组成总体．可能出现的问题是：这个
总体的平均(或者中间)水平是多少?北京是在该水平之上还是之下?这里的平均(或中间)水平是一个位置参数。一般的统计书中的均值就是一个位置参数．中位数是另一个位置参数．它们都是数据总体中心位置的度量和位置参数相对的一个参数为尺度参数；比如在标准统计课本中的描述数据集中和分散程度的方差或标准差． 这个例子经过简单计算，得到样本均值为96.45，而样本中位数为91；它们都可作为总体的中心的估计，除此之外，众数(频率最大的点，本例是88)可作为中间位置． 通常在正态总体分布的假设下，关于总体均值的假设检验和区间估计是用与t 检验有关的方法进行的。然而，在本例中，总体分布是未知的为此首先看该数据的直方图从图中很难说这是什么分布。在右边的两个点分别是东京和香港。 假定用总体中位数来表示中间位置，着意味着样本点 n X X ,,1 ，取大于 M 的的概率应该与取小于M 的概率相等。所 研究的问题，可以看作是只有两种可能“成功”或“失败”。
检验医学起源 自从十八世纪雷文霍克用自制显微镜看到细菌，使得微生物病原学得以成立，细菌学这门新兴学科就开始萌芽。由于细菌学家的共同努力，对病原菌、立克次氏体、病毒相继有了新的认识，并建立了免疫学和传染病学等新的概念，先后形成了微生物学和米免疫学。 十九世纪二十年代开始，生物化学业逐渐发展称为一门独立的学科，对人体蛋白质、脂类、糖类、维生素、无机盐、酶等物质代谢，以及能量转换进行了深入的研究，创立了生物化学基础理论和人体各种化学物质的定性、定量检测方法。 二十世纪初，生物学家对血液分析、蛋白质化学、免疫化学及营养学等方面开展了大量的研究工作。由于超微结构在医学领域中的广泛应用，血液细胞学、病理学、人体寄生虫学逐步地发展称为基础医学。从而为临床检验这门综合性科学的形成奠定了基础。 在中国解放前，当时虽有屈指可数的检验医学实验室，如辽宁医科、满洲医大、北京协和、湖南湘雅、山东齐鲁、上海广慈和广州中山等医学院校，但无一定的组织形式，多附设在几所高等医学院校的各个教研室内，全国仅有二、三所医学院校能培养出少数检验医学技术人员。 到二十世纪八十年代中期，我国检验医学已经取得了很大的改善。 在血液学方面，除血液细胞计数及形态学检验外，又增加了凝血象和溶血象检验，细胞组织化学检验，已经开始广泛应用电子自动血细胞计数法，有关细胞染色体、干细胞培养、血红蛋白电泳及亚细胞结构等方面已经开始应用于临床。 在生物化学方面，除对血液、体液各种生化物质定性、定量检测外，普遍建立了肝、肾功能检验。并开展了蛋白电泳、酶类、脂类、激素等复杂项目的检测。有不少的检验科已经先后应用上了火焰光度计、紫外分光光度计、血气分析仪、光密度计和生化自动分析仪等。并逐步改进应用单一试剂进行快速分析，开展酶谱实验，应用同位素标记、生化、免疫等新技术。 在微生物方面，普遍开展了致病菌的分离培养以及细菌对各种药物的敏感试验和联合药敏试验。推广应用干燥培养基和免疫荧光技术、快速诊断方法小瓶培养技术、厌氧培养、薄膜培养、薄膜过滤技术并开展对各种病毒的组织培养分离鉴定。引进了国外微生物自动分析仪器，可快速对细菌进行鉴定。药物敏感试验和奋力培养。 在免疫血清方面，除了应用以往的各种沉淀反应、补体结合反应及中和试验外，先后开展对各种抗原抗体的间接血凝试验，乳胶凝集试验。全国各大医学院校、医
