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醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué):第三節(jié) 正態(tài)性檢驗與兩方差的齊性檢驗

檢驗兩個樣本均數(shù)相差的顯著性時,我們先有假定:第一個樣本系從均數(shù)為μ1、方差為σ12的正態(tài)總體中隨機取出,第二個樣本取自另一個類似的總體,相應(yīng)的總體參數(shù)為μ2與σ22,兩個總體的方差應(yīng)相等即σ12=σ22,然后才可用上述方法進(jìn)行顯著性檢驗,如果資料呈顯著偏態(tài),或…

檢驗兩個樣本均數(shù)相差的顯著性時,我們先有假定:第一個樣本系從均數(shù)為μ1、方差為σ12的正態(tài)總體中隨機取出,第二個樣本取自另一個類似的總體,相應(yīng)的總體參數(shù)為μ2與σ22,兩個總體的方差應(yīng)相等即σ1222,然后才可用上述方法進(jìn)行顯著性檢驗,如果資料呈顯著偏態(tài),或兩組方差相差懸殊,就要考慮用第十章非參數(shù)統(tǒng)計方法處理,或者通過變量代換,使上述條件得到滿足。那么,怎樣知道手頭的樣本資料是否服從正態(tài)分布及兩組方差是否相差顯著呢?要對手頭資料作正態(tài)檢驗及方差齊性檢驗。下面分別用實例介紹常用的正態(tài)性檢驗和兩方差齊性檢驗的方法。

一、正態(tài)性檢驗

有些統(tǒng)計方法只適用于正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料,如用均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差描述資料的集中或離散情況,用正態(tài)分布法確定正常值范圍及用t檢驗兩均數(shù)間相差是否顯著等,因此在用這些方法前,需考慮進(jìn)行正態(tài)性檢驗。

正態(tài)分布的特征是對稱和正態(tài)峰。分布對稱時眾數(shù)和均數(shù)密合,若均數(shù)-眾數(shù)>0,稱正偏態(tài)。因為有少數(shù)變量值很大,使曲線右側(cè)尾部拖得很長,故又稱右偏態(tài);若均數(shù)-眾數(shù)<0稱負(fù)偏態(tài)。因為有少數(shù)變量值很小,使曲線左側(cè)尾部拖得很長,故又稱左偏態(tài),見圖7.1(a)。

正態(tài)曲線的峰度叫正態(tài)峰,見圖7.1(b)中的虛線,離均數(shù)近的或很遠(yuǎn)的變量值都較正態(tài)峰的多的稱尖峭峰,離均數(shù)近或很遠(yuǎn)變量值都較正態(tài)峰的少的稱平闊峰。

圖7.1 頻數(shù)分布的偏度和峰度

正態(tài)性檢驗的方法有兩類。一類對偏度、峰度只用一個指標(biāo)綜合檢驗,另一類是對兩者各用一個指標(biāo)檢驗,前者有W法、D法、正態(tài)概率紙法等,后者有動差法亦稱矩法,F(xiàn)僅將W法與動差法分述于下;

1.W法 此法宜用于小樣本資料的正態(tài)性檢驗,尤其是n≤50時,檢驗步驟如下;

(1)將n個變量值Xi從小至大排隊編秩。

X1<X2<……<XN<p

見表7.5第(1)欄,表中第(2)、第(3)欄是變量值,第(2)欄由上而下從小至大排列,第(3)欄由下而上從小至大排列。第(4)欄是第(3)欄與第(2)欄之差。

(2)由附表5按n查出ain系數(shù)列入表7.5第(5)欄,由于當(dāng)n為奇數(shù)時,對應(yīng)于中位數(shù)秩次的ain為0,所以中位數(shù)只列出,不參加計算。第(6)欄是第(5)欄與第(4)欄的乘積。

(3)按式(7.8)計算W值

(7.8)

式中分子的∑,當(dāng)n是偶數(shù)時,為 的縮寫,當(dāng)n是奇數(shù)時為 的縮寫,表7.5

第(6)欄的合計平方后即為分子。分母按原始資料計算。

(4)查附表6得P值,作出推斷結(jié)論,按n查得W(n,α),α是檢驗前指定的檢驗水準(zhǔn),若W>W(n,α)則在α水準(zhǔn)上按受H0,資料來自正態(tài)分布總體,或服從正態(tài)分布;若W≤W(n,α),則在α水準(zhǔn)上拒絕H0,接受H1,資料非正態(tài)。

例7.8 測得20例40—49歲健康人右側(cè)腓總神經(jīng)的傳導(dǎo)速度(m/sec)如表7.5第(2)、第(3)欄,試檢驗此資料是否服從正態(tài)分布。

