簡介
問題的提出
在實踐中我們常常會遇到以下一些資料，如需比較患者和正常人的血清鐵蛋白、血鉛值、不同藥物的溶解時間、實驗鼠發癌後的生存日數、護理效果評分等，這類資料有如下特點：
（1）資料的總體分布類型未知；
（2）資料的總體分布類型已知，但不符合常態分配；
（3）某些變數可能無法精確測量；
（4）方差不齊。
對於此類資料，除了進行變數變換或t’檢驗外，可採用非參數統計方法。
參數統計與非參數統計的區別
參數統計：即總體分布類型已知，用樣本指標對總體參數進行推斷或作假設檢驗的統計分析方法。
非參數統計：即不考慮總體分布類型是否已知，不比較總體參數，只比較總體分布的位置是否相同的統計方法。
類型
配對
對配對比較的資料應採用符號秩和檢驗（signed-rank test），其基本思想是：若檢驗假設成立，則差值的總體分布應是對稱的，故正負秩和相差不應懸殊。檢驗的基本步驟為：
（1）建立假設；
H0：差值的總體中位數為0；
H1：差值的總體中位數不為0；檢驗水準為0.05。
（2）算出各對值的代數差；
（3）根據差值的絕對值大小編秩；
（4）將秩次冠以正負號，計算正、負秩和；
（5）用不為“0”的對子數n及T（任取T+或T-）查檢驗界值表得到P值作出判斷。
應注意的是當n>25時，可用正態近似法計算u值進行u檢驗，當相同秩次較多時u值需進行校正。
成組
兩樣本成組資料的比較套用Wilcoxon秩和檢驗，其基本思想是：若檢驗假設成立，則兩組的秩和不應相差太大。其基本步驟是：
（1）建立假設；
H0：比較兩組的總體分布相同；
H1：比較兩組的總體分布位置不同；檢驗水準為0.05。
（2）兩組混合編秩；
（3）求樣本數最小組的秩和作為檢驗統計量T；
（4）以樣本含量較小組的個體數n1、兩組樣本含量之差n2-n1及T值查檢驗界值表；
（5）根據P值作出統計結論。
同樣應注意的是，當樣本含量較大時，套用正態近似法作u檢驗；當相同秩次較多時，套用校正公式計算u值。
多樣
多個樣本比較的秩和檢驗可用Kruskal-Wallis法，其基本步驟為：
（1）建立假設；
H0：比較各組總體分布相同；
H1：比較各組總體分布位置不同或不全相同；檢驗水準為0.05。
（2）多組混合編秩；
（3）計算各組秩和Ri；
（4）利用Ri計算出檢驗統計量H；
（5）查H界值表或利用卡方值確定機率大小。
應注意的是當相同秩次較多時，應計算校正Hc
等級
這類資料的特點是無原始值，只知其所在組段，故套用該組段秩次的平均值作為其秩次，在此基礎上計算秩和並進行假設檢驗，其步驟與兩組或多組比較秩和檢驗相同。需注意的是由於樣本含量較多，相同秩次也較多，套用校正後的u值和H值。
小結
多個樣本兩兩比較的秩和檢驗
同樣的，多個樣本組比較的秩和檢驗，如拒絕H0，只說明比較各組的總體分布位置不同或不全相同，應在此基礎上進行兩兩比較，常用Nemenyi法。
秩和檢驗的優缺點
秩和檢驗的優點是（1）不受總體分布限制，適用面廣；（2）適用於等級資料及兩端無確定值的資料；（3）易於理解，易於計算。缺點是符合參數檢驗的資料，用秩和檢驗，則不能充分利用信息，檢驗功效低。
3.套用中的注意事項：
（1）注意套用條件；
（2）編秩時相同值要取平均秩次；
（3）相同秩次較多時，統計量要校正。
秩和檢驗常用軟體
spss軟體，只要輸入數據，選擇合適的參數，就可以很快得到結果。
