ANOVA，T检验，秩和检验

最新推荐文章于 2024-08-27 15:16:02 发布
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分类专栏： Statistic Test 文章标签： 检验 统计
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ANOVA要求：多组样本比较，方差齐，正态性。不齐可以用Tamhane's T2。

T检验要求：方差齐，正态性。不齐用矫正T检验。

秩和检验：非参数检验。不满足上面做这个。

样本T检验、方差分析（ANOVA）、wilcoxon秩和检验、KW秩和检验详解和操作步骤
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
04-05 1万+
阅读期刊文献时，各种统计检验（T检验、wilcoxon秩和检验、方差分析…）方法让人眼花缭乱，分不清它们之间的区别；当处理自己数据时，又面临着不知道如何挑选合适的检验方法，学习操作那些复杂的生信软件等等挑战。 各类统计检验究竟有何差别，该如何选择？有没有快速便捷的工具可以实现数据的统计检验？我们为大家解答这两个问题。 对于一项研究成果数据上的评判，我们需要用一个明确、客观的指标加以说明，这就是统...
生物医学中常用的假设检验总结——正态性检验、t检验、方差分析、秩和检验、卡方检验
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
04-11 5950
医学中常用的假设检验总结1 医学中常用的假设检验总结1.1 正态性检验1.2 方差齐性检验1.3 t 检验1.4 方差分析1.5 卡方检验1.6 秩和检验 1 医学中常用的假设检验总结 1.1 正态性检验 Shapiro-Wilk正态检验方法来检验样本是否符合正态分布： shapiro.test(x) # 正态性检验，p-value 大于0.05时为正态分布 1.2 方差齐性检验 ① Bartlett检验，适用于正态分布数据；数据非正态时则容易导致假阳性 bartlett.test(V~Group
t检验和wilcoxon秩和检验 判断两组数据间的显著性差异
菠萝西斯的博客
05-07 4万+
文章目录前言一、为什么t检验和wilcoxon秩和检验要二选一？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 所谓显著性差异，就是证明数据的差异不是偶然发生的。 一、为什么t检验和wilcoxon秩和检验要二选一？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt impo..
显著性分析-秩和检验与校正
Amigo_1997的博客
05-10 9610
我录了一个讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Yz411z7j2?pop_share=1 一、理论概括介绍 显著性分析通常分为参数检验方法和非参数检验方法，参数检验法中常用的是t检验，但是t检验需要假定两组样本都服从正态分布，这样适用的情况有限。 秩和检验是一种非参数检验法，不需要对数据分布作特殊假设，因而能适用于更复杂的数据分布情况。秩和检验是通过推断总体的分布是否相同，进而判断两组样本之间的差异是否显著。 秩和检验的做法是：首先把两组样本混合，按照.
简单理解t检验与秩和检验
maryyu8873的博客
10-14 6万+
t-检验 选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同。设有两类(x, y)分别有mmm个和nnn个样本，它们的总体样本方差是： sp2=(n−1)Sx2+(m−1)Sy2m+n−2s_p^2=\frac{(n-1)S_x^2+(m-1)S_y^2}{m+n-2}sp2​=m+n−2(n−1)Sx2​+(m−1)Sy2​​ 其中，Sx2S_x^2Sx2​和Sy2S_y^2Sy2...
方差分析ANOVA、T检验、卡方检验的区别
itslifeng的博客
08-25 4万+
T检验和ANOVA都是用来看样本之间均值是否相等，但是两者又有什么区别呢？ 卡方检验是用来看分类变量之间有没有相关性。 自变量X类型 自变量X组数 因变量Y类型 分析方法 离散（类别） 仅仅2组 连续（均值） t检验 离散（类别） 2组及以上 连续（均值） ANOVA 离散（类别） 2组及以上 离散（类别） 卡方检验 进一步细分 方差分析 从理论上讲，方差分析有两个前提条件，一是因变量Y需要满足正态性要求，二是满足方差齐检验。 方差不齐时可使用‘非参数检验’，同时还可使用wel
t检验和秩和检验
qq_42521345的博客
07-06 3462
t检验 秩和检验
2篇3章9节：组间差异的非参数检验，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验
DAT｜R科学与人工智能
08-27 1334
在实际数据分析过程中，我们经常会遇到数据无法满足假设检验或方差分析的假设情况。通常，假设检验和方差分析要求数据呈正态分布，且组间方差齐性。但现实中的数据可能呈现出偏态分布，或在不同组之间存在显著的方差差异。这时，我们可以使用非参数检验方法来代替传统的参数检验方法。非参数检验不依赖于数据的具体分布形式，因此在处理不满足常规假设的数据时，非参数检验显得尤为重要。
t检验自由度的意义_T检验和F检验\自由度_f检验和t检验的区别
weixin_29065659的博客
01-13 1432
T检验和F检验\自由度_f检验和t检验的区别1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机...
