秩和检验的类型 _t检验和秩和检验区别

秩和检验的类型有：
1、配对。对配对比较的资料应采用符号秩和检验，其基本思想是若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不大。
2、成组。两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是若检验假设成立，则两组的秩和不会相差太大。
3、多样。多个样本比较的秩和检验可用KruskalWallis法。
4、等级。这类资料的特点是无原始值，只知道资料所在组段，故应用该组段秩次的平均值作为其秩次，在此基础上计算秩和并进行假设检验。
秩和检验的类型对配对比较的资料应采用符号秩和检验（signed-rank test），其基本思想是：若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。检验的基本步骤为：
（1）建立假设；
H0：差值的总体中位数为0；
H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0.05 。
（2）算出各对值的代数差；
（3）根据差值的绝对值大小编秩；
（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和；
（5）用不为“0”的对子数n及T（任取T+或T-）查检验界值表得到P值作出判断。
应注意的是当n>25时，可用正态近似法计算u值进行u检验，当相同秩次较多时u值需进行校正。两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。其基本步骤是：
（1）建立假设；
H0：比较两组的总体分布相同；
H1：比较两组的总体分布位置不同；检验水准为0.05 。
（2）两组混合编秩；
（3）求样本数最小组的秩和作为检验统计量T；
（4）以样本含量较小组的个体数n1、两组样本含量之差n2-n1及T值查检验界值表；
（5）根据P值作出统计结论。
同样应注意的是，当样本含量较大时，应用正态近似法作u检验；当相同秩次较多时，应用校正公式计算u值。多个样本比较的秩和检验可用Kruskal-Wallis法，其基本步骤为：
（1）建立假设；
H0：比较各组总体分布相同；
H1：比较各组总体分布位置不同或不全相同；检验水准为0.05 。
（2）多组混合编秩；
（3）计算各组秩和Ri；
（4）利用Ri计算出检验统计量H；
（5）查H界值表或利用卡方值确定概率大小。
应注意的是当相同秩次较多时，应计算校正Hc 这类资料的特点是无原始值，只知其所在组段，故应用该组段秩次的平均值作为其秩次，在此基础上计算秩和并进行假设检验，其步骤与两组或多组比较秩和检验相同。需注意的是由于样本含量较多，相同秩次也较多，应用校正后的u值和H值。
t检验和秩和检验区别t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。
选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同
在实际问题中，首先计算出实际样本的t值，然后根据t分布可以查出在原假设下取得该t值的p pp值，最后根据适当的显著性水平（如0.05）来决定是否拒绝原假设，推断两类样本的均值是否有显著差异。
Wilcoxon秩和检验(rank-sum test)，有时也叫Mann-Whitney U检验，是另一类非参数检验方法，它们不对数据分布作特殊假设，因而能适用于更复杂的数据分布情况。而当数据实际上满足正态分布时，用t tt检验更有效。
秩和检验的做法是，首先将两类样本混合在一起，对所有样本按照所考察的特征从小到大排序。
在两类样本中分别计算所得排序序号之和，称作秩和。秩和检验的基本思想是，如果一类样本的秩和显著地比另一类小（或大），则两类样本在所考察的特征上有显著差异。秩和检验的统计量就是某一类的秩和
为了比较两类样本的秩和是否差异显著，需要比较T分布，当样本数目较大时，人们可以用正态分布来近似秩和
单细胞数据分析中的秩和检验与t检验在单细胞数据分析的过程中，寻找差异基因的过程需要用到对基因统计的假设检验（例如函数FindAllMarkers中的test.use参数），我们这里来深入了解一下假设检验的方法和应用环境。
秩和检验适用于广泛的统计学环境，秩和检验是检验总体分布位置是否相同，因而称为非参数检验（No