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隨機區組設計多個樣本多重比較的非參數q檢驗方法的SAS實現

2015-03-09 14:16:10蘭州大學公共衛生學院流行病與衛生統計研究所730000高文龍劉小寧李生娟申希平
中國衛生統計 2015年2期
關鍵詞:方法設計

蘭州大學公共衛生學院流行病與衛生統計研究所(730000) 高文龍劉小寧 李生娟 申希平

隨機區組設計多個樣本多重比較的非參數q檢驗方法的SAS實現

蘭州大學公共衛生學院流行病與衛生統計研究所(730000) 高文龍△劉小寧 李生娟 申希平

當隨機區組設計多個相關樣本總體分布未知或分布不滿足正態性,這樣的資料無法利用隨機區組設計資料的方差分析來解決。Friedman M檢驗是一種隨機區組設計資料秩轉換的非參數檢驗方法,可用來推斷這些樣本所來自的多個總體分布是否有差別。然而,該方法僅推斷了這多個相關樣本總體分布的差別。如果經Friedman M檢驗這幾個樣本總體分布確有差別,要推斷哪兩組樣本總體分布間存在差別,此時可以利用秩轉換的多個相關樣本兩兩比較的q檢驗來實現。在一些常用的統計軟件中均未提供在這種情形下q檢驗的實現模塊筆者用SAS軟件實現了Fridman M檢驗有差別后兩兩比較的q檢驗方法。

Friedman M和q檢驗方法的實現原理[1]

Friedman M檢驗原理:設隨機區組設計資料區組個數為n,相關樣本個數為g。首先,將每個區組的數據由小到大分別編秩,遇數據相等者取平均秩;然后,計算各樣本的秩和Ri,平均秩各為此時,可求得統計量M值。

當g>4,或者g=4且n>5,或者g=3且n>9時,可近似用下面χ2公式來檢驗:

q檢驗原理:對于這g個相關樣本,n個區組資料,若n個數較多,可按下式求第i個樣本和第j個樣本比較的q值。

實例與SAS程序

本文采用文獻[1]提供的實例。8名受試對象在相同實驗條件下分別接受4種不同頻率聲音的刺激,他們的反應率(%)資料見表1。問4種頻率聲間刺激的反應率是否有差別?

表1 8名受試對象對4種不同頻率聲間刺激的反應率(%)比較

SAS實現程序如下[1-2]:

△通信作者:高文龍,E-mail:gaowl@lzu.edu.cn

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