第四章多样本数据模型样本相互独立4.1Kruskal-Wallis秩和检验4.2正态记分检验*4.3Jonckheere-Terpstra检验样本不独立4.4区组设计数据分析回顾4.5完全区组设计：Friedman秩和检验4.6Kendall协同系数检验4.7完全区组设计：Cochran检验4.8完全区组设计：Page检验4.9不完全区组设计：Durbin检验
第四章 多样本数据模型 样本相互独立 4.1 Kruskal-Wallis 秩和检验 4.2 正态记分检验* 4.3 Jonckheere-Terpstra检验 样本不独立 4.4 区组设计数据分析回顾 4.5 完全区组设计：Friedman秩和检验 4.6 Kendall协同系数检验 4.7 完全区组设计：Cochran检验 4.8 完全区组设计：Page检验 4.9 不完全区组设计：Durbin检验
S秩和检验4.1Kruskal-Wallis例4.1在一项健康实验中，三组人有三种生活方式他们的减肥效果如下表：231生活方式7.39.03.7一个月后4.93.75.27.1减少的重量3.05.33.95.78.7（单位500g）2.76.5554ni=问：这三种生活方式的减肥效果(位置参数)是否相同?
4.1 Kruskal-Wallis 秩和检验 例4.1 在一项健康实验中, 三组人有三种生活方式, 他们的减肥效果如下表： 问：这三种生活方式的减肥效果(位置参数)是否相 同？
此类问题的数据的一般形式为：k2111C21Ck1C12C22k2.....C1n12n2Cknk人N=Zh=1ni.样本量总数为
此类问题的数据的一般形式为： 样本量总数为
在所有样本独立且来自等方差的正态总体的假设下，问题归结为验证总体均值是否相同Ho:μi=...=μk;H1：“不是所有的都相等."检验统计量为Zh=1 n;(; -a)2/(k - 1)MSTFMSEEh=1En=i(aij -z;)2/(N-k)这里; =n=iCi /ni, =h=in=i ai/N.F在Ho下的分布为自由度为(k一1,N一k)的F分布
在所有样本独立且来自等方差的正态总体的假设 下, 问题归结为验证总体均值是否相同. 检验统计量为
假定k总体有连续分布F1，….,Fk（无正态假定）Ho : Fi(α) = ... = Fk(α) = F(c);H1：F(α）=F(α一）i=1，..,k，位置参数并不全部相同这个问题写成线性模型形式：Cii=μ+i+ij,j=l,...,ni及i=l,..,k,这里误差是独立同分布的，检验问题Ho:01=02=...=0kH。：至少Ho的诸等式中有一个不成立类似于两样本Wilcoxon秩和检验的统计量的构造
假定 总体有连续分布 (无正态假定 ) 这个问题写成线性模型形式： 这里误差是独立同分布的. 检验问题 类似于两样本Wilcoxon秩和检验的统计量的构造