等级资料常用检验方法.

matlab两组独立样本等级资料kruskal-wallis h假设检验方法文章标题：深度解析MATLAB中的两组独立样本等级资料Kruskal-Wallis H假设检验方法在统计学中，Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较两个或多个独立组的等级资料的非参数假设检验方法。

在MATLAB中，我们可以利用这种方法来进行统计分析，并得出对应的假设检验结果。

本文将从简到繁地介绍Kruskal-Wallis H检验的基本原理，然后结合MATLAB 的实际操作，以帮助读者更加全面、深入地理解这一统计分析方法。

1. Kruskal-Wallis H检验的基本原理Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较两个或多个独立组的等级资料的非参数假设检验方法。

当我们需要比较多个组的数据时，无法满足方差分析等条件的情况下，可以使用Kruskal-Wallis H检验来判断这些组是否具有差异。

其原假设为各组样本来自同一总体，备择假设为不是来自同一总体。

2. MATLAB中的Kruskal-Wallis H检验函数在MATLAB中，我们可以使用“kruskalwallis”函数来进行Kruskal-Wallis H检验。

该函数的语法为：[p, tbl, stats] = kruskalwallis(x,group)，其中x为一个包含所有数据的向量，group为一个指示每个数据所属组别的向量。

该函数将返回假设检验的p值以及其他相关统计信息。

3. 实际操作及结果解释接下来，我们将给出一个具体的例子来演示如何使用MATLAB中的Kruskal-Wallis H检验函数。

假设我们有三个组的等级资料数据，分别为组A、组B和组C。

我们首先将这些数据输入到MATLAB中，并使用“kruskalwallis”函数进行假设检验。

假设检验的结果显示p值为0.032，小于显著性水平0.05，因此我们拒绝原假设，可以认为这三组数据具有显著差异。

spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。

第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。

如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。

如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。

2020/6/8
卫生统计学教研室
多个独立样本秩和检验（计量资 料）
2020/6/8
卫生统计学教研室
❖
结果
2020/6/8
卫生统计学教研室
LOGO
三、 例3 使用中药两与独西立药样治本疗秩百和日检咳验，（并等观级察资其料疗）效，
其数据如下所示。
表3 中西药治疗百日咳疗效比较
组别 治愈 好转 无效 合计
中药
58
35
16
109
西药
37
35
35
107
合计
96
70
50
216
2020/6/8
卫生统计学教研室
两独立样本秩和检验（等级资料）
2020/6/8
Wilcoxon W、Z值；
TEXT
TEXT
2.双侧P值：p=0.043，两组的
血铅值有统计学差异，由于铅
作业组的平均秩次10.19大于 非铅作业组5.50，故铅作业组 的血铅值大于非铅作业组。
检验两抽样总体的位置是否相同，Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验及两组比较的的 2020K/6/8 ruskal-Wallis H检验完全等卫生价统计学。教研室
T值
H值 M值
2020/6/8
卫生统计学教研室
SHale Waihona Puke SS一般操作步骤➢ 计量资料 数据建立正态和方差齐性检验秩和检验
➢ 等级资料 数据建立数据加权秩和检验
2020/6/8
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例1、有9个水一样、，分配别对用重比量较法和的硬秩度联和合检测定验（EDTA）法进
行检测，测得硫酸盐含量的两组资料如下表所示。

