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常用的非参数检验（NonparametricTests）总结非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
•两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。
SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。
某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。
如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。
甲工艺：675 682 692 679 669 661 693乙工艺：662 649 672 663 650 651 646 652（1）曼-惠特尼U检验两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。
其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。
曼-惠特尼U 检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。
秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。
（2）K-S检验K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。
非参数检验参数检验方法，尤其是对计量资料，需要对研究的总体作一些比较严格的假定。
例如t检验法要求总体分布是正态分布等。
在实际工作中的许多资料不符合这种要求，因此以上的参数检验方法的使用受到了限制。
近代统计学家发明了对总体分布不必作限制性假定的检验技术，这种技术称为非参数检验（Nonparametric tests）。
非参数检验法是指在总体不服从正态分布或分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自相同总体假设的一类检验方法。
由于它的假定前堤比参数检验方法少的多，而且在收集资料方面也十分简单，例如可以用“等级”或“符号”来评定观察的结果等，故这类方法在实际中有着广泛的应用。
第一节两相关样本的显著性检验1.1 符号检验法在配对实验中，将每对（或同一）实验单位（或先后）给予两种不同的处理，比较两种处理的效果有无差异或比较一组实验单位处理先后有无不同。
凡配对计量资料不服从正态分布要求时，可选用符号检验法（Sign test）。
例题1 有x,y 12对数据，它们的数值及相差符号由表1给出。
表1 本例的数据资料序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12X 3 1 6 3 2 1 4 7 3 8 4 5Y 2 4 4 7 2 2 2 5 3 6 2 2 问这两个序列数值的差异是否具有显著性（α=0.05）？1.2 符号秩和检验法符号检验中只考虑配对数据x i-y i的符号，计算十分简便，但因没有考虑到x i-y i 差值的大小，因此对资料的利用不够充分，检验的灵敏度也不够好。
符号秩和检验法是上述方法的改进，由于关注到了差值的大小，故效果较好。
凡配对计量或计数的资料，可选用符号秩和检验法（Wilcoxon法）。
例题2 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能效果，对某学院15名男生进行实验，经过5个月的长跑锻炼后观察其晨脉变化情况。
锻炼前后的晨脉数据如下。
问锻炼前后晨脉间的差异有无显著性（α=0.05）？表2 长跑锻炼前后的晨脉数、差值及其秩次序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 前70 76 56 63 63 56 58 60 65 65 75 66 56 59 70 后46 54 60 64 48 55 54 45 51 48 56 48 64 50 54 差值22 22 -4 -1 15 1 4 15 14 17 19 18 -8 9 16 秩次14.5 14.5 –3.5 –1.5 8.5 1.5 3.5 8.5 7 11 13 12 -5 6 101.3 用spss对两相关样本进行非参数检验spss软件包的Nonparametric Tests过程为两相关样本通常提供了3种非参数检验方法，它们是：Sign 检验，用于对两相关样本的总体做符号检验。
第十一章 非参数检验前面有关章节讨论的参数检验都要求总体服从一定的分布，对总体参数的检验是建立在这种分布基础上的。
例如，两样本平均数比较的t 检验和多个样本平均数比较的F 检验，都要求总体服从正态分布，推断两个或多个总体平均数是否相等。
本章引入另一类检验——非参数检验（non-parametric test ）。
非参数检验是一种与总体分布状况无关的检验方法，它不依赖于总体分布的形式，应用时可以不考虑被研究的对象为何种分布以及分布是否已知。
非参数检验主要是利用样本数据之间的大小比较及大小顺序，对两个或多个样本所属总体是否相同进行检验，而不对总体分布的参数如平均数、标准差等进行统计推断。
当样本观测值的总体分布类型未知或知之甚少，无法肯定其性质，特别是观测值明显偏离正态分布，不具备参数检验的应用条件时，常用非参数检验。
非参数检验具有计算简便、直观，易于掌握，检验速度较快等优点。
非参数检验法从实质上讲，只是检验总体分布的位置（中位数）是否相同，所以对于总体分布已知的样本也可以采用非参数检验法，但是由于它不能充分利用样本内所有的数量信息，检验的效率一般要低于参数检验方法。
例如，非配对资料的秩和检验，其效率为t 检验的86.4%，就是说以相同概率判断出差异显著，t 检验所需的样本个数要少13.6%。
非参数检验内容很多，本章只介绍常用的符号检验（sign test ），秩和检验（rank-sum test ）和等级相关分析（rank correlation analysis ）三种。
第一节 符号检验一、配对资料的符号检验（一）配对资料符号检验的意义 配对资料符号检验是根据样本各对数据之差的正负符号多少来检验两个总体分布位置的异同，而不去考虑差值的大小。
每对数据之差为正值用“+”表示，负值用“－”表示。
可以设想如果两个总体分布位置相同，则正或负出现的次数应该相等。
