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非參數檢驗范文1
[關鍵詞]化學藥品；非參數檢驗；引濕性；溶解性；Kruskal-Wallis； Wilcoxon
中圖分類號：F224-39 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）16-0255-01
藥物的引濕性對它的一般介紹是：在一定溫度與濕度的條件下這種物質對吸收能力的大小。在藥物徹底處于一定程度的濕度空間中，又或是在相同的制劑中包含有游離水時，藥物就會由于受到引濕的作用造成粉末的流動性、分散性、壓實性等其中的個別性質產生變化，有時也會讓藥物結塊、潮解、穩定性減弱，嚴重時還會影響藥物的含量，所以藥物的引濕性對藥物的影響特性就體現在：穩定性、有效性、安全性三方面。
水的溶解性屬于物理特性，是指藥物在水中過的溶解速度與能力。根據相關實驗的證明引濕性與水溶解性與分子間作用力、溫度、氣壓三者存在著某種內在的相關聯系。這次實驗用500中化學藥物為主體，分別利用Kruskal-Wallis 與Wilcoxon 秩和檢驗深入的研究了引濕性與水溶解性之間的聯系，一方面從物理的角度說明了藥物引濕的相關原理，另外也為藥物引濕機的研究打下來深厚的基礎。
1 儀器與材料
實驗中所需要的儀器有：Aquadyne DVS雙站全自動水分吸附分析儀（來自；美國康塔儀器公司）DZKW-D-4型電熱恒溫水浴鍋（來自北京市永光明醫療儀器有限公司）[1]。所需要的材料為：羥苯磺酸鈣，來自西安利君制藥有限責任公司，批號：20131011；利血平，來自云南植物藥業有限公司，批號：HB20090501；鹽酸吡格列酮，來自浙江華海藥業股份有限公司，批號：5410-12-009；富馬酸福莫特羅，來自天津力生制藥股份有限公司，批號：0307001）；辛伐他汀，來自浙江海正藥業股份有限公司，批號： B2100209）；氟伐他汀鈉，來自深圳信立泰藥業股份有限公司，批號： 12111004）；維生素B12，來自華北制藥威可達有限公司，批號： J090403B；消旋瑞格列奈，來自北京協和藥廠，批號：RGLN-XX） 等多達515個品種[2]。
2 方法
2.1 引裥圓舛
當前對藥物的引濕性測定方法只有兩種：靜態分析法和動態分析法。靜態分析法是指將盛有飽和鹽溶液的干燥器或人工氣候箱、電子天平手工此三種測量方式，缺點是：藥品用量太多、測試時間過長。對對動態分析法實驗的簡單分析如下：通過利用動態水分吸附分析法來分析樣品在不同濕度下的吸附水分能力的變化，這種做法既可以節省用量，還能節約時間[3]。筆者所建立的具有普遍適應性的動態測試法如下：它測定了多達500種的化學藥物引濕性質。實驗條件：溫度限定在25℃，氮氣流規定在500 m L?min-1，相對濕度從10%逐漸變化，變化幅度是從20%慢慢變化到80%，隨后再慢慢降低至20%，在這過程中除了相對濕度80% 設定為3小時外，其他相關濕度都限定在1小時[4]。所設定的自動檢測樣品質量時間間隔為10秒，自動記錄樣品質量時間間隔為1分鐘。以樣品初始質量為 100%開始測量，逐步計算樣品在適度發生變化后每個時刻的吸濕量，最終得出水分吸附動力學曲線圖[5]。
2.2 水溶解性測定
通過對2015年版（二部）《中國藥典》所記錄的溶解度實驗方法，我們得出了500種化學藥物的近似溶解度。簡單的實驗方法是：首先稱取研成細粉的樣品，將其置于溫度在25℃的定容量水中，間隔5分鐘震蕩30秒，再觀察半小時以內的溶解情況[6]。
3 結果
將500種化學藥品按水溶解性的不同劃分為4水平，按實驗結果統計每個水平對應的品種數及占總數的百分比 ，其中水平1的溶解度最低，S≤10，品種數占總數的57.00%，水平4 的溶解度最高，S>1 000，品種數占總數的6.00%。
通過測定25℃時500種化學藥品的水分吸附動力學曲線，計算得到至環境相對濕度 80% 時樣品達到吸附平衡的吸濕百分率，來表征樣品的引濕性。以4種化學藥品為例，維生素 B12、羥苯磺酸鈣、馬來酸麥角新堿和利血平的吸濕百分率分別為19.8% 、8.8% 、4.3% 、0.04%，對應的水溶解性水平分別為2、4、2、1（圖1） 。
采用Kruskal-Wallis檢驗分析500種化學藥品的測定結果，4 水平的溶解性逐級增大，對應吸濕百分率的均值也逐漸增加，4 水平對應吸濕百分率均值的差異有統計學意義。
使用Wilcoxon秩和檢驗對4水平每對進行非參數比較（圖3），兩兩變量比較，除水平2和水平3吸濕百分率均值的差異沒有統計學意義外，其他水平對應的吸濕百分率均值之間都有顯著性差異，說明化學藥品的引濕性與其在水中的溶解性呈正相關，通常來說，化學藥品在水中的溶解度高則引濕性強，溶解度低則引濕性弱，但單純的根據某個品種在水中的溶解性來判斷其引濕性是不一定準確的，后續的工作中會針對以水溶解性來預測引濕性做更進一步的研究[7]。
4 結論
藥物的引濕性會直接影響藥物的穩定性、有效性和安全性，本實驗采用動態水分吸附分析法測定了500種化學藥品的引濕性，通過實驗測定或查詢標準得到了全部樣品的水溶解性并劃分為 4個水平，采用非參數檢驗方法推斷出化學藥品的引濕性與在水中溶解性呈正相關，為深入研究藥物引濕機理奠定了實驗基礎。
