将样本中位数与总体中位数 (常为标准值或大量观察的稳定值)作比较,目的是推断样本是否来自某已知中位数的总体,即样本所代表的总体的中位数是否等于某一已知的总体中位数。常用符号检验或符号秩和检验,后者的效率较高。
符号检验 方法步骤如下:
(1) 将各观察值大于已知总体中位数者记为“+”,小于已知总体中位数者记为“-”,等于已知总体中位数者记为“0”。
(2) 分别数出“+”、“-”号的个数,以较少个数为统计量K值,以“+”、“-”号个数之和为n。
(3) 以n及K查表1得P值,按所取检验水准作出推断结论。注意:当统计量K值恰等于表1中的界值时,其确切概率常小于表中相应的P值;表1中同一行(即同一n)内,界值相同时,表示确切概率相同,且常小于表中的较小P值。
表1 符号检验用K界值表
n | P(1):0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.01 | 0.005 |
4 | 0 |
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5 | 0 | 0 |
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6 | 0 | 0 | 0 |
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7 | 1 | 0 | 0 | 0 |
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8 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
11 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 |
摘自 山内二郎:統計数值表,306,JSA-1972
本法的基本思想是假定样本来自某已知中位数的总体,则样本数据中大于及小于已知中位数的个数应相近,即“+”、“-”号的个数应相近;若“+”、“-”号的个数相差悬殊,即K特别小,则假设成立的可能性也小。从表1也可看出:当n确定后,K值愈小,P值也愈小,因而可根据小概率事件来拒绝假设;反之,若P不小,则不能拒绝假设。
当n>15时,表1查不到,可按正态近似原理,用下式计算u值,
求得u值后,查u界值表得P值,按所取检验水准作出推断结论。
例1 已知某地正常人尿氟含量的中位数为0.86mg/L。今在该地某厂随机抽取12名工人,测得尿氟含量(mg/L)如下:0.84,0.86,0.88,0.94,0.97,1.01,1.05,1.09,1.20,1.28,1.35,1.83。问该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人?
H0:总体中位数等于0.86,
H1:总体中位数大于0.86。
单侧a= 0. 05。
求各观察值与0.86之差,得“-”号1个,“0”号1个,“+”号10个,于是K=1,n=11,查表1得P<0.01,按a= 0.05水准拒绝H0,接受H1,故可认为该厂工人尿氟含量高于当地正常人。
符号秩和检验 见条目 “配对资料的符号秩和检验”。唯一不同的是“差值”的算法各异:这里的“差值”是各观察值与已知总体中位数之差; 配对资料符号秩和检验中的“差值”是各对数据之差。
例2 用例1资料作符号秩和检验。
表2 中位数的符号秩和检验的计算
尿氟含量(mg/L) | (1)-0.86 | 秩 次 |
0.84 | -0.02 | -1.5 |
-1.5, +64.5 |
H0、H1、a均同例1。
本例n=11,T=1.5,查符号秩和检验用T界值表得P<0.005,
按α=0.05水准拒绝H0,接受H1,结论与例1相同。
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