t检验和u检验 简而言之，t检验和u检验就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x 为未知分布时应采用秩和检验。 一、样本均数与总体均数比较的t检验 样本均数与总体均数比较的t检验实际上是推断该样本来自的总体均数µ与已知的某一总体均数µ0（常为理论值或标准值） 有无差别。如根据大量调查，已知健康成年男性的脉搏均数为72次/分，某医生在一山区随即抽查了25名健康男性，求得其脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.0次/分，问是否能据此认为该山区成年男性的脉搏均数高于一般成年男性。 上述两个均数不等既可能是抽样误差所致，也有可能真是环境差异的影响，为此，可用t检验进行判断，检验过程如下： 1. 建立假设 H0：µ=µ0=72次/分，H0：µ>µ0，检验水准为单侧0.05。 2. 计算统计量 进行样本均数与总体均数比较的t检验时t值为样本均数与总体均数差值的绝对值除以标准误的商，其中标准误为标准差除以样本含量算术平方根的商。 3. 确定概率，作出判断 以自由度v(样本含量n减1)查t界值表，0.025
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。 二、不同设计和资料类型的秩和检验 1.配对比较的资料： 对配对比较的资料应采用符合秩和检验（Sighed 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。 2. 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。 3.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。
顶级专家勾勒中国检验医学发展路线图 信息来源：科学时报更新时间：2005-1-18 1:45:00 2005年1月7日，中国生命科学重要研究基地之一——中国科学院生物物理研究所图书馆的三楼会议厅内，集聚了近十位中国检验医学领域的顶级专家。他们正在参加一个主题为“全球化背景下的中国检验医学走向何方”的非正式学术研讨会。而他们的主要议题就是—— “我认为，中国检验医学的发展，最重要是两个方面：技术和管理。”谈到中国检验医学的未来发展，瘦削而富于激情的国家卫生部临床检验中心主任、中华医院管理学会临床检验管理专业委员会主任申子喻立刻变得表情丰富起来。 未来路线图 按照申子喻的理解，中国检验医学的未来发展将呈现五种趋势：管理方面将向标准化、规范化方向发展，技术将向自动化发展，检验将向量知数源方向发展，人员分工向细分化方向发展，独立实验室也将成为重要的发展方向。 申子喻是有资格对中国检验医学的未来发展趋势做出预测的。作为国家检验医学领域主管机构卫生部检验中心的主任，他对中国检验医学的现状有着比别人更为全面而系统的了解，而其对未来发展的判断正是基于此点而达成的。 其实按照首都医科大学附属北京朝阳医院检验科主任、中华医院管理学会临床检验管理专业委员会常务委员王清涛的观点，对检验医学的发展趋势及未来走向进行探讨，可以基于两个方面：实际需要（包括政府需要、临床需要和实验室自身可持续发展的需要）和市场规律（要考虑竞争的影响）。为此，他认为：“检验医学未来将向‘五化’发展，即标准化、自动化、信息化、人性化和临床化。” 技术路线图 对于检验医学技术，北京铁路总医院临检中心主任、中华医院管理学会临床检验管理专业委员会委员张曼有着自己的理解。在她看来，目前我国检验医学常规技术已经与世界接轨。而随着教育体制的完善，系统培训、专业培训的加强，我国检验医学行业从业人员的素质也有了一个很大的提高，这就为将高精尖技术引入检验界有一个非常好的环境契机。 申子喻进一步指出：“自动化应该成为检验医学技术发展的一个重要趋势，而分子生物学也应该是其未来发展的一个亮点。”可以看得到的是，随着分子生物学的发展，人类基因突破性的解密，个性化治疗将会逐步成为发展的趋势。