參考文獻
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非參數檢驗范文2
[關鍵詞]統計學原理 男女生 成績差異
[中圖分類號] O212.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2013）14-0150-02
一、期末測試成績
中國海洋大學2012年秋季學期大學日語Ⅱ（2011級）男女生期末測試成績如下：
男生（n1=13）：
97 96（2） 90 86 84 83（2） 80 75 53 33 18
女生（n2=25）：
98（2） 97 96（2） 95 93 92 91 90（3） 89 88 87 85 84 83 82 81 80 79 78 70（2）
二、中數
中數（Md）也稱為中位數，是指在頻數分布中位于中間位置的那個數值。它反映的是一組數據的集中趨勢，也稱為集中量數。
（一）列頻數分布表（部分數據）
■
（二）計算中數的位置
中數的位置=■=■=19.5
即中數的位置在第19位和第20位的兩個數值中間。
（三）找出中數
在本案例中，由于排列在中數位置上的數值是87和85（2個85重復）之間的數值。在計算上可將其視為一個分數單位上的幾個連續數字，即3個數值是均勻分布在87-85區間。
如圖所示：
-88---87----85-----85-----84-----
第19區間 第1個20區間 第2個20區間
假設每個區間的間隔為1/3=0.33，則案例中的中位數位于第19位和第20位（2個）三個數值中間，即為第1個20區間的上限（0.33÷2≈0.17），因此中數（Md）=85+0.17=85.17≈85
（四）中數的優缺點
當一組測試結果出現極端數據時，常用中數。這樣做并不影響進一步的統計分析。因為求中數不受極大值和極小值的影響，決定中數的關鍵是居中的那幾個數據的數值大小。如在本案例中，33和18就是兩個極小值。但中數也有一些不足之處，如中數是根據數據的相對位置來確定的，在計算時不是每個數據都加入計算，從而有較大的抽樣誤差，不如平均數穩定。
三、中數檢驗法
（一）計算原理
中數檢驗法是通過對來自兩個獨立總體的兩個樣本的中位數來判斷兩個總體取值的平均狀況是否有顯著性差異。它的基本思想是假設兩個總體總有相同的分布規律，那么它們的取值將具有相同的平均狀態，中數是集中趨勢的度量，因此兩個總體的中數應該是相等的。兩個樣本是從兩個總體中隨機抽取出來的，那么兩個樣本的總數也應該大致相同。如果兩個樣本的總數差異較大，則應否定兩總體取值平均狀態相同的假設，或者說兩總體不具有相同的分布規律。因此其虛無假設是：兩個獨立樣本是從具有相同中數的總體中抽取的。它可以是雙側檢驗或單側檢驗。雙側檢驗結果顯著，意味著兩個總體中數有差異（并沒有方向）；單側檢驗結果顯著，則表明備擇假設“一個總體中數大于（或小于）另一個總體中數”成立。
（二）計算過程
中數檢驗法的具體步驟為：
（1）將兩個樣本數據混合由小到大排列。
（2）求混合排列的共同中數（Md）。
（3）分別找出每一樣本中大于混合中數及小于混合中數的數據個數，列成四格表。
（4）對四格表進行X2檢驗
查X2表求得臨界值，若實得X2值大于臨界值，X2檢驗結果顯著，則說明兩樣本的集中趨勢（中數）差異顯著。
四、虛無假設和備擇假設
（1）建立虛無假設和備擇假設。
H0：男女生的期末成績沒有差異。
H1：男女生的期末成績有差異。
（2）選擇并計算檢驗統計量。
根據前面計算與推斷已知：中數（Md）=85。以下統計男女生成績大于和小于85的數據個數，并列成四格表。
■
X2=■
=■=1.59
（3）根據顯著性水平α確定臨界值。
設α=0.05，由df=1，查X2分布表，求得X20.05 （1）=3.84。
（4）根據統計結果，做出推論結論：
因實得X2=1.59，而X20.05 （1）=3.84；故X2X20.05 （1）。
所以不能拒絕虛無假設，認為男女生期末成績無顯著差異。
五、兩獨立樣本的非參數檢驗
中數檢驗法是通過對來自兩個獨立總體的兩個樣本的中位數來判斷兩個總體取值的平均狀況是否有顯著性差異。中數檢驗法屬于兩獨立樣本的非參數檢驗。
非參數檢驗一般不需要嚴格的前提假設。這是它與參數檢驗相比的最大優點。幾乎每種參數檢驗都有一些嚴格假設，若不滿足這些假設仍然有參數方法處理，很可能得出錯誤結論。而進行非參數檢驗不必過多考慮那些假設條件。比如在參數檢驗中，無論是Z檢驗、T檢驗還是F檢驗，它們對總體參數都有相應的前提假設，如T檢驗中要求樣本來自正態分布的總體，若是兩獨立樣本的T檢驗，還要求兩個總體方差齊性。在方差分析中，需要滿足正態性、可加些、各組方差齊性等基本假設。
