秩和检验步骤csdn

秩和检验步骤是一种非参数检验方法，主要用于比较两组数据的中位数是否有显著差异。

首先，确定检验的零假设和备择假设。零假设表示两组数据的中位数没有差异，备择假设表示两组数据的中位数有差异。

其次，根据所给的数据，按照大小将两组数据合并，构建一个新的序列。

然后，对新的序列进行排序，并为每个数值标上相应的秩次。当出现并列值时，可以取平均秩。

接着，对两组数据的秩次分别进行求和，并计算各组数据的秩和值。

之后，计算出每组数据的秩和平均值以及秩和差值。

然后，根据样本量的大小，选择合适的秩和检验统计量。当样本量较小或两组数据样本量不一致时，可以采用正态近似法；当样本量较大且两组数据样本量相等时，可以采用精确法。

再者，根据选择的秩和检验统计量，查找相应的临界值或计算P值。根据零假设和备择假设的不同，可以采用单侧或双侧检验。

最后，对计算得到的临界值或P值与显著性水平进行比较。如果计算得到的检验统计量大于临界值或P值小于显著性水平，即拒绝零假设，认为两组数据的中位数存在显著差异；否则，接受零假设，认为两组数据的中位数没有显著差异。

总体而言，秩和检验步骤是一个比较简单且有效的方法，特别适用于非正态分布、小样本量或有序数据的比较分析。

相关问题

python秩和检验

Python秩和检验是一种统计方法，用于比较两组样本的中位数是否有显著差异。根据引用和引用[2]的说明，Python中的秩和检验可以使用scipy库中的ranksums函数进行计算。该函数的输入参数包括两个样本数据，输出参数为检验结果的统计值和p值。通过比较p值与事先设定的显著性水平（通常为0.05），可以判断两组样本是否有显著差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python秩和检验](https://blog.csdn.net/sinat_41596046/article/details/129711222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【统计分析】Python实现威尔克逊秩和检验（Wilcoxon Rank Sum test）](https://blog.csdn.net/weixin_39278265/article/details/121805585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

秩和检验matlab

秩和检验（rank-sum test）是一种非参数的假设检验方法，用于比较两组样本的中位数是否存在差异。在Matlab中，可以使用ranksum函数进行秩和检验。该函数的基本用法如下：

ranksum(x, y)

其中，x和y分别表示待比较的两组样本数据。函数将返回一个p值，用于衡量两组样本在中位数上的差异的显著性。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝两组样本中位数相等的假设，认为它们存在差异。

需要注意的是，ranksum函数要求两组样本数据的样本大小可以不同，但样本数据必须是向量形式。如果你的样本数据不满足这个条件，可以考虑先对数据进行处理，确保符合ranksum函数的要求。

更多关于matlab中ranksum函数的详细用法和示例，请参考引用和引用提供的链接。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab非参数检验（符号检验，秩和）](https://blog.csdn.net/sereasuesue/article/details/111084411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [秩和检验-matlab函数ranksum用法详解](https://blog.csdn.net/qq_43015237/article/details/115014529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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