从理论到实践对于检验医学的认识 作为一名检验医学专业本科生，在学校学习了大量的检验医学理论知识之后，我进入医院检验科实习已近一年的时间。在主任和各位老师的教导下使我对检验医学的涵义有了更深刻、更具体、更全面的认识，从以下几个方面阐述一下。 1理论与实践相结合至关重要 医学检验是一门实践性和应用性都很强的学科，具备扎实的理论基础与较强的动手操作能力对成为一名高素质的医学检验人才至关重要[1]。在各位带教老师的悉心教导下，我熟练掌握了常用的各种检验操作技能，使理论在实际中得到升华，并在实践中获得了大量经验，培养了我分析问题、解决问题及独立工作的能力。同时还多次参加科室和医院内的业务学习活动，对新理论、新技术均有所了解，也促使我形成了定期了解本专业发展状况和研究动态的良好习惯，这些素质的培养使我在毕业后有信心成为一名合格优秀的检验者。 例如:采集手指血检测血常规时测得的血小板值偏低。 分析原因: ①由于采血技术不够熟练,进针太浅导致出血不畅,用力挤压,组织因子易混入血液标本产生肉眼不可见的小凝块，血小板聚集使其假性减少。 ②血液分析仪计数时血小板与红细胞为同一个通道,大血小板或聚集的血小板被误认为是红细胞引起血小板减少。 2对检验医学的发展现状更加清晰
2.1检验医学的巨大发展体现在以下几大方面：①检测技术操作的自动化。目前血、尿常规、生化、免疫、血液、微生物等检测已自动化或半自动化。②检测试剂商品化。以组合配套的试剂盒取代了过去实验室自己配制各种试剂，质量可靠，方法统一，增加了实验室之间检测结果的可比性，节省了人力、物力和财力。 ③检测方法标准化。过去每个检验项目有多种检测方法，不同方法有不同的正常参考值，给临床造成麻烦和混乱，随着仪器、试剂的发展，现在检测方法趋向统一和标准化。④检测技术现代化。科学技术的发展必然促进学科之间交叉渗透，许多新技术引进到检验领域取代了过去许多旧的、不准确、不精密、不灵敏的技术。 ⑤实验室管理有序化。随着检验医学的形成和发展，人员队伍的迅速增加，实验室的管理也逐渐走向科学化的道路。⑥质量控制规范化。为了向临床提供准确可靠的检验报告，检验医学在技术发展的同时，在检测质量控制方面也不断完善。解放军总医院丛玉隆教授曾说过:“质量管理是检验学科建设的核心，是建科之本，没有检验报告的高质量，就谈不上学术的高水平,标准化、规范化的管理是质量的重要保证[2-3]”。 2.2全实验室自动化()全实验室自动化是提高工作效率的最有效方法。 ①检验标本的条形码管理,有效的消除了人为因素的干扰，并为日常标本接收工作提供了极大方便。 ②各种高度自动化的分析仪器的应用,使得检验信息化、网络化
非参数统计分析 实 验 指 导 书
朱宁编 2012.3.12 实验二单样本符号检验 一.实验目的 1.了解Excel、Minitab程序结构及其使用方法； 2.会用Excel、Minitab对数据进行预处理； 3.会用符号检验法来解决中位数的检验问题。 二.实验要求 1. 会用Excel、Minitab软件对建立的数据集进行分析； 2. 掌握中位数检验问题的符号检验法及其步骤。 三.实验原理 1.基本原理 在对总体分布不做任何假设的前提下，当原假设错误!未找到引用源。：（已知）为真时，大于错误!未找到引用源。的数据个数S+与小于错误!未找到引用源。的数据个数S-应该很接近；若两者相差太大，就有理由拒绝原假 设。 2.单样本中位数符号检验的适用范围 1)在数据呈偏态分布的情况下，我们可能对总体的中位数更感兴趣，希望对总 体的中位数做出推断，这时可以使用符号检验（sign test）的方法。 2)在非正态总体小样本的情况下，如果要对总体分布的位置进行推断，由于t 检验不适用，也可使用符号检验的方法。 3.符号检验的基本思想 每个数据都减去零假设中的中位数，记录其差值的符号。计算正、负符号的个数（差值为0的不计算在任何一个中），当原假设为真时二者应该很接近；若两者相差太远，就有理由拒绝原假设。 4.符号检验问题的原假设和备择假设 该假设检验有三种情况：原假设错误!未找到引用源。为：错误!未找到引用源。，其中错误!未找到引用源。是给定的常数.备择假设错误!未找到引用源。分别是:错误!未找到引用源。、错误!未找到引用源。和错误!未找到引用源。.