但在本案例中，我們并不清楚總體分布是否呈正態，或者對研究總體的其他情況知之不多，這時數據無法滿足參數檢驗的諸多要求和假設。鑒于上述情況，本檢驗采用了不需要根據總體的分布及參數進行統計的方法――非參數檢驗（中數檢驗法）。非參數檢驗不必過多考慮那些假設條件，對總體分布不做嚴格假定，這種方法是依據數據的順序、等級資料即可進行統計推斷，在實踐中得到了極為廣泛的應用。不過非參數檢驗也有不足之處。最大的不足是未能充分利用資料的全部信息。例如本案例中，把全部分數按順序排列后轉化為序列數據，即用第一位、第二位等來表示，然后計算中數位置，找出中數，進行X2檢驗。這時數據變得相對簡單，分數之間的差異多樣性也變得簡單化了。因此，如果某些資料既可以用參數檢驗，也可以用非參數檢驗，則應使用參數檢驗。若所得資料不滿足參數檢驗要求的前提條件，則應使用非參數檢驗，雖然會浪費一部分信息使得檢驗的效能低一些，但不至于做出錯誤結論。
[ 參 考 文 獻 ]
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非參數檢驗范文3
關鍵詞：股利政策 公司股價 相關性分析 非參數檢驗
任何企業要進行權益資本融資，都要考慮股價問題，因為股價代表公司的價值，希望股價越高越好，公司的股利分配政策對股價有影響嗎？影響程度有多大？另一方面任何投資者對權益資本進行投資時也十分關注公司的股利分配政策。為了給企業制定股利分配政策和為投資者提供決策依據，本文選取A上市公司2005年至2011年的財務數據，分析驗證上市公司股利政策穩定性中的分配方式與股價之間存在顯著相關性。希望幫助企業合理制定股利分配政策以提高公司的價值，同時對投資者投資時提供決策參考，減少盲目性，降低投資風險。
一、 文獻綜述
（一）國外文獻 從1956年哈佛教授約翰·林特納（John Lintner）首次提出公司制企業進行股利分配行為的有關理論模型起，人們便開始研究股利政策是否會產生企業的市場效應。1961年米勒（Miller）和莫迪利安尼（Modigliani）研究并提出“股利無關論”，自此，西方的研究學者就一直圍繞股利是否會對企業市場價值產生影響進行討論和研究?；旧峡梢苑殖扇齻€學派：戈登（Gordon）“一鳥在手理論”，該學派認為高股利增加企業的市場效應；米勒（Miller）和莫迪利安尼（Modigliani）“股利無關論”（又稱“MM理論”），認為股利的高低與企業的市場價值無關；布倫南（Brennan） “稅差理論”，這個理論與“一鳥在手理論”正好相悖，認為低股利才會對增加市場價值起到積極作用。西方的學者在古典學派理論的基礎上進行批判的繼承，不斷完善股利理論，提出了不少具有代表性的觀點。林特納（Lintner，1956年）首先對信號傳遞理論進行實證分析，以美國600家上市公司的財務經理為對象。做了問卷調查，結果表明，股利政策能夠向市場傳遞公司盈利狀況的信號。佩蒂特（Pettit，1972）研究了股利變化的信息含量和市場反應的關系，結果發現，從月收益率和日收益率的不同角度，股利的公告能夠引起股價的波動。
（二）國內文獻 我國證券市場起步較晚，相關理論的研究也就相對起步較晚。呂長江和王克敏（1999年）用因子分析和逐步回歸分析法為主要方法，選擇了滬深兩市1996年至1998年間支付現金股利的372家上市公司為研究樣本，研究分析了我國上市公司股利政策的主要影響因素。在1997年，就股利政策的市場反應的問題，張水泉和韓德宗（1997）首先進行實證分析研究，通過累計超額收益率的方法，對1992年至1996年上交所的350個的股票，現金股利、股票股利和配股事件的不同行業、不同規模、不同業績股票的股利政策的市場反應進行研究。其后，陳曉、陳小悅和倪凡（1998）以1995年首次分配股利的86家公司為樣本，首次提出信號傳遞效應。在近20多年中，不少經濟學者研究股利政策對上市公司和股民的影響，也積累了不少學術成果。
二、研究設計
（一）研究假設 假設在股利政策公布日前后各20日內其他事件對股價均不造成影響的前提下，可以把股利政策的穩定性分為三種情況，包括股利政策的穩定性按變化劃分、按股利分配方式的穩定性劃分、按股利分配數量劃分，其根據是股利政策的廣義定義——股利政策的發放形式、發放數量和最顯而易見的表面變化。公司股價用累計超額收益率描述?；诖?，本文提出以下假設：
假設：股利分配政策中，股利分配數量、股利政策表面變化、股利政策分配方式和股價之間具有顯著相關性
（二）變量定義 （1）股利政策的穩定性按變化與否劃分。從A公司2006年至2011年財務報表可以看出，根據公司股利政策的穩定性按改變與否，而是否變化與前一年度的股利政策相比較而言，分為兩種情況，改變記為1，不變化記為0，除2007年、2008年記為0外其余均記為1。把股利政策改變和不變化這兩個不同事件與股價（累計超額收益率）分別進行非參數檢驗。（2）股利政策的穩定性按股利分配方式的穩定性劃分。股利分配方式的變化與前一年度相比，在2006年至2011年中A公司有兩種股利發放形式，包括派發現金股利、現金股利和股票股利混合派發。由表（1）可知，2006年、2010年和2011年公司派發的股利政策是混合方式，均派發每10股1.5元，同時轉增股，這種情況在自公司上市以來實行的情況并不多，記為1。其他年份都是只采用派發現金股利的方式，是本公司常用的股利政策，記為0。把采用現金股利形式和采用混合形式這兩個不同事件與股價（累計超額收益率）分別進行非參數檢驗。（3）股利政策的穩定性按股利分配數量劃分。股利分配數量變化也是與前一年度相比較，由于股利分配數量的變化比較頻繁，因此不通過分類的方式進行非參數檢驗來驗證相關性，而是直接把分配數量的具體額度直接與累計超額收益率進行相關分析。