第八章研究资料的分析方法一、单项选择题1、在质性研究资料的分析中，一般先对前（）份研究对象的文字资料进行编码。

A.1B.2C.3D.42、在质性研究资料的分析中，最初的编码不应超过A.4个B.6个C.8个D.10个3、在质性研究资料分析中，可进行编码的内容不包括A.反复出现的事物或观点B.偶尔出现的事物或特点C.现象或事物的形式D.现象或事物的变异性4、下列关于相关系数的叙述，错误的是A.相关系数用r表示，范围在-1～1之间B.r的绝对值大小表示相关的密切程度C.越接近1，表示相关程度越小；越接近0，表示相关程度越大D.“十”表示正相关，“一”表示负相关5、若要分析计量资料中两变量之间有无相关性，可进行A.方差分析B.t检验C.相关分析D.秩和检验6、当计量资料呈偏态分布时，可采用A.单样本t检验B.配对t检验C.方差分析D.秩和检验藏7、对于呈正态分布的计量资料，通常采用的描述性统计指标是A.均数±标准差B.中位数C.四分位数间距D.构成比8、统计方法的选择不取决于A.研究目的B.科研设计类型C.资料类型D.测量间隔9、可减少抽样误差的方法不包括A.尽可能采取随机抽样的方法，提高样本的代表性B.减少变异C.增加样本量到适当水平D.选择变异程度较小的指标二、多项选择题1、统计表的组成包括A.表题B.标目C.线条D.数字E.备注2、当计量资料呈正态分布时，常采用A.单样本t检验B.两独立样本t检验C.配对t检验D.方差分析E.秩和检验三、简答题1、简述Morse&Field对质性资料分析活动的概括。

2、简述应用人种学研究法分析资料的过程。

3、简述核心变量的基本特征。

4、简述应用根基理论研究法分析资料的步骤。

5、简述Giorgi对现象学研究法资料分析过程所分的步骤。

6、简述将录音或观察资料整理为文字的内容和方法。

7、简述质性研究资料分析的基本步骤。

8、简述统计图的结构及绘制要求。

9、简述绘制统计表的注意事项。

有效 35 24
显然，两组反映的信息是不同的，但由于两组的结构百分比无变化 （仅仅是位置不同），不改变检验结果。（χ2=5.224，P>0.05）
等级资料正确的统计分析方法：

非参数统计的秩和检验 Kendall 、spearman等级相关 CMH卡方检验 Ridit分析 线性趋势卡方检验 有序变量的Logistic回归分析
3、结果
Ranks GROUP RESULT 1 2 3 T o ta l N 18 24 22 64 M ean Rank 4 0 .9 2 3 0 .8 8 2 7 .3 9
H =6.528，P =0.038
T e s t S ta tis tic s RESULT C h i-S q u a re df A s ym p . S ig . 6 .5 2 8 2 .0 3 8
同样方法，对表2数据进行秩和检验，结果如下：
GROUP RESULT 1 2 T o ta l
N 60 58 118
M ean Rank 6 1 .5 7 5 7 .3 6
Sum of Ranks 3 6 9 4 .0 0 3 3 2 7 .0 0
μ =0.731，P>0.05
结论：两组疗效差异没有统计学意义。
病情 1 .0 0 0 . 240 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240
疗效 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240
一、非参秩和检验
由于非参数检验法不考虑数据的分 布规律，检验不涉及总体参数，检验统 计量多是人们在总结经验的基础上创造 出来的，所以这类检验方法的特点是针 对性强。但是不同设计、不同目的所用 的非参数检验法是不同的。

计数资料和计量资料的检验方法计数资料一计量资料一等级资料：1计数资料是先将观察单位按某种属性或类别分成若干组，再清点各组观察单位个数所得到的资料。

如临床某些检验结果用阳性或阴性反应表示，如要调查某人群的血型分布，先按A、B、AB、O四型分组，再清点各血型组人数。

计数资料每个观察单位之间没有量的差别，但各组之间具有质的不同，不同性质的观察单位不能归入一组。

对这类资料通常是先计算百分比或率等相对数，需要时做百分比或率之间的比较，也可做两事物之间相关的相关分析。

2计量资料是用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料，一般带有度量衡或其它单位。

如身高（cm）、血压（mmHg）、脉搏（次/分）等，都属于计量资料。

每个观察单位的观测值之间有量的区别，但同一批观察单位必须是同质的。

对这类资料通常先计算平均数与标准差等指标，需要时做各均数之间的比较或各变量之间的分析。

3对于计数资料，计量资料和等级资料，请总结其各有那些统计分析的方法）个标志分组，然后清点各组观察单位个数得来的，但所分各组之间具有等级顺序。

这些资料既具有计数资料的特点，又兼有半定量的性质，称为等级资料或半定量资料。

例如对一批急性病毒性肝炎患者作麝香草酚絮状试验，将试验结果按-、+、+、++、+++分组，如某病住院病人的治疗结果，按治愈、好转、无效、死亡分组，同样各组之间具有顺序与程度之别。