5.符号检验的检验统计量 检验统计量：错误!未找到引用源。 记号“#”表示计数，即S+是集合G中的元素，其中G是使得错误!未找到引用源。成立的错误!未找到引用源。（错误!未找到引用源。）构成的集合。错误!未找到引用源。 1)在原假设成立的条件下，检验统计量错误!未找到引用源。服从二项分布。 2)按照这个概率可以根据二项分布计算得到P值，从而得出检验的结论。 四.应用实例 【例1】某市劳动和社会保障部门的资料说明，1998年高级技术师的年收入的中位数为21700元.该市某个行业有一个由50名高级技师组成的样本.这些高级技师的年收入如下表： 用符号检验法来解决中位数的检验问题的步骤如下： ①给出原假设和备择假设。针对该问题，经计算，这50名高级技师年收入的中位数为23276，超过了全市高级技师年收入的中位数21700.因此，这个假设检验问题的原假设和备择假设分别为： 错误!未找到引用源。 ②用统计软件Minitab进行符号检验的步骤： a)将表1高级技师的年收入数据放在Excel里面做成一列； b)输入数据：将Excel表中50个高级技师的年收入数据输入到C1列； c)选择Stat（统计）下拉菜单；
秩 group N 秩均值 秩和 频数 对照组 26 治疗组 30 总数 56 检验统计量a 频数 组别 n 痊愈 显 效 有效 无效 总有效率 治疗组 30 16%) 8%) 6%) 0%) 30%) 对照组 26 5%) 6%) 8%) 7%) 19%)
Z值为，p＜，拒绝H0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2)(3) 秩次 （5） 12 27 3—46 58
6 -9 7 8 -1 9 10 -5 T +=+ T -= 差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。（下同） H0：Md （差值的总体中位数）=0 H1：Md ≠0 α= T ++T -=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ① 小样本（n ≤50）--查T 界值表 基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T 值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T 值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。 界值的判断标准 若下限
【CN】11-5864/R 【ISSN】1674-7151 【主办单位】中国医师协会天津市天津医院 【主题】子痫前期；急性早幼粒细胞白血病；慢性心力衰竭；大肠癌；脑梗死 2. 临床血液学杂志（输血与检验版） 【中信所核心影响因子】0.906 【CN】42-1284/R 【ISSN】1004-2806 【主办单位】华中科技大学同济医学院附属协和医院北京大学医学院血研所【主题】输血；ABO血型；无偿献血；输血科；献血者 3. 临床输血与检验 ISTIC· 【中信所核心影响因子】0.605 【CN】34-1239/R 【ISSN】1671-2587 【主办单位】安徽省立医院安徽省输血协会 【主题】无偿献血；无偿献血者；血型；血小板；机采血小板
独家·CA·ISTIC· 【中信所核心影响因子】0.302 【CN】61-1398/R 【ISSN】1671-7414 【主办单位】陕西省临床检验中心；陕西省人民医院 【主题】乙型肝炎病毒；糖化血红蛋白；鲍曼不动杆菌；2型糖尿病；酶联免疫吸附试验 5. 检验医学 ·CA·ISTIC· 【中信所核心影响因子】0.714 【CN】31-1915/R 【ISSN】1673-8640 【主办单位】上海市临床检验中心 【主题】半胱氨酸蛋白酶抑制剂C；同型半胱氨酸；乙型肝炎病毒；鲍曼不动杆菌；病原菌 6. 检验医学与临床 ·CA·ISTIC· 【中信所核心影响因子】0.371 【CN】50-1167/R 【ISSN】1672-9455 【主办单位】重庆市卫生信息中心重庆市临床检验中心 【主题】2型糖尿病；糖尿病；乙型肝炎；梅毒；铜绿假单胞菌