（三）研究方法 通過閱讀A公司的財務報表以及觀察股票走勢，截取股利分配日前后各20日的股票價格和上市指數，通過下面步驟計算累計超額收益率：（1）每天股票收益率=（當天價格-前一天價格）÷前一天價格；（2）每天指數收益率=（當天指數-前一天指數）÷前一天指數；（3）超額收益率是每天股票收益率與每天指數收益率之間的差額；（4）累計收益率為這段時間內超額收益率的漲幅；（5）累計超額收益率為這段時間內超額收益率的直接簡單加總。為了直觀的分析股利政策的穩定性對股價的影響，運用EXCEL和SPSS11.5進行實證分析。主要通過相關性分析，計算Pearson簡單相關系數，進行兩獨立樣本的Mann-Whitney U檢驗，驗證上市公司股利政策穩定性與股價之間的關系。
（四）樣本選取和數據來源 本文所選取的是A上市公司2005年至2011年共8年的財務報告數據，所有的原始資料均來源于巨潮資訊網、中國證監會網站和和訊網。
三、實證檢驗分析
（一）描述性統計 。A 公司是電力自動化公司，股利政策如表（1）。描述性統計結果見表（2）。2006年兩次股利政策公布均為負數，而第二次公布應為補充，更能完整體現2006年的股利政策，按第二次公布日的累計超額收益率為2006年的累計超額收益率。
（二）相關性分析 從財務報告中得到每年該公司總共發放的股利分配額度，分析累計超額收益率與股利分配數量的相關性。由表（3）可以看出，累計超額收益率和股利分配數量的相關性系數為0.275。統計檢驗的相伴概率大于0.01，即表示兩者沒有相關性。
（三）非參數檢驗 股利政策是否發生變化和股利政策分配方式是否發生變化沒有直接的數據證明，因此這里把每年的股利政策和前一年的情況相比較進行分類，分別用0和1表示，運用SPSS進行兩獨立樣本非參數檢驗。（1）股利政策變化和累計超額收益率的非參數檢驗。獨立樣本U檢驗（Mann-Whitney Test）見表（4）。結果表明，U=4，W=19，Z的值為-0.387，相伴概率為0.699，大于顯著性水平，不能拒絕零假設，可以認為無論股利政策與前一年相比是否變化，不存在顯著差異。極端反應檢驗 （Moses Test）結果見表（5）。結果表明，跨度為7，相伴概率為1；截頭跨度為4，相伴概率為0.857。兩者的相伴概率均大于顯著性水平，不能拒絕零假設，認為兩者之間沒有顯著差異。（2）股利政策分配方式變化和累計超額收益率的非參數檢驗。獨立樣本U檢驗（Mann-Whitney Test）結果表（6）所示。結果表明，U=0，W=10，Z的值為-2.121，相伴概率為0.034，小于顯著性水平，可以認為應該拒絕零假設，認為股利政策分配方式不同會造成累計超額收益率存在顯著差異。極端反應檢驗（Moses Test）結果見表（7）和表（8）?？梢钥闯?，跨度為4，相伴概率為0；截頭跨度為2，相伴概率為0。兩者的相伴概率均小于顯著性水平，可以認為應該拒絕零假設，存在顯著差異。在相關性分析中，股利分配數量和累計超額收益率之間的Sig>0.001，從而顯示兩者沒有顯著相關性。在非參數檢驗中，股利政策變化、股利政策分配方式變化先進行分組，再與累計超額收益率分別進行檢驗，分別得出Sig?？梢钥闯觯衫叻峙浞绞阶兓屠塾嫵~收益率之間的Sig
四、結論與建議
（一）研究結論 本文研究得出如下結論：上市公司股利支付與上年的股利支付無關，而是取決于當年的盈余。從股利政策分配方式變化和累計超額收益率的非參數檢驗來看，上市公司分配股利可以通過股票股利、現金股利、財產股利、負債股利以及兩種或多種混合的各種方法，不同的發放形式會對公司的財務狀況、利潤分配情況以及股票價格的漲跌產生不同的影響，本次檢驗說明不同的股利分配方式對股票的累計超額收益率產生影響。計算政策公告日前后各20日的累計超額收益率，分三個方面包括股利政策變化、股利分配方式變化、股利分配數量變化，分別與累計超額收益率進行相關性分析和兩個獨立樣本的非參數檢驗，研究結果表明累計超額收益率只與股利政策的分配方式的穩定性之間存在顯著相關性。由于從2005年開始股權分置改革年數較少，在進行非參數檢驗時，分組的結果造成游程檢驗無法進行，這是本文的不足之處，期望在以后更新數據后重新檢驗。
（二）相關建議 本文提出如下建議：（1）在現金股利、股票股利、財產股利、負債股利以及選取其中兩種或多種進行混合等多種股利政策的形式中，公司可以根據自身的需求進行選擇，在制定股利政策的時候，應該選擇制定長期方案，而不能為了短期的現金流入或者短期收益而臨時改變股利政策。當然，公司在制定長期股利政策的時候要充分結合當時的經濟環境、行業發展前景以及公司的發展目標，在以后的期間可以適時地進行稍微的調整。（2）穩定的股利政策說明公司正在正常的發展，因而可以相信公司是具有發展前景的，可以適當地進行投資。同時可以看出累計超額收益率均為正，雖然2009年為負，這是由于經過2008年的金融危機，所有公司經濟都在一定程度上出現問題，而該公司的虧損較小。對投資者而言，在進行投資之前可以看看該公司的股利政策的穩定性，主要是看股利政策分配方式的穩定性，因此，投資者對這種因為政策的原因或者公司自身正在發生巨大變化的情況下需做一種觀望的態度，不要因為派現多就急于投資。