R语言基础统计分析：正态性检验、方差齐性检验、T检验、方差分析、秩和检验
dataxc的博客
04-18 2万+
R语言基础统计分析1. 正态性检验1.1 Shapiro-Wilk正态检验方法1.2 QQ图2. 方差齐性检验2.1 Bartlett检验，适用于正态分布数据2.2 Levene检验，非正态分布与正态分布数据均适用3. t 检验3.1 单样本t检验3.2 两独立样本t检验3.3 两配对样本t检验4. 方差分析5. 秩和检验5.1 两样本比较5.2 多样本比较 1. 正态性检验 单变量正态性检验 1.1 Shapiro-Wilk正态检验方法 # 示列： shapiro.test(var) # 正态性检验，p
R进行组间差异比较（t检验，秩和检验）
qq_36481674的博客
01-02 3342
不同t检验方法 对所有列进行t检验 for (i in c(5:525) ) { t_test_p.value =sapply( Data[5:525], function(x) t.test(Data[,i],x, na.rm=TRUE)$p.value) } tidyverse包 使用tidyverse包进行t检验 library(tidyverse) res <- test_data %>% select_if(is.numeric) %>% map_df(~ br
假设检验方法： t 检验、z 检验、卡方检验、ANOVA（方差分析）
rubyw的博客
11-17 3392
这些假设检验方法在不同情境下有不同的应用，选择合适的方法通常取决于研究问题和数据的特性。在进行假设检验时，研究人员需要设置显著性水平（通常为0.05）来决定是否拒绝原假设，同时考虑统计检验的统计量和临界值。： 假设你想研究一种新药对患者血压的影响。现在，你可以使用配对样本 t 检验来比较两组血压数据，看看在服药前后是否存在显著的差异。： 假设你在不同教学方法下测试了三组学生的考试成绩，你想知道这三组的平均成绩是否存在显著差异。使用独立样本 z 检验可以帮助你确定两组样本的平均身高是否存在显著性差异。
python 相关性fdr矫正_ALFF数据的双样本t检验的和FDR矫正的问题
weixin_42311672的博客
12-23 1393
1、如果有很强的假设只关心这三个网络，那么，双样本t检验可以只在这三个网络内做。2a、FDR校正的cluster size，好像是人为定义的，比如10个体素。这与AlphaSim不同。我这个问题不是很专业，我请相关的专家回复。2b、"另外经过FDR以后，我第一组患者的p值是0.0018501，第二组是0.00021627，这样两组可以比较么？"这句话没太理解。你的这种情况，多重比较校正应该针对双样...
差异性分析之方差分析（ANOVA）
qq_60471758的博客
01-02 9529
方差分析ANOVA，SPSS+R操作
SPSS——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）——单因素方差分析
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会编程的大白熊
07-18 12万+
方差分析基本原理样本要求 独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 可比性 样本均值不相同，可比较 正态性 样本的总体符合正态分布，偏态分布不适用于方差分析。 对偏态分布应考虑用对数转换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态分布后再进行方差分析 方差齐性 各组样本具有相同的方差 基本原理由于各种因素的影响，方差分析研究的数据呈
【MXNet学习6】MXNet Data Iterator
qq_35091353的博客
09-24 816
1、MXNet Data Iterator（数据迭代器） 本文先就DataBatch、DataDesc、DataIter三个主要用到的类进行介绍，然后引出Mxnet中常见的迭代器。最后介绍一种为通用数据格式设计的数据迭代器DataLoaderIter。 2、DataBatch 2.1、介绍 MXNet中的数据迭代器Data iterator类似于Python迭代器对象。在Python中，函数iter()允许通过对可iterable对象（如Python列表）调用next（）按顺序获取item。数据迭代器提供了
秩和检验
qq_43221336的博客
06-06 1万+
从总体中随机抽取一定量的样本，用样本指标估计总体指标，分为参数统计和非参数统计。 参数统计：在总体分布类型已知的条件下，对其未知参数进行检验的方法。要求独立、正态（方差齐）。如t检验、F检验。 非参数统计：主要采用符号或等级排列（秩排列）来代替数据本身的分析方法。适用于任何分布类型资料的统计分析。如秩和检验。 相关概念： 秩次：观测值由小到大排列后得到的秩序号。当几个数据大小相同时，去平均秩次作为其秩次。 秩和：用秩次代替原始数据求和得到。 秩和检验：用秩和进行假设检验的方法。 1.配对资料符号的秩
【算法分析】多个对比算法的统计检验方法
小白兔的窝
08-15 1万+
一、几种检验方法 先说结论：方差分析（或者用Kruskal Wallis）、秩和检验、Holm's method一定要做。 第一个用于确定所有算法有显著差异，第二个生成p-value用于对比，最后一个用于矫正临界值alpha。 如此对比结果才有说服力。 （1）方差分析（Analysis Of Variance，ANOVA）——推荐1 用于多组样本比较，方差齐，正态性。 （在两组和多组比...