100个检验医学名词解释 1.中毒颗粒在严重感染时中性粒细胞内出现的染成紫黑色的粗大颗粒。 2.亚铁血红素血红蛋白色素部分，由铁原子及原卟啉区组成。 3.点彩红细胞红细胞中残存的嗜碱性物质，是RNA变性沉淀的结果。 4.中性粒细胞核左移外周血中性杆状核粒细胞增多（出现晚、中、早幼粒细胞以致原粒细胞）。 5.血型是人体血液的一种遗传性状，是指红细胞抗原的差异。 6.ABO血型抗体一般分为二类；"天然"抗体和免疫抗体，都是通过免疫产生的。 7.病理性蛋白尿蛋白尿持续超过0.15g/d，常为病理性，是肾脏疾病的可靠指标。 8.肾小管蛋白尿系肾小球滤过膜正常，但原尿中正常滤过的蛋白质不能被肾小管充分回吸收所致。 9.本周氏蛋白是免疫球蛋白的轻链单体或二聚体，属于不完全抗体球蛋白。常出现干骨髓瘤患者尿中，有诊断意义。 10.网织红细胞是介于晚幼红细胞和成熟红细胞之间尚未完全成熟的红细胞。 11.瑞氏染液是由酸性染料伊红和碱性染料美蓝组成的复合染料，溶于甲醇后解离为带正电的美蓝和带负电的伊红离子。 12.异型淋巴细胞在某些病毒性感染或过敏原刺激下使淋巴细胞增生，并出现一定的形态变化称为异型淋巴细胞。 13.退行性变白细胞白细胞出现胞体肿大、结构模糊、边缘不清、核固缩、肿胀或溶解等变化。 14.核右移外周血中性粒细胞五叶核以上者超过3％称为核右移。 15.红斑狼疮细胞 SLE患者血液（体液中）存在LE因子，在体外可使受累白细胞核DNA解聚，形成游离均匀体，被具有吞噬能力的白细胞所吞噬而形成。 16.内源性凝血系统指凝血始动反应因子Ⅻ的激活[Ⅸ a-PF3-Ⅷ-Ca]复合物的形成以及激活因子Ⅹ。 17.外源性凝血系统指Ⅶ因子激活及因子Ⅲ以组织损伤后所释放出的组织凝血活酶起动外源性凝血途径为特点。 18.血凝的固相激活指Ⅻ因子接触到一种带电荷的表面，即被激活为Ⅻa的过程（简意即Ⅻa激活过程）。 19.血凝的液相激活指激肽释放酶原转变为激肽释放酶后迅速激活Ⅻa这一反馈作用又称酶激活。 20.Rh血型红细胞上含有与恒河猴红细胞相同的抗原为Rh血型。 21.渗透压差是体内水重吸收的动力，浓度差和电位差是一些溶质重吸收的动力。 22.真性糖尿因胰岛素分泌量相对或绝对不足使体内各组织对葡萄糖的利用率降低所致。 23.肾性糖尿指血糖处于正常水平，由于肾小管对糖的再吸收能力减低所致。 24.血红蛋白尿指当发生血管内溶血时，产生的血红蛋白超过结合珠蛋白的结合能力而由尿中出现的现象。 25.乳糜尿指尿中含有淋巴液，外观是牛奶状称为乳糜尿。 26.血型是肾小管中蛋白聚集物形成的管状铸型。 27.溶组织内阿米巴为公认致病的阿米巴，根据其生活史各期的变化而分滋养体和包囊期，可引起肠阿米巴痢疾或其他阿米巴病。 28.渗出液由局部组织发炎引起的炎性积液，渗出是炎症病灶内血管中的液体成份和细胞成分通过血管壁进入组织或体腔过程。 29.滤出液血管内的水分伴同营养物通过毛细血管滤出，这种在组织间隙或体腔内积聚的非炎症性组织液称滤出液。 30.血液流变学是一门新兴的生物力学分支，是研究血液宏观流动性质，血细胞流动性质及生物化学成分的一门科学。 31.PH 氢离子浓度的负对数，用以表示溶液的酸碱度。 32.稀释倍数稀释前溶液浓度除以稀释后的溶液浓度所得的商。 33.双缩脲反应分子中含有两个氨基甲酪基(CONH2)的化合物与碱性铜溶液作用，形成紫色复合物的反应。 34.中位数计量资料的一群观察值按大小依次排列，其所在的数位于中间者即为中位数。 35.变异系数标准差除以均数而得的百分比，表示方法的相对精密度。 36.酶酶是由生物体产生的一类具有特异性和催化能力的蛋白质，亦称生物催化剂。 37.正常值应用统计方法来确定的某种生理指标的正常波动范围。 38.糖原异生非糖物质（如某些氨基酸及乳酸、丙酮酸和甘油）在肝脏和肾脏等器官中某些特有酶的催化下转变成糖原或葡萄糖的过程。 39.摩尔浓度是以1升溶液中所含溶质的摩尔数表示的浓度。 40.蛋白质误差样品溶液中含有蛋白质或多肽时，常使pH值的比色测定出现严重的误差。 41.酶的活性单位指在一定的作用条件下，酶促反应中单位时间内作用物的消耗量或产物的生成量。 42.精密度对同一样品多次测定，每次测定结果和平均值的相接近程度。 43.医学决定水平指在诊断及治疗工作时，对疾病诊断或治疗起关键作用的某一被测成分的浓度。 44.电泳带电粒子在电场中的移动现象。 45.准确度是指测定结果和真值接近的程度。 46.电渗在电场作用下，对于固体支持物的相对移动现象。 47.溶血当红细胞在低渗溶液中，因细胞外液体进入细胞内，使红细胞过度膨胀而发生破裂，这一现象谓溶血。 48.摩尔吸光数在规定的波长处，1摩尔浓度的溶液通过光径1cm比色他时的吸光度。 49.比色法以可见光作光源，比较溶液颜色深浅度以测定所含有色物质浓度的方法。 50.体液是指机体内的水溶液，包括水和溶解于其中的物质--电解质、小分子有
