附表12 成對資料秩和檢驗R的界值表

2021-01-15 生物谷

附表12　成對資料秩和檢驗R的界值表

對子數

　　(n) 較小的秩號之和 對子數

　　(n) 較小的秩號之和 P=0.05 P=0.01 P=0.05 P=0.01 6 0 — 16 30 20 7 2 — 17 35 23 8 4 0 18 40 28 9 6 2 19 46 32 10 8 3 20 52 38 11 11 5 21 59 43 12 14 7 22 66 49 13 17 10 23 73 55 14 21 13 24 81 61 15 25 16 25 89 68

相關焦點

  • 第二十一章 秩和檢驗--第一節 配對資料的比較
    第二十一章　秩和檢驗 　　提要秩和檢驗是一種非參數統計方法。用於配對資料、兩組資料以及多組資料的比較。 　　前面討論的u檢驗、t檢驗和方差分析都是假定樣本的數據來自正態或近似正態分布的總體。在實際工作中往往碰到非正態資料或不了解現有的數據來自何種分布。
  • r 秩和檢驗 - CSDN
    所述配對雙樣品的Wilcoxon檢驗一種的非參數檢驗，其可以被用於比較樣品的兩個獨立數據。 本文介紹如何在ř中計算兩個樣本的秩檢驗。
  • 第二節 兩組資料的比較
    第二節　兩組資料的比較 　　兩組資料的比較亦稱成組資料的比較。這裡介紹兩樣本秩和檢驗（Wilcoxon,Mann and Whitney法）。秩和和檢驗（rank sum test）的步驟見例21.2。
  • 第三節 多組資料的比較
    如本例有2個630，分別在第（5）、（7）欄，其平均秩次為（13+14）/2=13.5。 　　（三）求各組秩和（Ri） 　　分別將各組秩次相加得Ri 　　（四）計算統計量H值 　　按式（21.4）計算。
  • 等級分組資料常用假設檢驗方法
    Ridit分析Ridit分析(Ridit analysis)是Bross在1956年提出的一種非參數統計檢驗方法，檢驗效能較高，可用於等級分組資料的分析處理.其特點是通過Ridit轉換，把原本不適宜用t檢驗和u檢驗處理的離散型的等級資料轉換成連續型的計量資料。
  • 非參數中的秩和檢驗到底怎麼做的?
    具體數據如下表。很明顯，要比較兩種生產方法所耗費的工時是否有差異，按照我們慣常的思維，用方法1-方法2，算差值，然後將差值的平均值與0比較，如果兩種方法沒有差異，那麼這個差值就應該和0差不多。以上是我們學習過的配對t檢驗的思路。但是，現在首先數據量很小（只有11個），其次數據（兩種方法的差值）分布不服從正態，所以不能再用t檢驗，而應使用非參數的方法。
  • 等級資料的比較:秩和還是卡方?
    結果顯示，卡方值=12.3，P=0.002，兩組分類數據存在著統計學差異。這裡請注意，此處差異指的是構成比分布的差異性。由於等級資料往往屬於半定量數據且偏態分布，因此，平均水平的比較推薦秩和檢驗。對於本文2個案例，研究目的傾向於探討平均水平而非構成比，因此推薦使用秩和檢驗，案例1為2樣本秩和檢驗（wilcoxon秩和），案例2為多樣本秩和檢驗（Kruskal Waillis秩和檢驗）。
  • 基於R語言實現多組獨立樣本的非參數檢驗(Kruskal-Wallis秩和檢驗)及兩兩比較
    如果不服從正態分布，採用中位數（四分位數間距）進行統計描述，組間比較採用非參數檢驗（Kruskal-Wallis秩和檢驗），當組間總的有統計學差異，進一步採用Dunn法（也可以是其它方法）進行多重比較。我們想比較不同BMI組人群的年齡是否有差異，經正態性檢驗，年齡不符合正態分布，故選用非參數檢驗（Kruskal-Wallis秩和檢驗）。
  • 附表7 F值表(方差齊性檢驗用)
    附表7　F值表（方差齊性檢驗用） 　　P＝0.05 （雙側） rˊ rˊ（較大均方的自由度） n2ˊ 2 34 5 6 7 8 9 10 12 15 20 30 60 00 1 799 364 899 922 937 948 957 963 969 977 985 993 1001 1010 1018