H0:總體服從正態(tài)分布

H1:總體為非正態(tài)分布

α=0.05

計算表7.5各欄。

表7.5 W法正態(tài)性檢驗計算表

秩號傳導(dǎo)速度(m/sec)
i
(1)
Xi
(2)
Xa-i+1
(3)
Xa-i+1-Xi
(4)=(3)-(2)
ain
(5)
ain(Xa-i+1-Xi)
(6)=(5)(4)
140.756.716.00.47347.5744
240.956.015.10.32114.8486
346.055.09.00.25652.3085
447.654.97.30.20851.5221
547.753.55.80.16860.9779
648.352.94.60.13340.6136
749.151.82.70.10130.2735
850.050.90.90.07110.0640
950.150.90.80.04220.0338
1050.250.80.60.01400.0084
18.2240∑ain(Xa-i+1-Xi)

∑Xi=1004  ∑Xi2=50756.16  ∑(X-x)2=355.36

代入式(7.8)

W=(18.2240)2/355.36=0.9347

查附表6,n=20,α=0.05,W(20,0.05)=0.905

W>W(20,0.05) P>0.1,在α=0.05水準(zhǔn)上接受H0,該資料服從正態(tài)分布。

2.動差法 又稱矩法。既能用于小樣本資料,亦可用于大樣本資料的正態(tài)性檢驗。本法運用數(shù)學(xué)上三級動差和四組動差分別組成偏度系數(shù)與峰度系數(shù),然后檢驗資料中否服從正態(tài)分布。當(dāng)頻數(shù)分布為正態(tài)時,偏度系數(shù)與峰度系數(shù)分別等于0,但從正態(tài)分布總體中抽出的隨機樣本,由于存在抽樣誤差,其樣本偏度系數(shù)g1與樣本峰度系數(shù)g2不一定為0,為此,需檢驗g1、g2與0的相差是否有顯著性。其檢驗假設(shè)為①偏度系數(shù)等于O,即頻數(shù)分布對稱;②峰度系數(shù)等于0,即為正態(tài)峰。

偏度系數(shù)g1、峰度系數(shù)g2的公式見式gydjdsj.org.cn(7.9)與(7.11)。當(dāng)用頻數(shù)表資料計算時可用式(7.10)與式(7.12),式中n為例數(shù),f為頻數(shù)。

(7.10)

(7.11)

(7.12)

g1、g2的抽樣誤差分別為Sg1與Sg2,見式(7.13)與式(7.14)

(7.13)

(7.14)

假設(shè)檢驗用u檢驗,其公式為

u1=g1/Sg1        (7.15)

u2=g2/Sg2        (7.16)

u的顯著性界限為

∣u∣<1.96P>0.05在α=0.05的水準(zhǔn)上接受H0。

1.96≤∣u∣<2.580.05≥P>0.01在α=0.05的水準(zhǔn)上拒絕H0

∣u∣≥2.58P≤0.01在α=0.01的水準(zhǔn)上拒絕H0

例7.9 用動差法檢驗例7.8的資料是否服從正態(tài)分布。

1.H0:頻數(shù)分布對稱,H1:頻數(shù)分布不對稱。

2.H0:頻數(shù)分布為正態(tài)峰,H1:頻數(shù)分布不是正態(tài)峰。

α=0.05

∑(X-x )2=355.36,∑(X-x )3=-1032.45

∑(X-x )4=20150.4316 n=20

u2=0.6221/0.9924=0.627 P&ggydjdsj.org.cn/pharm/t;0.20

在α=0.05的水準(zhǔn)上接受H0,頻數(shù)分布對稱(P>0.05),并為正態(tài)峰(P>0.20)。因此可認(rèn)為該資料服從正態(tài)分布。

二、兩方差的齊性檢驗

方差齊性檢驗的方法是以兩方差中較大的方差為分子,較小的方差為分母求一比值(稱為F值),然后將求得的F值與臨界值比較,看相差是否顯著,現(xiàn)舉一例說明。

例7.10 某單位測定了蓄電池廠工人32號,得尿氨基乙酰丙酸(mg/l)的平均含量為7.06,方差為42.3072,又測定了化工廠工人6名,得平均含量為3.48,方差為0.9047,試比較兩方差的相差是否有顯著意義?

檢驗假設(shè)H0:σ1222,H1:σ12≠σ22α=0.05

定方差較大的一組為第1組,較小者為第2組,求出F值,公式為

F=S12/S22,S1>S2  。ü7.17)

本例F=42.3072/0.9047=46.76

現(xiàn)將F值與附表7中的F.05(ν1,ν2)比較。該表上端數(shù)值是較大均方(即方差)的自由度,用v1表示,左側(cè)的數(shù)值是較小均方的自由度,用ν2表示。本例ν1=n1-1=32-1=31(表內(nèi)ν1縱行沒有31,可查鄰近的數(shù)值30),ν2=n2-1=6-1=5,查得F.05(30,5)=6.23,本例F=46.76>F.05(30,5),P<0.05,故在α=0.05水準(zhǔn)處拒絕H0,接受H1。兩方差的差別顯著。

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