独立样本T检验和方差分析的区别
weixin_69825662的博客
11-21 3157
独立样本T检验和方差分析的区别
秩和检验是用来检验什么的
最新发布
04-11
<think>好的，用户想了解秩和检验的用途、应用和目的。首先，我需要回忆秩和检验的基本概念。根据引用[1]，秩和检验属于非参数检验，用于检验总体分布位置是否相同。适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，比如医学研究中的等级资料或偏态分布数据。 接下来，要说明秩和检验的主要应用场景。引用[2]提到，非参数检验常用于比较中位数或判断数据是否来自同一分布，常见的类型包括Mann-Whitney U检验和Wilcoxon秩和检验。需要具体说明这些检验适用的不同情况，比如两独立样本或配对样本。 然后，需要对比参数检验和非参数检验的优缺点。引用[3]指出，当数据满足正态性和方差齐性时，应优先使用t检验或ANOVA，因为它们检验效能更高。而秩和检验在数据不符合这些条件时更合适，避免误用导致效能下降。 还要注意用户可能的需求，比如实际应用中的例子。例如，在单细胞数据分析中使用秩和检验，或者医学研究中比较不同治疗组的效果。需要确保回答结构清晰，分点说明用途、适用条件、常见类型和注意事项，并引用相关文献支持。 最后，生成相关问题时要覆盖原理、操作步骤、与其他检验的区别以及实际案例，帮助用户进一步学习。确保使用正确的中文术语和LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并检查引用标识的位置是否自然。</think>### 秩和检验的用途与应用 秩和检验是一类非参数检验方法，主要用于比较两组或多组数据的总体分布位置（如中位数）是否相同。其核心思想是通过对数据排序转换为秩次，利用秩次之和进行统计推断，避免对数据分布的严格假设。以下是其核心应用和目的： --- #### **1. 主要用途** - **比较非正态分布数据**：当数据不满足正态分布或方差齐性假设时（如偏态数据、离群值较多），秩和检验可作为参数检验（如t检验、方差分析）的替代方案[^1][^3]。 - **分析等级或有序数据**：适用于处理无法精确测量的等级资料（如疼痛程度分级、满意度评分）[^1]。 - **检验中位数差异**：判断两组或多组数据的中位数是否存在显著差异（例如比较两种药物治疗效果的差异）[^2]。 - **分布一致性检验**：验证两组数据是否来自同一总体分布（如基因表达数据是否在不同样本间分布一致）[^2]。 --- #### **2. 适用条件** - **数据不满足参数检验前提**：如样本量小、正态性检验未通过、方差非齐性。 - **数据类型为连续或有序分类**：秩和检验要求数据至少具有顺序性，但无需具体数值意义。 - **独立性假设**：样本需独立采集（配对样本需使用Wilcoxon符号秩检验的特殊形式）。 --- #### **3. 常见类型** - **Mann-Whitney U检验（两独立样本）**：比较两组独立样本的中位数差异，如不同治疗方法的效果对比[^2]。 - **Wilcoxon符号秩检验（配对样本）**：分析同一组样本在两种条件下的差异，如治疗前后的指标变化。 - **Kruskal-Wallis检验（多组独立样本）**：扩展至三组及以上数据的比较，替代单因素方差分析[^2]。 --- #### **4. 与参数检验的对比** | **场景** | **参数检验（t检验、ANOVA）** | **秩和检验** | |-------------------------|-----------------------------|----------------------------| | 数据符合正态分布 | 优先使用，检验效能高[^3] | 不推荐，可能降低效能 | | 数据非正态或方差非齐 | 结果不可靠 | 首选方法 | | 数据类型为连续或有序 | 适用 | 适用 | --- #### **5. 实际应用示例** - **医学研究**：比较两种降压药对非正态分布的血压下降值的中位数差异。 - **生态学**：分析不同污染区域植物生长等级的分布是否一致。 - **单细胞数据分析**：检验基因表达量在不同细胞亚群中的分布差异[^1]。 ---
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