近些年來，越來越多的上市公司通過增股的方式來籌集資金，但是證監會有明文規定：上市公司的凈資產收益率只有連續三年超過10%的才可以增發、配股。因此有些公司為了降低凈資產額采取了發放現金股利的政策，這表面是為給投資者予以回報，實際則是公司為實現增發、配股的目的而采取的手段。影響股票價格的因素有很多，如：貨幣政策、財政政策、宏觀經濟取向、市場管理行為、上市公司財務狀況、交易雙方的心態等?；旧鲜鼋ㄗh，投資者可以優先選擇投資于那些股利政策穩定且股利發放率高的上市公司。（3）由于現階段公司對于股利政策的制定比較隨意，且無論從支付形式的穩定性還是從支付方式的穩定性來說，上市公司的股利政策均在一定程度上不具有穩定性，因而為了規范我國的證券市場，政府部門必須起到宏觀調控的指導作用。政府可以制定約束性法律法規，要求上市公司在凈資產額達到一定程度時必須派發股利等防止公司在制定股利政策時投機取巧。同時，政府部門要積極發揮監管和引導職能，建立一個公平、透明的交易平臺，促進我國資本市場健康、穩定和持續發展，促進國民經濟發展。
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非參數檢驗范文4
【關鍵詞】2型糖尿病 臨床路徑管理 效果 變異分析
2型糖尿病是臨床上一種較常見的慢性消耗性疾病[1]，也是臨床上的多發病。糖尿病的不可治愈性以及多種并發癥對患者的健康造成了極大的影響，且長期的藥物和需要住院治療也給患者和患者的家庭帶來了極大的影響和經濟負擔。對2型糖尿病患者進行有效的臨床路徑管理，增加患者的正性變異，不僅能夠更好的幫助患者康復，而且能夠減少患者的經濟負擔?，F對我院2013年度診治的2型糖尿病患者200例的路徑管理措施和效果以及發生變異的因素進行回顧性的分析總結，對結果進行如下的簡要分析報告如下：
1.臨床治療和方法
1.1臨床資料
對我院2012年隨機抽取的2型糖尿病臨床路徑管理患者200例，通過我院建立的患者數據庫，分析患者的病歷資料并調查患者的變異因素進行分析，患者的具體伴隨癥狀表現見下表一：
1.2統計學方法
采用SPSS13.0統計軟件，計量資料采用均值±標準差（ ）表示，組間比較用單因素方差分析和t檢驗，用χ2檢驗比較總有效率，以P
1.3方法
使用描述性分析、非參數檢驗、多元線性回歸分析、相關分析等分析方法，對我院2013年度診治的2型糖尿病患者200例的路徑管理措施和效果以及發生變異的因素進行回顧性的分析總結，分析2型糖尿病臨床路徑實施效果，出現的變異和發生變異的原因，針對變異原因提出相應的管理策略。
2.結果
2.1臨床路徑管理效果
2.1.1住院天數 對患者使用臨床路徑管理后，使用非參數檢驗，不同癥狀表現的患者住院時間服從正態分布，平均住院時間是12d，符合在路徑規定的標準住院時間11-15d的范圍內，患者的住院時間對比無明顯的差異p>0.05。但不同伴隨癥狀的患者的住院時間不一樣，其中皮膚瘙癢的患者的住院時間為7d作用，出現了肢體病變和酮癥酸中毒患者住院的時間為12-15d，結果對比具有統計學意義P
2.1.2住院花費 患者的住院總費用呈偏態分布，平均花費為5500元左右。使用非參數檢驗不同患者的住院費用，其中出現較嚴重并發癥的患者較有癥狀但無伴隨并發癥患者所花費的費用更高，且年齡>60歲以上的患者需要的費用也更高，那是因為此類患者合并有更多的基礎疾病。同時結果還顯示出，擁有醫保的患者比沒有醫保的患者所需費用更多，各組結果對比均具有統計學意義P
2.2變異分析
2.2.1臨床路徑的常見變異 2型糖尿病患者常見的變異主要有患者入徑標準控制變異，住院時間的變異和患者住院費用變異。廣義線性模型分析住院時間的影響因素，結果顯示醫保類型、糖尿病神經病變是影響住院時間的最主要因素。
2.2.2變異的原因 患者住院時間發生正性變異的原因主要有患者的血糖控制較好；患者的藥物治療效果較好，不需要進行手術或進行進一步的檢查；患者沒有醫保無法負擔住院費用需要自行出院的?；颊咦≡簳r間發生負性變異的原因主要有患者病情復雜需要進行進一步的檢查和治療；藥物治療無效甚至需要進行手術治療的[2]；血糖控制不好并發其他癥狀或并發癥的；醫護人員工作失職對患者治療或護理不當的，詳細結果見下表二：
3.討論
從上文的數據結果表明對2型糖尿病臨床路徑管理之后，不同癥狀表現的患者的住院時間比無明顯的差異p>0.05，說明2型糖尿病臨床路徑的實施對患者住院時間進行了有效的控制。有效的控制的患者的住院時間就最大程度上節約了患者的住院花費，緩解了患者的經濟負擔。但使用非參數檢驗，不同年齡、不同并發癥以及患者有無醫保等情況使得不同患者的住院時間以及住院的花費存在顯著性的差異，結果對比具有統計學意義P
同時醫院也要加強相關的配套措施，加快醫院“硬件”的建設，比如建立好醫院的電子病歷系統提高整體的醫院信息化水平，為2型糖尿病臨床路徑變異管理提供必要的技術支持。 針對變異發生的主要環節及項目特別是常見的項目，比如住院時間、住院費用、檢查檢驗項目等作為變異管理的重點進行明確的規范。同時多與同行開展臨床路徑變異管理的專題培訓召開經驗交流會，多借鑒同行在變異管理上的經驗避免問題的發生。
【參考文獻】
[1]鐘南山.內科學[M]，第8版.北京：人民衛生出版社，2010，335-339.