分析等级资料常用的统计指标有比和率，常用的统计方法有秩和检验、参照单位分析等。

根据分析研究的日的，计数资料与计量资料可以互相转化。

定量一有序一分类一二值由高级向低级转化；但不能作相反方向转化。

式： Ｖ一 （ Ｃ。 一Ｃ ｉ ） ／ ｔ 求 得 。其 中 ， Ｖ 为 药物分
６
６
７
Ｏ
５
Ｏ
解 的初 速 度 ， ｃ。 为 药物初 含 量 ， ｃ ｉ 为 药 物 残 存
率， ｔ 为药物加 热 的持续 时 间 。Ｌ ｇ Ｖ对 １ ／ Ｔ 回归 ， 得直 线 回归 方 程 为 ：
是 Ｋｒ ｕ ｓ ｋ ａ ｌ －Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ｓ Ｔｅ ｓ ｔ ， 计 算 结 果 为 Ｈ一６ ． ５ ２ ８ ， Ｐ一 ０ ． ０ ３ ８ ， 按 ａ 一０ ． ０ ５的 检 验 水 准 ， 三 组 间 差 异 有 统 计 学 意 义 。这 里 需 说 明 一 下 的 是 ， 在 计 算 结 果 中
单 项 目也 是 不 同 的 ， 一 个 选 取 的 是 Ｔｗｏ— Ｉ ｎ ｄ ｅ — ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ— Ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ Ｔｅ ｓ ｔ ｓ ， 一 个 选 取 的 是 Ｔｅ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ Ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ， 在 实 际 应 用 时 要 注 意这 一 点 。
Ｏ
９
８ ２
６
６ ８
７
空 白对 照 。将 Ａ 值 代 人 标 准 曲线 计 算 含 量 。 测 得
三 批 扑 尔 敏 霜 剂 含 量 如 Ｆ：
中扑 尔 敏 的 含 量 ， 初 匀 速 法 测 得 扑 尔 敏 霜 剂 中 药 物％ 室温贮存期 为 ３ ． ９ ６年 。
・
６ ・
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兰 州 医学院 学 报 ２ ０ ０ ３年 ｌ ２月 第 ２ ９卷 第 ４期
Ｊ Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｍｅ ｄ Ｃ ｏ ｌ ｌ ， Ｄｅ ｃ ．２ ０ ０ ３ ， Ｖｏ ｌ ２ ９ ， Ｎ ｏ ４

排除异常值
在某些情况下，可以排除异常值以提高检验的稳定性。但应谨慎处理，确保不会排除对 总体分布有重要影响的值。
稳健统计方法
采用稳健统计方法可以在一定程度上减少异常值对检验结果的影响，如使用中位数、众 数等稳健统计量进行秩和检验。
06
秩和检验的展望
秩和检验的发展趋势
广泛应用
秩和检验作为一种非参数统计方法，在医 学、生物学、环境科学等秩和，判断 两组数据的优劣或差异性，从而 进行假设检验。
适用范围
适用于等级资料和连续变量资料， 尤其适用于小样本和不服从正态 分布的数据。
秩和检验的步骤
01
数据整理
对等级资料进行排序，并赋予相应 的秩。
确定检验统计量
根据秩和计算出检验统计量，如Z值、 H值等。
03
02
计算秩和
在蛋白质组学研究中，秩和检验 用于分析蛋白质表达水平在不同 样本之间的差异。
在其他领域的应用
环境卫生研究
在环境卫生研究中，秩和检验用于评估不同暴露水平对健康的影响。
心理学研究
在心理学研究中，秩和检验用于比较不同干预或实验条件下的心理状态或行为差异。
05
秩和检验的注意事项
样本量的问题
样本量过小
当样本量过小时，无法充分反映总体分布情况，可能导致 检验结果不准确。
等级资料
按照事物的属性特征进行等级划分所得的数据，如 疗效评价中的治愈、显效、好转、无效等。
计量资料
通过度量衡等方法获得的数据，如身高、体重等。
等级资料的特点
有序性
等级资料具有有序性，不同等级之间存在一定的顺序 关系。
差异性
不同等级之间存在差异，同一等级内的数据具有相似 性。
相对性

