参数检验的方差分析 非参数检验与非参数检验的方差分析 非参数检验有何异同

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-02 09:21 标签： 方差分析 t检验的区别
用药组与模型组的差异统计检验，紧急先谢谢啦！(用药,方差,非参数检验,单因素方差分析,动物实验) - 生物药学 - 生物秀
标题: 用药组与模型组的差异统计检验，紧急先谢谢啦！(用药,方差,非参数检验,单因素方差分析,动物实验)
摘要: 请教各位医学统计的问题：数据为动物实验获得，共分为6组正常组，模型组，药物低、中、高，阳性对照组1）不同组间差异比较能用SPSS的多重检验LSD吗？我看有的文章中用 t-test和非参数检验，请问哪种更加适用于我的数据呢？2）数据在统计时要进行方差齐性检验，齐性可使用SPSS中LSD,TUKEY,DUNCAN等，若不齐的话用Dunnett‘s或Tamhane’s，是这样吗？我看有的帖子上说可以对数……
请教各位医学统计的问题：数据为动物实验获得，共分为6组
正常组，模型组，药物低、中、高，阳性对照组
1）不同组间差异比较能用SPSS的多重检验LSD吗？我看有的文章中用 t-test和非参数检验，请问哪种更加适用于我的数据呢？
2）数据在统计时要进行方差齐性检验，齐性可使用SPSS中LSD,TUKEY,DUNCAN等，若不齐的话用Dunnett‘s或Tamhane’s，是这样吗？我看有的帖子上说可以对数据进行转换以使其方差齐性，那么哪种方法较好呢？
3）下面表格中的数据P值是怎么的来的啊？我把数据输入到SPSS中，怎么也得不到表格内的P值，请问数据输入是怎么输的啊？比如Model（group1）：0，0，2，9，20；SMN-309 2.5(group2)：0，1， 6， 12， 12是这样吗还是有其他方式？
网友回复建议你先去学SPSS，spss中的单因素方差分析做够解决你的所有问题。网友回复方差不齐是肯定不能用单因素方差分析的，方差不齐的话说明你试验的数据偏差太大了，重复性不好。非参检验和单因素没有什么直接的关系，非参检验是直接对你所得的数据进行直接的考察，可以不知道数据的分布位置和形状，是研究目标总体和理论总体分布是否相同，分布位置是否相同。网友回复但是为什么SPSS的单因素分析的多种比较上有equalvairances assumed 和 equalvairances not assumed? 我看有的资料上说方差不齐的话可以采用equalvairances not assumed 下面的方法。
但是非参数检验不是也能比较组间差异吗？像初次提问的图表中采用M-W test，也可以得出P值，但是我就是没弄清楚他是怎么得来的
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在下面的检验中除外，其余均属非参数检验A．H检验B．方差分析C．秩和检验D．检验E．T检验
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在下面的检验中除外，其余均属非参数检验A．H检验B．方差分析C．秩和检验D．检验E．T检验此题为多项选择题。请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！
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T检验及其与方差分析的区别
假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同。
1.单因素设计的小样本（n＜50）计量资料
2.样本来自正态分布总体
3.总体标准差未知
4.两样本均数比较时，要求两样本相应的总体方差相等
根据研究设计t检验可由三种形式：
&& 单个样本的t检验
配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验)
两个独立样本均数t检验
（1）单个样本t检验
又称单样本均数t检验(one sample t
test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别。
已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。
单样t检验的应用条件是总体标准s未知的小样本资料(
如n&50),且服从正态分布。
（2）配对样本均数t检验
配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t
test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。
&&&& 配对设计(paired
design)是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理因素，提高统计处理的效率。
配对设计处理分配方式主要有三种情况：
①两个同质受试对象分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对，或把同性别和年龄相近的相同病情病人配成一对；
②同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理，如例5.2资料；
③自身对比(self-contrast)。即将同一受试对象处理（实验或治疗）前后的结果进行比较，如对高血压患者治疗前后、运动员体育运动前后的某一生理指标进行比较。
（3）两独立样本t检验
两独立样本t 检验(two independent
samples &t-test)，又称成组 t 检验。
适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中，每组对象分别接受不同的处理，分析比较处理的效应。或分别从不同总体中随机抽样进行研究。
两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ22)，且两总体方差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity
of variance, homoscedasticity)。
若两总体方差不等,即方差不齐，可采用t’检验,或进行变量变换,或用秩和检验方法处理。
t 检验中的注意事项
假设检验结论正确的前提&
作假设检验用的样本资料，必须能代表相应的总体，同时各对比组具有良好的组间均衡性,才能得出有意义的统计结论和有价值的专业结论。这要求有严密的实验设计和抽样设计,如样本是从同质总体中抽取的一个随机样本,试验单位在干预前随机分组,有足够的样本量等。
检验方法的选用及其适用条件,应根据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检验方法。 t
检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判断。若资料为非正态分布，可采用数据变换的方法，尝试将资料变换成正态分布资料后进行分析。
双侧检验与单侧检验的选择&
需根据研究目的和专业知识予以选择。单侧检验和双侧检验中的t值计算过程相同，只是t界值不同，对同一资料作单侧检验更容易获得显著的结果。单双侧检验的选择，应在统计分析工作开始之前就决定，若缺乏这方面的依据，一般应选用双侧检验。
假设检验的结论不能绝对化&
假设检验统计结论的正确性是以概率作保证的，作统计结论时不能绝对化。在报告结论时，最好列出概率 P
的确切数值或给出P值的范围，如写成0.02&P&0.05，同时应注明采用的是单侧检验还是双侧检验，以便读者与同类研究进行比较。当
P 接近临界值时，下结论应慎重。
5．正确理解P值的统计意义&
P 是指在无效假设 H0
的总体中进行随机抽样,所观察到的等于或大于现有统计量值的概率。其推断的基础是小概率事件的原理,即概率很小的事件在一次抽样研究中几乎是不可能发生的，如发生则拒绝H0。因此，只能说明统计学意义的“显著”
6．假设检验和可信区间的关系&
假设检验用以推断总体均数间是否相同，而可信区间则用于估计总体均数所在的范围，两者既有联系又有区别。
T检验属于均值分析，它是用来检验两类母体均值是否相等。均值分析是来考察不同样本之间是否存在差异，而方差分析则是评估不同样本之间的差异是否由某个因素起主要作用。
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