实习秩和检验 一、目的要求 1、了解非参数检验的意义及优缺点 2、掌握常用秩和检验方法 （1）配对符号秩和检验, （2）成组设计两样本资料秩和检验, （3）成组设计多样本资料秩和检验。 二、归纳起来 1、计量资料 (1)单样本资料(样本均数与总体均数比较) 如服从正态分布-----t检验 如不服从正态分布-----秩和检验 (2)成组设计资料(两样本均数) 如方差齐，且两样本服从正态分布-----t检验 如方差不齐但服从正态分布----- t’检验或秩和检验 如方差不齐且不服从正态分布----- 秩和检验 (3)配对设计资料 如差值服从正态分布-----配对t检验 如差值不服从正态分布-----配对秩和检验 (4)多样本均数的比较 如方差齐，且样本服从正态分布-----F检验(方差分析)
如方差不齐或样本服从正态分布----- 秩和检验 2.计数资料 (1)单向有序资料（或称成组等级资料） 如比较分布或构成时----- 行×列表卡方检验 如比较不同组间效应是否有差别时----- 秩和检验 3. 等级资料或开口资料或明显偏态分布资料 不管是配对设计,还是成组设计或多样本比较----- 均采用秩和检验一、配对秩和检验(P172 9-1) 例9-1：配对设计的计量资料。由于资料呈明显偏态分布，首选秩和检验。 SPSS使用要点： （1）数据结构 (2)分析方法 Analyze→Nonparametric Test→2 Related-Samples Tests： （配对设计两样本均数的非参数检验）。
（3）操作过程 1、Analyze==>Nonparametic test==>2 Related Samples.. 2、Test Pair(S) List 框： 成对选入分析两个变量 3、Test type 复选框组：选中Wilcoxon 框 (默认)（符号秩检验） 4、单击
检验医学发展情况综述 一、国外检验医学发展简史和现状 1903年，美国宾西法尼亚州立医院成立了第一个专门的临床实验室，成为临床检验历史上的标志性事件。在20世纪20-40年代，临床检验已经包括一些临床化学实验以及外周血涂片的观察。在50年代，工业革命引发机械制造技术的发展，各种和医学检验相关的仪器开始出现。60年代已经有多通道的生化仪器出现。从70年代开始，各种自动化的仪器以及实验诊断试剂不断推出，实验室发展迅猛。 1959年Berson和Yalow在研究胰岛素免疫特性的基础上，建立了放射免疫方法。他们因此获得1977年的诺贝尔生物医学奖。在之后的半个世纪，这种方法在临床上检验各种激素、肿瘤标志物、药物浓度等方面有广泛的应用。直到近年来，才渐渐有被发光免疫技术所取代的趋势。1975年单克隆抗体杂交瘤技术的问世。基于此，大量的单克隆抗体制备出来，并应用于临床实验室诊断。在70-80年代，分子生物学技术取得很大进展，各种核酸杂交技术发展成熟并广泛应用。具有代表性的是斑点杂交（dot blot）、southern blot、northern blot和原位杂交（insitu hybridization），以及各种标记技术比如荧光标记等在各实验方法上的应用。1985年，聚合酶链反应（Polymerase Chain Reaction, PCR）技术问世，随后十多年的时间，很多相关技术随之提出。在基因克隆、DNA测序、突变分析、基因重组与融合、修饰检测等分子生物学研究方面以及在微生物（包括细菌、病毒）、寄生虫（如疟疾）、人类遗传病以及肿瘤等的实验室诊断方面有重要的应用。并逐渐成为检验医学的一种重要的手段。在20世纪末到21世纪初，人类基因组计划的提出以及人类基因组序列图的完成，使得分子生物学检验方面的两大前沿技术即基因芯片以及蛋白组学技术成为热门。