失败 6 4 1 11
SPSS软件操作环节：
1、建立数据库 1.1定义变量 group: 1 A型 2 B型 3 C型
result: 1成功 2进步 3失败 count: 例数 1.2录入数据 1.3权重频数
2、分析：
✓Analyze ——
✓
Nonparametric Tests ——
✓
K independent Samples ——
特点：观察成果具有等级差别。
等级资料划分旳两种情况：
❖按性质划分：如药物疗效分为痊愈、显效、好转 、无效；麻醉效果分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等。 ❖按数量分组：数据两端不能确切测定旳计量资料 。 如 抗 体 滴 度 分 为 >1:20,1:20,1:40,1:80,<1:80 ；年龄分为<10,10~, 20~,40~,≥60等。
❖ 单向有序行列表
在表旳两个方向上旳分类中，一种 方向（横向）无顺序和等级概念，另 一种方向（纵向）是有顺序旳分类， 称为单向有序行列表。
a. 两组独立样本等级资料比较旳MannWhitney秩和检验
以表1为例。将无效、有效、显效三个疗效等级数量化， 数值用平均秩号，然后比较各组平均秩号旳大小。
治疗组 对照组 合计 秩次范围 平均秩次
无效
6
14
20
1-20 10.5
有效 19
20
39 21-59 40
显效 35
24
59 60-118 89
合计 60
58
118
计算两组秩号并进行秩和检验
两组旳平均秩号分别为： 治疗组：R1= (6×10.5+19×40+35×89)/60 =65.6 对 照 组 ： R2= （ 14×10.5+20×40+24×89 ） /58=53.1

(7)=(2)(6) (8)=(3)(6)
966
2520
14442
17052
20962.5
16447.5
4312
4704
T1=40682.5 T2=40723.5
H0 ：两型老慢支疗效分布相同；
H1 ：两型老慢支疗效分布不同。
=0.05。
编秩
精品文档
求秩和 T1 、 T2 确定检验统计量T
0.01 0.005
11(11+1)/4=33(理论值)
精品文档
u 的校正
Tn(n1)/40.5
u
n(n1)(2n1) (t3j tj)
24
48
当重复的秩次较多时，u 需要校正：
精品文档
8.6 秩和检验的正确应用
主要对等级资料进行分析；
秩和检验可用于任意分布(distribution free) 的资料；
等级资料的秩和检验
医学统计教研室 程
精品文档
荀鹏
医学研究中的等级资料
疗 效：痊愈、显效、有效、无效、恶化 化验结果：－、、++、+++ 体格发育：下等、中下、中等、中上、上等 心功能分级：I、II、III… 文化程度：小学、中学、大学、研究生 营养水平：差、一般、好
精品文档
等级资料的特点
精品文档
病例号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
两种方法治疗扁平足效果观察
原始记录
量化值
A法 B法
A法 B法
好
差
3
1
好
好
3
3
好
差
3