  • r語言卡方檢驗算法_r語言符號檢驗算法 - CSDN
    假定從分布函數未知的F（x）和G（x）的總體中分別抽出25個和20個觀察值的隨即樣品，其數據由下表所示。現檢驗F（x）和G(x)是否相同。alternative是備擇假設，有單側檢驗和雙側檢驗，mu待檢參數，如中位數M0.paired是邏輯變量，說明變量x,y是否為成對數據。exact是邏輯變量，說明是否精確計算P值，當樣本量較小時，此參數起作用，當樣本兩較大時，軟體採用正態分布近似計算P值。correct是邏輯變量，說明是否對P值的計算採用連續性修正，相同秩次較多時，統計量要校正。
  • 第二節 符號檢驗
    第二節　符號檢驗 　　將資料用正負號表示，然後根據正負號個數計算χ2值進行假設檢驗，稱為符號檢驗。符號檢驗的檢驗假設：若為成對資料，則為H0:P(X1>X2)=P(X2>X1)，含義是總體內每一對數字（分別用X1和X2表示)中，X1>X2的概率等於X2>X
  • 醫學統計學:Spearman秩相關係數界值表
    醫學統計學：Spearman秩相關係數界值表 http://zige.eol.cn　　來源：　　作者：　　2007-07-09　　大　中　小
  • 多個獨立樣本的非參數檢驗
    一種是成組F檢驗，一種是多樣本的非參數秩和檢驗（Kruskal Wallis 秩和檢驗）。究竟採用哪種方法，必須考慮「三個性」的條件：正態性、獨立性、方差齊性。如果這三個條件都符合時，就採用成組F檢驗。非參數檢驗對數據的分布沒有要求，不要求正態性、方差齊性的應用條件，它們主要是探討總體的分布位置有沒有差異，而非總體均數。因此，多組樣本檢驗如果是正態性不符合時，我們採用多樣本秩和檢驗。
  • 第三節 u檢驗和t檢驗
    根據樣本例數n大小和總體標準差σ是否已知選用u檢驗或t 檢驗。 　　（一）u檢驗 用於σ已知或σ未知但n足夠大[用樣本標準差s作為σ的估計值，代入式（19.6）]時。 公式（19.6） 　　以算得的統計量u，按表19-3所示關係作判斷。
  • 第十三講 R-配對樣本Wilcoxon檢驗
    但是，當樣本差值分布非正態，且經過一定的數值轉換嘗試後，仍然無法滿足正態性要求時，配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗成為備選方法，它將非正態樣本的差值的中位數與0進行比較。它是一種非參數樣本檢驗，基於樣本差值的秩次排列，而非平均值。
  • 特徵值、特徵子空間和秩
    矩陣的秩和它的特徵值有什麼關係呢？假設我得到了一個矩陣的特徵值，如何根據特徵值推斷它的秩呢？
  • Stata第五章多組計量資料比較的非參數檢驗命令與輸出結果說明
    本節STATA 命令摘要ranksum觀察變量,by(分組變量)kwallis 觀察變量,by(分組變量)·       秩 和檢驗(Mann，WhitneyandWilcoxon非參數檢驗) 對於計量資料不滿足正態分布要求或方差不齊性，但樣本資料之間是獨立抽取的，則可以應用秩和檢驗方法進行比較兩組資料的中位數是否有差異
  • t檢驗中t值的意義 - CSDN
    顯著性檢驗抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
  • 精益六西格瑪管理-威爾科克森符號秩檢驗-雙樣本情形下的應用
    前面我們介紹了威爾科克森符號秩檢驗的單樣本情形。其實這個方法還可用於雙樣本的檢驗。下面我們就通過具體的例子，來了解雙樣本威爾科克森符號秩檢驗的具體應用；例；有一家製造企業，試圖確定兩種生產方法在完工時間上是否存在差異。
  • 非參數檢驗-配對樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗
    之前我們學習了單樣本的K-S檢驗常用來檢測數據是否滿足正態分布，並不是單樣本t檢驗的代替方法。