若不完全相等，至少不应相差过大，否则超过一定的临界值就认为两个样本所来自的两个总体差异显著，分布的位置不同。
非参数检验的名词解释
非参数检验是一种统计方法，用于在数据不满足正态分布或其他假设条件的情况下进行统计推断。
与参数检验相比，非参数检验不需要对总体参数做出假设，而是直接利用样本数据进行推断。
以下是相关名词解释：
1. 非参数：指在进行统计推断时，不对总体的分布形式或参数做出特定的假设。
非参数方法依赖于具体的样本数据，不依赖于总体的分布特征。
2. 假设检验：统计推断的一种方法，用于通过对样本数据进行分析来得出关于总体参数或总体分布的结论。
假设检验通常涉及对某个假设的拒绝或接受。
3. 正态分布：也称为高斯分布，是一种连续概率分布，常用于描述许多自然现象和随机变量的分布。
参数检验通常基于对总体数据服从正态分布的假设。
4. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设进行统计推断的
方法。
参数检验通常要求数据满足特定的假设条件，如正态分布、独立性和方差齐性等。
5. 统计显著性：在假设检验中，用于评估观察到的差异或效应是否显著。
统计显著性通常以p值表示，若p值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设。
非参数检验在实际应用中具有灵活性和广泛适用性，特别适合处理样本数据不满足假设条件的情况。
它们不依赖于总体分布的形式，因此更加鲁棒，并可以应用于各种类型的数据集。
生物统计学在生物医学研究中的非参数检验关键信息项：1、非参数检验的定义和适用范围2、生物医学研究的类型和特点3、非参数检验在生物医学研究中的具体应用方法4、数据收集和预处理的要求5、非参数检验结果的解读和分析6、与参数检验的比较和选择依据7、非参数检验的优势和局限性8、研究中的误差控制和质量保证9、相关统计软件和工具的使用10、数据存储和共享的规定1、引言11 生物统计学在生物医学研究中的重要性111 为研究提供科学的设计和分析方法112 确保研究结果的可靠性和有效性2、非参数检验的概述21 定义和基本原理211 不依赖于特定的总体分布假设212 基于数据的秩次或顺序信息进行分析22 适用范围221 数据不符合正态分布222 存在极端值或离群点223 数据为定类或有序分类变量3、生物医学研究的类型与特点31 临床试验311 随机对照试验312 观察性研究32 流行病学研究321 病例对照研究322 队列研究33 基础医学研究331 细胞和分子生物学实验4、非参数检验在生物医学研究中的应用41 生存分析411 KaplanMeier 估计412 Logrank 检验42 秩和检验421 Wilcoxon 秩和检验422 KruskalWallis 检验43 符号检验和符号秩检验431 配对设计中的应用5、数据收集和预处理51 数据来源的可靠性和准确性511 临床记录512 实验室检测结果52 缺失值的处理521 完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失的区分522 常用的处理方法，如删除、填补等53 数据的标准化和归一化6、非参数检验结果的解读与分析61 P 值的意义和判断611 显著水平的设定612 结果的统计学显著性与实际意义的结合62 效应量的估计和解释621 常见的效应量指标，如中位数差值、秩相关系数等63 多重比较的调整7、与参数检验的比较和选择71 参数检验的特点和适用条件711 数据满足正态性和方差齐性假设72 非参数检验与参数检验的优劣721 非参数检验的稳健性722 参数检验的效率73 选择的依据和决策流程8、非参数检验的优势和局限性81 优势811 对数据分布要求宽松812 适用范围广泛82 局限性821 检验效能相对较低822 结果的解释相对复杂9、研究中的误差控制和质量保证91 抽样误差的控制911 合理的抽样方法和样本量计算92 测量误差的控制921 仪器校准和操作规范93 数据录入和分析过程中的质量控制10、相关统计软件和工具101 常用的统计软件，如 SPSS、SAS、R 等1011 非参数检验模块的功能和操作102 在线统计工具的应用11、数据存储和共享111 数据的安全存储1111 数据库的建立和管理1112 备份和恢复策略112 数据共享的原则和规范1121 保护研究参与者的隐私12、结论121 非参数检验在生物医学研究中的重要地位和作用122 对未来研究中应用的展望和建议以上协议内容仅供参考，您可根据实际需求进行修改和完善。
非参数统计方法在生物统计中的应用在生物统计领域，统计方法是进行数据分析和推断的重要工具。
其中，非参数统计方法是一种不需对总体分布函数做出假设的方法，因此应用较为广泛。
本文将探讨非参数统计方法在生物统计中的应用，并从实际研究案例中展示其强大的功能。
一、基本概念非参数统计方法是一类不依赖于总体分布假设的统计方法，主要适用于数据不服从常见分布或样本容量较小的情况。
与参数统计方法相比，非参数方法没有要求对数据进行特定的变换或假设分布的拟合，因此更具灵活性和应用性。
二、生物统计中的应用1. 非参数假设检验非参数假设检验是非参数统计方法的核心应用之一。
在生物统计研究中，常见的假设检验问题包括两样本比较、多样本比较和相关性分析等。
非参数假设检验方法如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验和Spearman等级相关性检验可以在数据分布未知、非正态或存在异常值的情况下进行有效的统计推断。
例如，一个研究人员想要比较两组动物的体重变化是否存在显著差异。
对于两组样本中每个动物的体重进行秩和检验，就可以得到结果是否存在显著差异，而不需要对体重数据的分布进行假设。
2. 非参数回归分析非参数回归分析是一种用于建立和评估自变量与因变量之间关系的方法，适用于没有线性假设或非线性关系的数据。
它可以更好地适应复杂的数据关系，并避免过拟合或欠拟合的问题。
例如，一个研究人员想要探究温度对植物生长的影响，但不确定其关系是线性还是非线性的。
使用非参数回归分析方法，可以拟合出温度和植物生长之间的关系曲线，并通过检验其显著性来评估影响。
3. 生存分析生存分析是用于研究事件发生时间或生存时间的统计方法。
在生物统计研究中，生存分析常用于研究患者生存时间、药效持续时间等重要问题。
非参数生存分析方法如Kaplan-Meier曲线和Log-Rank检验是生存分析中常用的工具，可用于估计生存曲线并比较不同组别之间的生存差异。
三、案例分析为了更好地展示非参数统计方法在生物统计中的应用，我们以一项针对药物疗效的研究为例进行案例分析。