非參數檢驗范文5
關鍵詞：無棣縣；降水量；降水日數；非參數檢驗
中圖分類號：P426.61+4 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）12-2234-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2017.12.010
Analysis of Precipitation Change Tendency in Wudi County During 1971-2010
XU Qing-wen， LU Shu-wen， LIU Shu-di， WANG Ming-tao， FU Hua-bo
（Wudi Meteorological Bureau， Binzhou 251900，Shandong，China）
Abstract： According to the precipitation data of Dajian station and regional station in Wudi county in almost forty years （1971-2010）， using nonparametric test and linear regression methods， the change rules， mutability， stabilities and other characteristics of annual total precipitation， seasonal precipitation and annual precipitation days of Wudi county were analyzed in the past forty years. The results showed that the annual total precipitation showed a rising trend in the past forty years and fluctuated greatly and had no mutability. On the whole， annual precipitation days had a weak tendency to reduce and the average precipitation days was 65 days. Precipitation concentrated mainly in summer and it varied obviously in different seasons and the average summer precipitation was 367.81 mm more than winter precipitation. Spring precipitation had a distinct rising trend while precipitations in summer， autumn and winter had reducing trends at different levels. Precipitation period from April to September was mainly from six o’clock to eight o’clock when it was divided by time frame. The days of heavy rain and torrential rain in Wudi county increased and precipitation of such intensity showed a rising trend.
Key words： Wudi county； precipitation； precipitation days； nonparametric test
o棣縣位于山東省最北部，瀕臨渤海，地處黃泛平原和濱海平原區，盛產棉花、小棗等作物[1，2]，而且無棣地下鹵水資源分布廣、儲量大、濃度高，有利于鹽業發展。無論是棉花、小棗等農作物的生產還是海鹽的產出都與降水這一氣象因子息息相關。降水也影響無棣縣當地水文因素的時空變化[3，4]，研究降水的變化規律對指導農業生產、促進農業發展提質增效以及水資源的合理規劃利用都有極其重要的意義。
研究降水變化趨勢的方法有很多，常用的有線性擬合法、累積距平曲線法、R/S方法、小波分析法、正交函數展開法等[5，6]。這些方法在降水、氣溫等氣象因子的變化趨勢研究分析中被廣泛使用。劉艷輝等[7]利用一元線性回歸方程對臺山市降水變化趨勢進行分析；羅玉等[8]使用滑動平均等統計法研究了西南地區極端降水的變化趨勢；段麗瑤等[9]利用經驗正交展開法和旋轉經驗正交展開法分析了環渤海地區夏季降水的時空變化特征；夏興生等[10]利用氣候傾向率、多項式曲線對濱州市的暴雨氣候特征及洪澇災害特點進行了分析。本研究結合董旭光等[11]對山東省近50年降水變化特征的研究，利用線性回歸擬合、Mann-Kendall非參數檢驗等方法對1971-2010年40年無棣縣的年降水量、降水日數、降水時段的變化趨勢、突變等特征進行了簡要分析，以便更好地為農業生產、海鹽生產進行服務。
1 o棣縣地理氣候概況
無棣縣位于山東省最北部、渤海西南岸，東經117°31′-118°12′，北緯37°41′-38°17′，地勢西南高，東北低，整個縣域南北長70 km，東西寬60 km，總面積1 998.12 hm2，占濱州市總面積的21.2%。無棣縣屬北溫帶東亞季風區域大陸性氣候，四季分明，干濕明顯。春季多風干燥，夏季濕熱多雨，秋季溫和涼爽，冬季長而干冷。
2 資料來源與數據分析
2.1 資料來源
利用無棣國家一般氣象站降水資料進行分析，該站位于無棣縣城院前街2號，資料站點號為54722，資料年限為1971-2010年，共計40年，選取年降水量、各季降水量、年降水日數等數據進行分析。定義日降水量大于0.1 mm的天數為降水日數。季節劃分以12月至次年2月為冬季，3～5月為春季，6～8月為夏季，9～11月為秋季。降水強度的等級劃分為：日降水量在0.1～10.0 mm為小雨日，10.0～25.0 mm為中雨日，25.0～50.0 mm為大雨日，50.0 mm以上為暴雨日。
2.2 數據分析
2.2.1 線性回歸擬合 利用線性回歸擬合對降水量或降水日數進行趨勢分析[12-14]。將年降水量、季節降水量、降水日數等降水數據利用最小二乘法進行線性擬合，列出線性回歸方程，從而得出描述數據變化的一元線性方程。
計算過程中，以年份為自變量，以降水量或者降水日數為因變量，建立線性回歸方程：y（t）=ax+b。其中，a為降水量（降水日數）的變化趨勢即變率，若a>0，則表示降水量（降水日數）呈上升趨勢，若a
