常见的非参数检验方法有多种，它们适用于数据不满足正态分布或方差齐性等假设的情况。这些检验主要包括：
1. 卡方检验（Chi-square test）：用于分类变量之间的关联分析。
2. 符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test）：用于比较两个相关样本的中位数是否相等，是配对t检验的非参数替代方法。
3. 秩和检验（Mann-Whitney U test）：也称为Mann-Whitney-Wilcoxon rank sum test，用于评估两组独立样本之间是否存在显著性差异，是非参数版本的两样本t检验。
4. Kruskal-Wallis H 检验：当需要比较三个或以上独立样本时使用，是单因素方差分析（ANOVA）的非参数替代方案。
5. Friedman检验：用于多个相关样本之间的比较，可以看作是重复测量设计中ANOVA的非参数版本。
这些方法在公共卫生研究和数据分析中非常有用，尤其是在处理等级资料、计数资料或者当数据不符合正态分布时。选择合适的统计检验对于确保研究结果的有效性和可靠性至关重要。
1. 卡方检验（Chi-square test）：用于分类变量之间的关联分析。
2. 符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test）：用于比较两个相关样本的中位数是否相等，是配对t检验的非参数替代方法。
3. 秩和检验（Mann-Whitney U test）：也称为Mann-Whitney-Wilcoxon rank sum test，用于评估两组独立样本之间是否存在显著性差异，是非参数版本的两样本t检验。
4. Kruskal-Wallis H 检验：当需要比较三个或以上独立样本时使用，是单因素方差分析（ANOVA）的非参数替代方案。
5. Friedman检验：用于多个相关样本之间的比较，可以看作是重复测量设计中ANOVA的非参数版本。
这些方法在公共卫生研究和数据分析中非常有用，尤其是在处理等级资料、计数资料或者当数据不符合正态分布时。选择合适的统计检验对于确保研究结果的有效性和可靠性至关重要。
学员讨论（0）
相关资讯
扫一扫立即下载