基因芯片（gene chip）是指将大量探针分子固定于支持物上后与标记的样品分子进行杂交，通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息。1998 年底美国科学促进会将基因芯片技术列为 1998 年度自然科学领域十大进展之一。基因虽然是生物信息的源头，但是信息的具体执行者还是蛋白质，因此检测蛋白质较基因分析更有现实的病理、生理以及临床意义。2001年的Science 杂志已把蛋白质组学列为六大研究热点之一，2001年4月，在美国成立了国际人类蛋白质组研组织（Human Protecome Organization,HUPO）。双向电泳技术、质谱技术和蛋白质组信息学是其三大关键技术。其中质谱技术是2002年诺贝尔化学技术在生物医学方面的应用。将来有可能成为临床上许多疾病检测和诊断的新模式，作为临床检查的常规方法。有
什么是Z检验? Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数>平均数的差异是否显著。 当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用Z检验。 Z检验的步骤 第一步：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。 第二步：计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计 量计算方法。 1、如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数(μ0) 的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中： 是检验样本的平均数； μ0是已知总体的平均数； S是样本的方差； n是样本容量。 2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它 们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中： 是样本1，样本2的平均数； S1,S2是样本1，样本2的标准差； n1,n2是样本1，样本2的容量。 第三步：比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据 Z值与差异显著性关系表作出判断。如下表所示： 第四步：根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。 Z检验举例 某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别 如下表所示，比较两组前测和后测是否存在差异。 实验组和控制组的前测和后测数据表
前测实验组 n1 = 50 S1a = 14 控制组 n2 = 48 S2a = 16 后测实验组 n1 = 50 S1b = 8 控制组 n2 = 48 S2b = 14 由于n>30，属于大样本，所以采用Z检验。由于这是检验来自两 个不同总体的两个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。 计算前要测Z的值： ∵|Z|=0.658<1.96 ∴ 前测两组差异不显著。 再计算后测Z的值: ∵|Z|= 2.16>1.96 ∴ 后测两组差异显著。 t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 自由度：v=n – 1 T检验注意事项 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料 服从正态分布) 单侧检验和双侧检验 单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ 错误的可能性大。 假设检验的结论不能绝对化 不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类 错误