非參數統計分析在多樣本研究中的應用論文
一、研究背景
當今經(jīng)濟研究領(lǐng)域，運用傳統的參數統計進(jìn)行實(shí)證分析非常廣泛。然而，在現實(shí)生活中，傳統參數統計方法對總體分布的假定常常難以滿(mǎn)足，比如數據并非來(lái)自所假定的分布，或者數據根本不是來(lái)自一個(gè)總體，又或者數據因為種種原因被嚴重污染等。這樣，假定總體分布的情況下進(jìn)行推斷的做法就可能產(chǎn)生錯誤的結論，影響決策。為此，人們希望在不假定總體分布的情況下，盡量從數據本身來(lái)獲得所需要的信息，這就是非參數統計的宗旨。
二、實(shí)證分析
以小白鼠為對象研究正常肝核糖核酸（RNA）對癌細胞的生物作用，試驗分別為對照組（生理鹽水），水層RNA組和酚層RNA組，分別用此3種不同處理方法誘導肝癌細胞的果糖二磷酸酯（FDP酶）活力，數據如表1所示.
3種不同處理的誘導結果
處理方法誘導結果
對照組2.792.693.113.471.772.442.832.52
水層RNA組3.833.154.703.972.032.873.655.09
酚層RNA組5.413.474.924.072.183.133.774.26
從上表可以看出，對照組的誘導的平均FDP酶活力最小，水層RNA組次之，酚層RNA組的最大。因此可以初步認為，3種誘導作用的效果有顯著(zhù)差異。
�。ǘ�、正態(tài)性檢驗
對樣本做假設檢驗則首先必須知道總體服從的分布，本文針對3個(gè)總體分別進(jìn)行正態(tài)性檢驗，原假設為H0：樣本所來(lái)自的總體分布服從正態(tài)分布，備擇假設為H1：樣本所來(lái)自的總體分布不服從正態(tài)分布。具體檢驗結果如下：
顯然，通過(guò)Kolmogorov-Smirnov檢驗可知，在給定的顯著(zhù)性水平0.05的條件之下，在3個(gè)總體所得P值均小于α，故拒絕原假設，可以認為出這3個(gè)總體均不服從正態(tài)分布。且從現階段所知的分布來(lái)看，無(wú)法斷定其到底屬于何種分布，故采用非參數方法對該問(wèn)題進(jìn)行統計分析。
�。ㄈ�、尺度參數檢驗
本文中尺度參數的檢驗采取Mood檢驗。原假設X和Y同分布，即H0：b=1，備擇假設H1：b≠1。通過(guò)R軟件檢驗結果如下：
Z檢驗統計量的值P值
對照組與水層RNA組-1.39560.1628
對照組與酚層RNA組-1.43490.1513
水層RNA組與酚層RNA組-0.410.6818
表4
結果顯示，對于分布函數形狀的檢驗，在給定的顯著(zhù)性水平0.05的條件之下，對照組與水層RNA組、對照組與酚層RNA組和水層RNA組與酚層RNA組的尺度參數檢驗均全部通過(guò)，接受原假設。即3個(gè)總體的分布函數（以及密度函數）的形狀完全相同，若有不同僅有可能的是位置參數不同。
�。ㄋ模�、位置參數檢驗
1、Kruskal-Wallis檢驗
由于本文樣本為3個(gè)獨立同分布的總體，因此對于位置參數的檢驗采取Kruskal-Wallis檢驗。根據題意有，原假設H0：試驗中3種誘導作用的效果無(wú)顯著(zhù)差異，備擇假設H1：試驗中3種誘導作用的'效果有顯著(zhù)差異。結果顯示p=0.01895，故在給定的顯著(zhù)性水平α=0.05條件之下，拒絕原假設。
2、Wilcoxon秩和檢驗
為了進(jìn)一步檢驗3中誘導作用中產(chǎn)生顯著(zhù)性差異的是哪一種，本文對其進(jìn)行兩兩的Wilcoxon秩和檢驗。其中，原假設H0：試驗中某兩種誘導作用的效果無(wú)顯著(zhù)差異，備擇假設H1：試驗中某兩種誘導作用的效果有顯著(zhù)差異。通過(guò)R軟件編程檢驗，結果如表5所示。
W秩和檢驗統計量的值P值
對照組與水層RNA組100.02067
對照組與酚層RNA組8.50.01564
水層RNA組與酚層RNA組270.6454
結果顯示，在給定的顯著(zhù)性水平0.05的條件之下，對照組與水層RNA組、對照組與酚層RNA組的位置參數檢驗沒(méi)有通過(guò)，因此拒絕原假設，認為對照組與水層RNA組、對照組與酚層RNA組的誘導作用效果有顯著(zhù)性差異。但是水層RNA組與酚層RNA組的Wilcoxon檢驗結果顯示，在給定的顯著(zhù)性水平0.05的條件之下，不能拒絕原假設，即沒(méi)有證據表明水層RNA組與酚層RNA組的誘導作用效果之間存在顯著(zhù)性差異。
三、結論
通過(guò)本文可以看出，在生物醫學(xué)領(lǐng)域，非參數統計具有非常廣泛的應用前景。非參數統計方法不僅可以像參數統計方法一樣用于處理定距、定比數據，更適合處理定類(lèi)、定序數據。參數方法對數據要求較多，而非參數統計方法則不同，研究的出發(fā)點(diǎn)是假定研究總體的理論分布是未知的，是一個(gè)待檢驗的假設，實(shí)際應用中這種問(wèn)題是非常普遍的。非參數統計方法減少了實(shí)際應用中對假設條件的依賴(lài)，進(jìn)而使得對多樣本問(wèn)題的研究更加客觀(guān)，不受樣本分布形式限制的，應用范圍、發(fā)生模型錯誤的可能性較小，有較大的穩定性，同時(shí)方法簡(jiǎn)便易行，直觀(guān)性強，易于接受和理解。此外，在本文的實(shí)證研究中，所有檢驗均為應用R軟件編程運算，因此R軟件具有實(shí)現比較非參數統計分析的強大功能。
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