配对样本Wilcoxon符号秩检验z值

配对样本Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关样本的差异。在进行Wilcoxon符号秩检验时，我们首先需要计算每对样本的差值，然后计算这些差值的秩次，最后根据秩次之和来判断两组样本是否有显著差异。

配对样本Wilcoxon符号秩检验的z值可以用来判断两组样本的差异是否显著。z值的计算公式如下：

z = (W-E(W)) / sqrt(Var(W))

其中，W是秩次之和，E(W)和Var(W)分别是W的期望值和方差。在配对样本Wilcoxon符号秩检验中，z值的计算可以通过查找标准正态分布表来确定p值，从而判断两个样本之间的差异是否显著。

需要注意的是，配对样本Wilcoxon符号秩检验的z值只适用于样本量较大的情况，一般要求样本量大于20。对于样本量较小的情况，可以使用配对样本的t检验来进行显著性检验。

相关问题

wilcoxon符号秩检验matlab

### 回答1：
Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，用于比较两组相关或配对的样本数据。在MATLAB中，可以使用ranksum函数进行Wilcoxon符号秩检验。具体使用方法如下：

1. 准备数据：将两组相关或配对的样本数据存储在两个向量中。

2. 调用ranksum函数：使用ranksum函数进行Wilcoxon符号秩检验，语法如下：

[p,h,stats] = ranksum(x,y)

其中，x和y分别为两组样本数据的向量，p为检验的p值，h为检验的假设是否被拒绝的结果（1表示拒绝，表示接受），stats为检验的统计量。

3. 解释结果：根据p值和h值来判断检验的结果，如果p值小于显著性水平（通常为.05），则拒绝原假设，即认为两组样本数据存在显著差异。

以上就是Wilcoxon符号秩检验在MATLAB中的使用方法。

### 回答2：
Wilcoxon符号秩检验是用来比较两组相关或无关样本的非参数检验方法，它的本质是通过比较两组样本的秩和来判断它们是否具有统计学显著性差异。相比于t检验，Wilcoxon符号秩检验不需要样本来自正态分布，也不需要假定方差相等，因此具有更广泛的适用范围。

在Matlab中，Wilcoxon符号秩检验的函数为"signrank"，它的语法如下：

[p,h,stats] = signrank(x,y)

其中，x和y分别代表两组样本数据，p表示检验的双侧p值，h表示拒绝或接受零假设的判定结果（1表示拒绝，0表示接受），stats包含了检验的统计量。

需要注意的是，当样本数较小（小于等于5）的时候，使用Wilcoxon符号秩检验可能会出现功效不足的问题，此时可以使用精确的Fisher's Exact Test来进行检验。在Matlab中，精确的Fisher's Exact Test的函数为"fishertest"。

另外，如果需要进行多组样本之间的比较，可以使用Kruskal-Wallis检验，它是Wilcoxon符号秩检验的推广。Matlab中实现Kruskal-Wallis检验的函数为"kruskalwallis"。

### 回答3：
Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，通常用于比较两个相关或无关样本的中位数是否相等。对于小样本或数据不满足正态分布的情况，Wilcoxon符号秩检验的优势就更加明显。

MATLAB中实现Wilcoxon符号秩检验的函数为“signrank”。该函数的基本使用方法是：signrank(x,y)。其中x是一个n维行向量，y是一个m维行向量。若x和y不同，则Wilcoxon符号秩检验为两个独立的样本；若x和y相同，则Wilcoxon符号秩检验为两个相关的样本。

对于独立的样本，Wilcoxon符号秩检验的假设为：

H0：x的中位数等于y的中位数

Ha：x的中位数不等于y的中位数

对于相关的样本，Wilcoxon符号秩检验的假设为：

H0：x-y的中位数等于0

Ha：x-y的中位数不等于0

在MATLAB中进行Wilcoxon符号秩检验时，除了输入x和y外，还可以指定显著性水平alpha（默认值为0.05）和检验是否为单侧或双侧（单侧检验为lower或upper，双侧检验为both，默认为both）。

需要注意的是，Wilcoxon符号秩检验的结果不仅包括检验的P值，还包括中位数差异的置信区间和Wilcoxon符号秩检验统计量的值。

总之，Wilcoxon符号秩检验是一种简单且有效的非参数检验方法，MATLAB中的signrank函数可以方便地实现该方法。

Kruskal-Wallis检验、Wilcoxon符号秩和检验、配对t检验、方差分析、Wilcoxon秩和检验、CMH检验、t检验、Fisher精确检验、卡方检验的适用条件

下面是各种常见的假设检验方法及其适用条件：

1. Kruskal-Wallis检验：适用于比较三个或更多独立样本的中位数是否有显著差异。数据可以是连续的或近似连续的，不需要满足正态分布，但要求样本独立且总体分布相同。

2. Wilcoxon符号秩和检验：适用于比较两个配对样本之间的差异是否有显著差异。数据可以是连续的或近似连续的，不需要满足正态分布，但要求样本独立且总体分布相同。

3. 配对t检验：适用于比较两个配对样本之间的均值是否有显著差异。数据应该是连续的，满足正态分布，且样本独立且总体方差相等。

4. 方差分析：适用于比较三个或更多独立样本之间的均值是否有显著差异。数据应该是连续的，满足正态分布，且样本独立且总体方差相等。

5. Wilcoxon秩和检验：适用于比较两个独立样本之间的中位数是否有显著差异。数据可以是连续的或近似连续的，不需要满足正态分布，但要求样本独立且总体分布相同。

6. CMH检验：适用于比较两个或更多分类变量之间的关联是否有显著差异。数据应该是分类的，要求样本独立且总体分布相同。

7. t检验：适用于比较两个独立样本之间的均值是否有显著差异。数据应该是连续的，满足正态分布，且样本独立且总体方差相等。

8. Fisher精确检验：适用于比较两个分类变量之间的关联是否有显著差异。数据应该是分类的，要求样本独立且总体分布相同。

9. 卡方检验：适用于比较两个或以上分类变量之间的关联是否有显著差异。数据应该是分类的，要求样本独立且总体分布相同。