2.2.2 Mann-Kendall突變檢驗 使用Mann-Kendall非參數檢驗來檢測氣象因子的突變性。突變指的是相對穩定態下的不連續跳躍，氣象學范疇內，在天氣不斷變化的過程中存在的不連續性即為突變。造成突變的原因有兩種，一種是天氣系統內部出現的沒有外界影響的狀態下出現的突變，這種突變通常會有周期性的變化；另一種是由于外力作用影響下的突變，如人為遷站而導致的氣象數據突變。Mann-Kendall非參數檢驗方法最初由Mann[15]和Kendall[16]提出并發展的，該方法既可以用于檢測氣象因子的變化趨勢，也可以對氣象因子的突變點進行分析檢驗[17-19]。
在Mann-Kendall檢驗中，原假設時間序列H0（x1，x2，…，xn）是n個獨立的、隨機變量分布的樣本，備擇假設H1是雙邊檢驗，對于所有的k，j≤n，且k≠j，xk和xj分布不相同。構造檢驗統計量的秩序列：
其中，E（Sk）=k（k-1）/4，Var（Sk）=k（k-1）（2k+5）/72（1≤k≤n）。UF1=0，給定顯著性水平α，若|UFk|>Uα，則表明序列有明顯的趨勢變化。將時間序列x按照逆序排列，得出反序列UBk=-UFk，且k=n+1-k（k=1，2，…，n）。
通過分析UFk、UBk序列可以得出序列x的變化趨勢，確定突變的時間點與突變區域。若UFk數值大于0則表明序列為上升趨勢，反之則為下降趨勢，當二者都超過臨界直線時，表明上升或下降的趨勢較為明顯。若二者的曲線存在交點，而且交點在臨界直線之間，那么交點所對應的時間就是突變開始的時間。
3 結果與分析
3.1 年降水量的變化趨勢
無棣縣1971-2010年的年降水量變化規律見圖1。由圖1可知，無棣縣的年降水量變化幅度較大，年降水量最多的年份總降水量為952.9 mm，降水量最少的年份總降水量為238.1 mm，40年的年均降水量為555.1 mm。對這40年的年降水量進行回歸分析，可得回歸方程y=0.591 5x+542.94，從擬合方程來看，無棣縣的年降水量呈上升趨勢，但上升并不明顯，上升趨勢為0.591 5 mm/年。
計算年降水量的變異系數可得，年降水量的變異系數最大為1.798 6，出現在2010年，最小為0.836 2，出現在2007年。無棣縣40年里的年降水量隨時間變化較大，穩定性較差。使用Mann-Kendall非參數檢驗法對年降水量進行突變檢驗，得出年降水量不存在突變點。
3.2 降水量的季節變化趨勢
根據無棣縣的季節降水量統計值，可知無棣縣年降水量主要集中在夏季，約占各季總降水量的68.91%，季節差別較明顯，夏季平均降水量為382.49 mm，較冬季多367.81 mm。
根據Mann-Kendall非參數檢驗法統計，由圖2可知，春季降水量突變發生在2008年，2008年之后，正向序列UFk曲線向正方向發展，與春季降水的線性擬合得出的一元線性方程的變化趨勢相同，春季降水符合y=1.039 1x+53.603的線性擬合。由圖3可知，冬季降水量的突變發生于1972年，UFk曲線向負方向發展，同樣與線性擬合得出的變化趨勢相同，呈下降趨勢。且通過對四季降水量趨勢進行線性擬合發現，除春季外，其他3個季節的降水量變化均有逐年遞減的發展趨勢。其中，夏、秋、冬季降水量分別符合y=-0.270 7x+388.04、y=-0.131 6x+85.255、y=-0.064 1x+15.995的變化趨勢。
3.3 降水量的月變化趨勢
按照月份分析，無棣縣的降水主要集中在7、8月（圖4），7月平均降水量達173.0 mm，約占降水總量的31.20%。6、7、8月3個月的總降水量明顯高于其他月份，約占總降水量的68.98%，這符合無棣縣降水量的季節變化規律。
各月降水中，3、4、6、10月的降水量突變較為明顯（圖略）。3月的突變時間為1986、1989、1991年。4月和6月的降水量突變集中在2005-2010年，10月降水量的3次突變發生在1975年以前。
3.4 降水日當浠趨勢
由圖5可知，無棣縣的降水日數以0.251 7 d/年的速率逐年減少，符合線性方程y=-0.251 7x+70.335的變化規律。其中，最大降水日數出現在1990年，為89 d，最小降水日數出現在1999年，為50 d，變化幅度并不大。40年的年均降水日數為65 d。根據降水日數的突變性檢驗圖可知，降水日數的突變時間點為1972年，降水日數的正向序列曲線向負方向變化，說明降水日數在減少。
3.5 降水時段分析
由于資料缺乏，暫用1999-2010年4～10月無棣縣小時降水量進行統計分析。由圖6可知，無棣縣0時至8時的降水量以及降水次數明顯高于其他時段。2時至7時降水次數較多，均在150次以上，6時最多，為183次。其中，6～8時的降水次數約為489次，占總降水次數的15.32%，12～14時降水次數所占比重最小，為9.71%。從降水總量來看，4、6、7、8、17時的降水總量都在400 mm以上，其中7時的降水量最多，為489.7 mm，6時次之，為453.0 mm，8時為434.2 mm。降水量最少的時段為12時，降水總量不足6時降水量的一半，為210.8 mm。由此可知，無棣縣的降水集中在6～8時，該時段降水約占總降水量的16.82%，3～5時降水量所占比重次之，為14.38%，其中，12～14時降水量最少，約占總降水量的8.24%。
3.6 極端降水天氣及各等級強度降水分析
根據1971-2010年無棣縣的日極端降水量統計結果（圖略），極端日降水量的變化趨勢符合y= -0.012 8x+88.108，有微弱的下降趨勢。其中，40年的極端日降水量中最大的數值為194.9 mm，出現在1992年7月24日，最小值為41.2 mm，出現在2002年8月5日。
對日降水量出現的月份進行統計比較，如表1所示，8月出現極端日降水的概率最高，為46.34%。
1971-2010年各等級降水強度與降水日數的變化規律見圖7。由圖7a可知，40年內無棣縣的小雨日數符合y=-0.215 95x+53.927的擬合規律，各年總降水量可用y=-3.019 1x+1 285.1的一元線性方程進行擬合。由此可得，小雨日數與該等級強度的總降水量都在逐年下降，而從圖7b、7c、7d中可知，中雨、大雨、暴雨日數都呈上升趨勢。從圖8可知，中雨、大雨、暴雨各等級的降水總量不斷上升，其中暴雨的降水總量上升趨勢最為明顯，為7.898 3 mm/年。根據統計結果，大雨與暴雨日數主要集中在6、7、8月，2、5、9、10月也有出現，但次數較少。這符合1971～2010年無棣縣月降水總量的分布規律，也是造成夏季降水總量較多的原因之一。
綜上分析可知，1971-2010年無棣縣年總降水量呈逐年上升趨勢，而降水日數呈不斷減少的變化規律，可能是由于中雨、大雨、暴雨等降水日數與降水量的增多引起的，中等以上等級強度的降水量增多可能占主要原因，具體成因及分析還需要進一步研究。
4 小結
