用stata做的非参数秩和检验,看不懂结果,求教1

你可以先对数据进行编秩 genrank rx=x 再对所编好的秩做方差分析 oneway rx g, t sch即可

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把group的类型换成numeric,然后添加到最下面那幅图的窗口的Grouping Var... number添加到test var... list 然后点Define Groups(定义组名？) 然后就应该清楚了吧

秩和检验属于非参数统计，使用的是曼-惠特尼检验，这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义，即越接近0就越显著。Z标准化后的得分。 秩就是秩序的意思，秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量。按照从小到大的顺序排列好后，序号求和就为秩和，而和越大，说明差异越明显。秩和除以N...

检验结果中的Z值即通常所用的U值，AsympSig。用近似法计算出的P值2-tailed表示双侧检验，ExactSig表示用确切概率法计算出的P值，通常2者P值一致。秩和检验又称顺序和检验，它是一种非参数检验。它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强。

主要就是看z和p值 你没有做趋势检验，不用谈比较趋势 秩均值是国内不懂的人乱翻译的，没这个说法。z就是统计量 我替别人做这类的数据分析蛮多的

1、假设检验对象不同：秩和检验主要用于对两个相关配对样本之间的差异进行假设检验，而非参数检验则可以适用于多组或单组样本的假设检验。2、数据要求不同：秩和检验对数据的要求相对较高，要求数据至少是顺序型变量，而非参数检验对数据类型没有特殊要求，可以适用于名义、顺序或连续型变量。

秩和检验是一种非参数检验方法。秩和检验主要用于分析两个独立样本的数值是否有所不同。其基本原理是对两组样本的数据值进行排序，然后赋予相应的秩次，之后计算两组秩次的和。这种检验方法无需事先假定数据的分布形式，因此具有广泛的应用范围。详细解释如下：秩和检验的核心是秩次的赋予和比较。在对两...

非参数检验通常会返回一些统计量，如排名和秩和。这些统计量可以用于推断样本数据的总体分布或分布差异。一般来说，非参数检验的结果会给出一个p值，它表示在零假设下观察到的差异是由于随机事件造成的概率。如果p值小于预先设定的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝零假设，意味着可以在样本数据中...

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是t检验，一种是属于非参数检验的秩和检验（wilcoxon 秩和检验）。一般来说两样本秩和检验是t检验的补充，如果t检验不能做，就会考虑用两样本秩和检验。当t检验条件不符合，特别是达不到正态或者近似正态分布的条件时，可考虑过两样本秩和检验。统计分析...

菜单分析——非参数检验——旧对话框——2个独立样本，检验变量选择治疗积分，分组变量选择组别，检验类型勾选mann——Whitney，选项里边勾选描述性，四分位数，其他默认。确定。然后就会输出结果了。z和p都有。