等级资料，即有序分类数据，是在统计学中常见的一种数据类型。

这种数据的特点是各类别之间存在一定的顺序关系，但不具备等距性。

针对等级资料的统计学方法主要有以下几种：
一、秩和检验：秩和检验是一种非参数统计方法，其应用范围广，对于不满足正态分布的数据也可适用。

主要包括Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验。

前者适用于两独立样本的比较，后者则适用于多个独立样本的比较。

二、Ridit分析：Ridit分析是一种用于处理等级资料的统计方法，其基本思想是将原始数据转换为Ridit值，这样就可以将等级资料转换为计量资料进行处理。

这种方法既保留了等级资料的顺序信息，又充分利用了数据的全部信息，因此具有较高的效率。

三、有序多分类Logistic回归：有序多分类Logistic回归适用于因变量为有序多分类的情况。

它通过分析自变量对因变量各类别发生概率的影响，来揭示自变量对因变量的作用。

四、累积比数Logit模型：累积比数Logit模型是一种处理等级资料的回归分析方法。

它假设因变量的各类别之间存在一种“累积”的关系，并通过构建Logit模型来估计这种关系。

这种方法可以有效地处理等级资料，并且能够处理存在缺失值的情况。

以上就是针对等级资料的几种主要统计学方法。

在实际应用中，应根据数据的具体特点和研究目的选择合适的方法进行统计分析。

03 等级资料的统计分析软件
CHAPTER
Stata软件
描述性统计
Stata提供了丰富的描述性统 计功能，如均值、中位数、 标准差等，可以快速处理等 级资料。
假设检验
Stata支持各种假设检验，如 t检验、卡方检验、秩和检验 等，适用于等级资料的统计 分析。
回归分析
生存分析
Stata提供了多种回归分析方 法，如线性回归、逻辑回归、 有序回归等，可用于等级资 料的回归分析。
数据可视化
SPSS支持各种数据可视化工具，如图表、地图等，有助 于更好地理解数据和分析结果。
04 等级资料的实际应用案例
CHAPTER
医学研究中的等级资料分析
临床试验
等级资料常用于临床试验中，如 根据病情严重程度对病人进行分 级，以便更准确地评估治疗效果。
流行病学研究
在流行病学研究中，等级资料可 用于描述疾病的分布和流行趋势， 例如疫情的爆发和传播。
等级资料常用检验方法
目录
CONTENTS
• 等级资料的定义与分类 • 等级资料的检验方法 • 等级资料的统计分析软件 • 等级资料的实际应用案例 • 等级资料检验方法的优缺点与注意事项
01 等级资料的定义与分类
CHAPTER
等级资料的定义
等级资料是指具有有序分类特性 的数据，通常表现为类别或等级
优点
不受分布类型限制，适用范围广。
应用场景
适用于等级资料，尤其是不满足参数检验条件或分布类型 未知的情况。
缺点
对数据要求较高，需要满足独立性和同分布等假设条件。
等级相关分析
定义
等级相关分析是用来研究两个 或多个等级变量之间关系的统
计方法。
应用场景

［ ） 牡 建华 Ｒ ｄ 分析法 的电子计算机编程计 算Ｅ ）数 理 医药 学 ｚ ｉｔ ｉ Ｊ．
杂 志 ，９ ７ １ （ ） ９一９ ． １ ９ ，０ ２ Ｚ ４Ｚ ５ （ 稿 日期 ：０ １０ Ｔ ２ ０ —９Ｚ ） （ 文 编辑 ： 本 万 美）
作 者 单 位 “ ５ ｏ ｛ 省 恩推 市 卫生 局 。Ｏ 妈北
公式 ： ２ ／ ． 中 ： Ｒ一 ５ｄ ｘ 式 为实际收集 的各组 等级数 据 ｘ的平均值 ． ｄ为实 际等级 资料数据值 与其均值的差 ， 己 ｄ 且
一
０ Ｒ为适合度 、 Ｒ＞ｚ （’ａ时） ， 当 ｎ ， 则判别 相关 等级资 料问 作 Ｒ检验 － 得表 ４ 表 ４ Ａ Ｂ两 医院社 会满意度 Ｒ分析表
在实际工作 中． 常常 对一些等级资 料作辨别分析 ． 用 常
的方法如 Ｒ ｄｔ 、 ｐ ｉｉ法 Ｃ ｄ法等 ， 本文舟 绍一种简 易的等级资料 辨别分析法一Ｒ检验法 。
１ 公式“
９ 分为 良、 ７～８ 分为 一般 、 Ｏ分为差 ， Ｏ ≥ Ｏ ０ ＜７ 资料整理 见表
３。
表 ３ Ａ、 Ｂ两医院社会满意度调查统计表
方法较之 Ｒｄｔ Ｃ ｄ法显得更 为简便灵活 ｉ 法 ｐ ｉ ＝
参 考 文献 ：
［ ］ ［ 森 Ｅ蟹一编 王世泽译． １ 日］ ｌ 新编质量管理的统计方法Ｅ ． Ｍ３ 北
京 ： 械 工 业 出 版 社 ．９ ８ １ ：７ ７ ． 机 １８ １ ２ ８２ ９
Ｒ一 己 ｄ ／ 一 １ ３ ４ ２ ／ ０ ． ５ １ ． ０ ２ ２ ２ ． ５ １ ５ ２ ＝１ ７ ２
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湖北预防医学杂志 ２ ０ 年第 １ 卷第 １ ０２ ３ 期