根據無棣縣國家一般氣象站1971-2010年40年的降水統計數據，利用線性回歸擬合、Mann-Kendall非參數檢驗等方法揭示了無棣縣40年的降水變化趨勢、突變等特征，主要得出以下結論。
1）1971-2010年無棣縣年降水量變化符合線性方程y=0.591 5x+542.94，呈逐年上升趨勢。年降水量的波動性較大。
2）無棣縣的季節降水集中在夏季，除春季降水量有上升趨勢以外，其他季節降水量都呈下降趨勢。春季與冬季降水量存在突變點，春季降水量突變發生在2008年，冬季的突變時間為1972年。
3）從各月降水量分析可知，6、7、8月3個月的降水總量數值最大，約占總降水量的68.98%。其中，3、4、6、10月的降水突變較為明顯，突變次數較多。無棣縣的大雨、暴雨日數主要集中分布在6、7、8月，符合月降水以及季節降水的變化規律。
3）1971-2010年無棣縣降水日數以0.251 7 d/年的速率逐年減少，降水日數的突變時間點為1972年。
4）無棣縣4～10月降水時段集中于6～8時，該時段降水總量約占總降水量的16.82%，降水次數所占比重也為所有時段降水次數比重的最高值，為15.32%，12～14時的降水量最少，降水次數也最低。
5）1971-2010年無棣縣極端日降水量呈下降趨勢，下降程度并不明顯。極端日降水量為1992年7月24日的194. mm，屬于暴雨日數。其中，7、8月出現日極端降水的概率較大，即無棣縣的極端降水主要集中在夏季。
對40年的降水數據進行分析，無棣縣降水強度除小雨的降水日數及降水量有下降趨勢外，中雨、大雨、暴雨的降水日數及降水總量都有逐年增加的趨勢，降水總量的增加趨勢較為明顯，這可能是在降水日數減少的情況下造成年降水量增加的成因。
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非參數檢驗范文6
關鍵詞：投資項目后評價；系統工程；反饋控制理論；統計方法
中圖分類號：C32 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）11-0-01
一、引言
投資項目后評價是項目生命周期中不可或缺的重要環節，是對項目的立項決策、建設目標、設計施工、竣工驗收、生產經營全過程所進行的系統綜合分析和對項目產生的財務、經濟、社會和環境等方面的效益與影響及其持續性所進行的客觀全面的再評價，通過分析和評價、吸取項目的經驗和教訓，為后續項目的建設提供參考。本文以某產能區塊一次、二次加密及聚合物驅項目后評價為例，從工程項目后評價的內容著手，對其進行系統分析研究，對投資項目后評價中數據資料、預測資料、等級資料的統計方法的選擇進行了分析，給出了投資項目后評價中各類統計資料的適用統計方法。
二、統計分析方法概述
統計類型根據數據類型，可分為計數資料、預測資料、等級資料三種統計類型，對于每種類型均有相應的統計方法。
（一）計數資料的統計方法
計數資料是將大量的定量指標進行統計歸類，計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表進行歸類分析，所謂R×C表可以分為雙向無序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類，不同類的行列表根據其研究目的，其選擇方法也不一樣。
（二）測資料的統計方法
分析預測資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析F檢驗等，非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗主要是將已有的前段實際數據與預測數據進行直觀對比，根據數據規律進行重新預測，得出更加準確的結論。F檢驗是將已有的前段實際數據與預測數據進行方差分析對比，矯正進行重新預測，得出更加準確的結論。
（三）等級資料的統計方法
等級資料是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病癥嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常采用分成若干個等級然后分類計數的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統計上稱為等級資料。
三、項目后評價中統計分析法應用分析
項目后評價資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法并非易事。對于同一個資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。項目后評價中正確選擇統計方法的依據是：第一，根據研究目的，確定數據特征，正確判斷統計資料所對應的類型（預測、計數和等級資料）；第二，根據相應的數據類型，選擇合適的統計方法進行數據分析；第三，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。
在某產能區塊一次、二次加密及聚合物驅投資項目后評價中，有很多情況應采用計數資料的統計方法將大量的定量指標進行統計歸類，從而發現其中的規律，為后評價得出正確的評價結果。包括如“項目主要目標實現情況評價表”、“儲量變化情況表”、“ 開發方案設計指標評價表”、“地層壓力情況統計表”、“ 鉆井液參數設計數據表”、“ 各種石英砂性能指標”、“水、聚驅排量相當抽油機和螺桿泵經濟評價統計表”、“新鉆開發井投資變動情況表”等等。
對水、聚驅投產的205口油井的產液、產油、泵徑、泵效、載荷利用率等計數資料進行統計分析，利用單向有序R×C表進行統計，統計如下：
根據R×C表的統計，聚驅區塊抽油機井，預測平均單井初期產液74.54t/d，實際初期平均單井日產液80.68t，日產油6.33t，綜合含水92.15%，平均泵效65.16%。載荷利用率為36.04%，扭矩利用率為51.83%；水驅區塊抽油機井，預測平均單井初期產液22.3t/d，實際初期平均單井日產液27.52t，日產油4.24t，綜合含水84.6%，載荷利用率為49.55%，扭矩利用率為58.18%，平均泵效47.15%；通過統計表很清楚地發現，所選抽油機型號可以滿足生產要求，且為后期增產措施實施后可以達到的最高產量留有余地。
四、結論
（1）投資項目后評價數據紛繁復雜，首先應對這些數據資料歸類整理，認清那些是計數數據、哪些是預測數據、哪些是等級數據，以便選擇合適的統計分析方法。
（2）對于定量的實際數據一般應選擇計數統計方法，預測性數據一般應用預測對比方法，等級類定性的數據一般應選擇等級分類統計方法。
（3）對于不同數據類型，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。
參考文獻：
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