u界值表

置相同
H1：肺癌病人的RD值高于矽肺0期工人的RD值
（总体分布位置靠右）
α=0.05
2。计算统计量T
① 把两样本数据混合小到大编秩，遇到数据相
同的取平均秩次 ② 分别求两样本秩次之和，用T1和T2表示（样本
含量小的为T1），选择T1作为统计量值T。若样本
含量相等，任取一个秩和作为T（T1或T2）。

非参数方法的特点：
������
������
适用范围广，几乎可用于任何情况。
当资料符合参数检验方法的适用条件时， 原因：无法借助总体分布得到许多推论，
使用非参数方法的检验效能较低。
������
本身在利用信息上就有丢失
Ⅰ型错误和Ⅱ型错误
由样本推断的结果 真实结果 拒绝H0 不拒绝H0 H0成立 Ⅰ型错误 α 推断正确(1－α)
例：住院时间

结果为有序分类变量时无法使用。 例：尿糖检测结果 样本数据两端有不确定值时无法使用。 例：仪器性能限制，超出可测量范围

以上情况下强行使用参数统计方法可能会得到错误结论
非参数检验一般不直接用样本观察值作分析，统
计量的计算基于原数据在整个样本中按大小所占位
次。由于丢弃了观察值的具体数值，而只保留其大
7.5 7.5
3 7.5
-7.5 3
1。 建立假设并确定检验水准
H0：差值的总体中位数为0，Md=0 H1：差值的总体中位数不为0，Md≠0 α=0.05
2。计算统计量T
T+=34.5
T-=10.5
T=10.5
3. 确定P值，作出统计推断
n=9,T=T-=10.5，查界值表：P>0.10
按α=0.05的水准，不拒绝H0，还不能认为两

以上情况下强行使用参数统计方法可能会得到错误结论
非参数检验：是针对参数检验而言的，当随机样本 对应的总体分布不能用某种数学形式表达、没有总体 参数存在时，直接对总体分布类型或分布位置进行推 断的假设检验方法。
优点：适用范围广、受限条件少、具有稳健性
局限性：检验效能低
非参数检验的适用范围：
计量资料
例8-1 对12份血清分别用原方法（检测时间20分
钟）和新方法（检测时间10分钟）测谷-丙转氨酶，
结果见表8-1的(2)、(3)栏。问两法所得结果有无
差别？
表8-1
12份血清用原法和新法测血清谷-丙转氨酶的比较
编号 1 2 3 原法 60 142 195 新法 76 152 243 差值 16 10 48 正秩 8 5 11 负秩
秩 和 平均 秩 吸烟工人 不吸烟工人 2 19 48 2 152 768 685 310 1917 4 437 528 274 0 1243
62～75 68.5 76～79 77.5 ─ ─
例8-4
39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血
红蛋白HbCO(%)含量见表8-6。问吸烟工人的HbCO(%) 含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量？
秩和检验
秩和检验（rank sum test）：对数据从小到大 排序，该序号在统计学上称为秩（ rank ），用数据 的秩代替原始数据进行假设检验的方法称为秩和检验。
第一节 第二节 第三节 第四节 配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验 完全随机设计两样本比较的Wilcoxon秩和检验 完全随机设计多个样本比较Kruskal—Wallis H检验 随机区组设计多个样本比较的Friedman M 检验
P<0.05

作为总体指标）
（1）建立检验假设
H0：μ ＝μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平相同。
H1： μ≠μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平不同。
α ＝0.05(双侧)
（2）计算u值 本例因总体标准差σ已知，故
可用u检验。
本例n=47, 样本均数=11, 总体均数=11.18,总
验）
一、单样本t检验（样本均数与总体均数比较的t检验）
即样本均数代表的未知总体均数与已知的 总体均数（一般为理论值、标准值或经过大量 观察所得的稳定值等）进行比较。
这时检验统计量t值的计算在H0成立的前提
条件下为：
t X 0
Sn
例3.3 根据调查，已知健康成年男子脉搏的 均数为72次/分钟，某医生在一山区随机测量 了25名健康成年男子脉搏数，求得其均数为 74.2次/分钟，标准差为6.5次/分钟，能否认 为该山区成年男子的脉搏数与一般健康成年 男子的脉搏数不同？
二、配对资料的t检验
配对实验设计得到的资料称为配对资料。
医学科研中配对资料的四种主要类型： ➢ 同一批受试对象治疗前后某些生理、生化指标
的比较； ➢ 同一种样品，采用两种不同的方法进行测定，
来比较两种方法有无不同； ➢ 配对动物试验，各对动物试验结果的比较等。 ➢ 同一观察对象的对称部位。
配对资料的 t 检验
之间收缩压均数有无差别？
（1)建立检验假设
H0：μ1 ＝μ2 ，即该地20～24岁健康女子和
男子之间收缩压均数相同；
H1: μ1≠μ2 ，即该地20～24岁健康女子和男
子之间收缩压均数不同。 α ＝0.05（双侧）
（2）计算u值

1
正态分布
德莫佛最早发现了二项概 率的一个近似公式， 率的一个近似公式，这一公式 被认为是正态分布的首次露面 正态分布的首次露面. 被认为是正态分布的首次露面 正态分布在十九世纪前叶由 高斯加以推广， 高斯加以推广，所以通常称为高 斯分布. 斯分布.
德莫佛
2
正态分布
德国数学家Gauss发现 最早用于物理学、天文学 Gaussian distribution 1889年是高尔顿 (Francis Galton,1822-1911) 创先把该曲线称作正态曲线。
39
例题
例 某地抽查了样本含量较大的部分成年男 女的红细胞数，数据见表，试制定临床参 考值范围。
40
例题
某地正常成年男、女红细胞数（ 表 某地正常成年男、女红细胞数（×1012/L） ） 性别 男 女
X
S 0.25 0.22
41
5 4.5
因正常成年男、女红细胞数有差别，故需分别 制定男、女红细胞数参考值范围 红细胞数呈正态分布，红细胞数过高过低都不 正常。 因此制定双侧95%参考值范围。
3
正态分布重要性
其一，医学研究中的某些观察指标服从或近 似服从正态分布； 其二，很多统计方法是建立在正态分布的基 础之上的； 其三，很多其他分布的极限为正态分布。
4
身高的分布
(a)
(b)
(c)
(d)
5
正态分布的概率密度函数
如果随机变量X的概率密度函数
f (X ) =
1
σ 2π
e
−
( X − µ )2 2σ 2
X ± us
X ±1.00s X ±1.96s X ±2.58s
身高范围(cm) 136.67～148.67 130.91～154.43 127.19～158.15