主题：多组等级资料比较的假设检验选择内容：1. 背景介绍：多组等级资料比较是统计学中常见的问题之一，当我们需要比较多组不同水平或处理的资料时，我们需要选择适合的假设检验方法来进行统计分析。

本文将介绍在不同情况下如何选择适合的假设检验方法。

2. 单因素方差分析（one-way ANOVA）：单因素方差分析适用于比较多组不同水平的资料，例如实验中对照组、治疗组1、治疗组2等。

当我们希望比较多组资料均值之间是否存在显著差异时，可以选择单因素方差分析进行检验。

3. Kruskal-Wallis检验：当资料不符合正态分布或方差齐性的要求时，可以选择Kruskal-Wallis检验进行多组等级资料比较。

Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，不依赖于数据的分布特性，适用于小样本或不符合正态分布的资料。

4. Friedman检验：Friedman检验是针对重复测量资料的一种非参数检验方法，适用于对同一组个体在不同条件下进行多次测量的情况。

当我们希望比较多组重复测量资料的差异时，可以选择Friedman检验进行统计分析。

5. 贝叶斯统计方法：贝叶斯统计方法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，常用于参数估计和假设检验。

在多组等级资料比较中，可以利用贝叶斯方法进行参数估计和假设检验，从而得到更加客观和全面的统计分析结果。

6. 结论：在进行多组等级资料比较时，我们应根据实际情况选择适合的假设检验方法，包括单因素方差分析、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和贝叶斯统计方法等。

通过合理选择假设检验方法，可以得到准确、可靠的统计分析结果，为科研工作和决策提供科学依据。

结构分析：1. 概述部分：介绍文章主题，提出多组等级资料比较的问题和背景。

2. 方法选择部分：详细介绍了单因素方差分析、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和贝叶斯统计方法在多组等级资料比较中的应用情况和适用范围。

统计分析是中医临床研究总结的重要组成部分，统计分析方法选择的恰当与否以及对统计学结论的正确理解，直接影响对中医临床研究结果评价的客观性。

本章针对当前中医临床研究中数据分析方法中出现的一些问题，简要介绍了显著性检验的基本原理和方法，并按资料的类型举例说明，可望有助于研究者应用统计方法时选择和参考。

第一节临床研究数据类型一、计量资料(measurement data)在临床研究中，通过对观察单位用定量的办法测量某项指标数量大小所得到的资料，称为计量资料。

如测量病人的身高（cm）、体重（kg）、血压（kPa）、血红蛋白（g/L）、血液中胆固醇含量（mmol）、中风病人的出血量、用药后退烧的时间（小时）、住院天数等。

对这一类资料常用的描述性指标有平均数、标准差。

推断性分析有t检验、u检验、方差分析、相关与回归分析等。

二、分类资料(categories data)也称命名资料,是将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数目所得到的资料，如性别分男、女，临床试验观察结果分阳性、阴性，血型按A、B、AB、O四型分类,中医证候分类等，这一类资料常用的描述性分析指标有构成比、率和相对比及率的标准误等。

推断性分析主要有u检验、X2检验。

三、等级资料(ranked data)将观察单位按某种属性的不同程度分组，统计各组的观察单位数目所得到的资料，如临床疗效判定为痊愈、显效、有效、无效；病情分轻、中、重；实验室检测结果分-、±、+、++、+++、++++等，它们之间只有等级、程度上的差异，这一类资料常用的推断性分析有Ridit分析、秩和检验等。

四、数据类型转换根据分析的需要，有时可以进行数据类型的互相转化，例如每个人的血红蛋白属计量资料，若按血红蛋白正常与异常分为两组，资料便转换为计数资料；又如病人某证候的记分为分类资料，若将记分分成轻、中、重三型，资料便转换为等级资料，在多因素分析中有时需要将定性指标数量化，如将分多项的治疗结果转化为评分，分别用0、1、2、3….表示，则可按计量资料处理。

2 吴飞华 ,陈晓文 ,梅文君 1 015 %马来酸右旋噻马洛尔滴 眼液的稳定性[J ]1 中国药房 ,2002 ,13 (8) :496
(本文编辑 :吕吉臣)
(上接第 6 页) 题[3 ] ,但由于尚未得到国际上的认 可 ,一些大型统计软件也未列入 ,所以这里不再例 举。
参考文献
1 方积乾主编 1 医学统计学与电脑实验 1 上海 :科学技术
样 品
吸 收 度
浓度 ug/ ml
20030110
012902
2016143
20030112
012900
2016000
20030114
012899
2015928
此法在参考文献[1 ] 法上加以改进 ,样品提取 液不加稀盐酸 ,也无须放置于冰箱中冷却 。 215 有效期的预测
采用初匀速法 ,将已配制好的扑尔敏霜剂分别 置于 60 ℃、65 ℃、70 ℃、75 ℃、80 ℃、85 ℃、90 ℃恒温 水浴锅中 ,加热 12 、11 、10 、9 、8 、7 、6 h ,立即取出 ,测 定浓度 ,结果见表 1 。
兰州医学院学报 2003 年 11 月第 29 卷第 4 期 J Lanzhou Med Coll ,Dec1 2003 ,Vol 29 , №4
对等级资料作比较的常用统计方法
丁建生 申希平
在医学资料中 ,特别是临床医学资料中 ,常常 遇到一些定性指标 ,如临床疗效的评价 、疾病的临 床分期 、病症严重程度的临床分级 、中医诊断的一 些临床症状等 ,对这些指标常采用分成若干个等级 然后分类计数的办法来解决它的量化问题 ,这样的 资料统计上称为有序变量 (ordered variable) 或等级 资料 (ranked data) ,对这样的等级资料作两组或多 组比较 ,宜采用非参数的秩和检验[1 ] ,由于非参数 检验法不考虑数据的分布规律 ,检验不涉及总体参 数 ,检验统计量多是人们在总结经验的基础上创造 出来的 ,所以这类检验方法的特点是针对性强 ,不 同设计 、不同目的所用的非参数检验法是不同的 。 尽管如此 ,若采用统计软件如 SPSS、SAS 等来处理 不同设计得来的资料仍然是很容易的 。下面通过 例子来介绍两组或多组等级资料作比较的非参数 检验方法 。 1 两组等级资料比较的 Willcoxon 秩和检验

等级资料统计方法
统计方法是一种用来收集、整理、解释和推理数据的方法。

在等级资料的统计分析中，我们通常会使用到以下几种统计方法。

1. 汇总统计：汇总统计是将每个类别的频数或百分比汇总起来，以便得到全体数据的整体情况。

常见的汇总统计方法包括制表、制图和计算统计指标等。

2. 描述统计：描述统计是对数据进行总结和描述的方法。

常见的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差和分位数等。

这些统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、变异程度和分布形态等特征。

3. 探索性数据分析（EDA）：EDA是通过可视化和计算摘要来探索数据，以寻找数据中的规律和趋势。

常见的EDA方法包括直方图、散点图、箱线图和相关性分析等。

通过EDA可以洞察数据的整体情况和异常情况，从而帮助我们进行后续的统计推断。

4. 参数统计：参数统计是通过对样本数据进行推断来对总体数据进行估计的方法。

常见的参数统计方法包括区间估计和假设检验。

区间估计可以给出总体参数的一个置信区间，而假设检验可以对总体参数进行推断，判断某种假设是否成立。

5. 非参数统计：非参数统计是在不对总体分布进行任何假设的情况下，对数据进行统计推断的方法。

常见的非参数统计方法包括秩和检验、符号检验和排列检
验等。

非参数统计方法对数据分布的要求较低，适用于不满足正态分布假设的情况。

总之，统计方法在等级资料的统计分析中发挥了重要作用。

通过收集、整理和解释数据，统计方法可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而做出准确和可靠的结论。