基于Monte Carlo模擬的非參數(shù)多重比較方法評價

濱州醫(yī)學(xué)院(264003) 孫紅衛(wèi) 王 玖 韓春蕾

在實(shí)際工作中，經(jīng)常要用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)對多于2組的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如果有統(tǒng)計學(xué)意義，需要采用非參數(shù)的多重比較方法(multiple comparison procedures，MCP)來鑒別到底哪兩組有差異。相比參數(shù)檢驗(yàn)的MCP，非參數(shù)MCP研究較少，提供的方法不多，且統(tǒng)計軟件沒有直接調(diào)用的過程可供實(shí)現(xiàn)。本文收集了在實(shí)際中常常采用的5種非參數(shù)MCP，用Monte-Carlo模擬來考察這些方法的第一、二類錯誤和判對率，并對實(shí)際中應(yīng)用MCP提出建議。

非參數(shù)多重比較方法

1.Dunn_z

這是Dunn〔1〕在1964年提出的一種用于非參數(shù)多重比較的方法。第i組和第j組進(jìn)行比較的統(tǒng)計量為:

z服從正態(tài)分布。要對檢驗(yàn)水準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整，α'=2α/k(k-1)，z與za'比較。為兩對比組中第i組、第 j組的平均秩和;ni、nj為 i組、j組的樣本含量;N為總例數(shù)。

2.擴(kuò)展的t檢驗(yàn)法

擴(kuò)展的t檢驗(yàn)法是衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)第6版教材〔2〕中介紹的方法。第i組和第j組進(jìn)行比較的統(tǒng)計量為:

t服從自由度為N-k的t分布。其中，Ri、Rj、ni、nj、N的意義同上，k為組數(shù)，H為Kruskal-Wallis檢驗(yàn)所得的統(tǒng)計量。這種方法也需要編程實(shí)現(xiàn)。

3.秩次轉(zhuǎn)換之后的LSD(R_LSD)、SNK(R_SNK)和Bonferroni(R_BON)

Conover和 Iman〔3〕認(rèn)為，對于非參數(shù)多重比較的問題，可以對數(shù)據(jù)取秩次之后，再對秩次用參數(shù)多重比較的方法來解決。這也是實(shí)際工作中經(jīng)常采用的方法。本文考察了R_LSD，R_SNK和R_BON三種方法的性能。

在以上五種方法中，經(jīng)過證明，R_LSD與擴(kuò)展的t檢驗(yàn)法是等價的。所以，本文主要考察了四種非參數(shù)多重比較方法，即Dunn_z，R_LSD，R_SNK和R_BON。

評價指標(biāo)

理想的多重比較方法不但控制第一類錯誤在一定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)下，而且能夠盡量減少第二類錯誤，提高檢驗(yàn)效能。

1.第一類錯誤〔4〕

(1)CER(comparisonwise error rate)，指在單個的假設(shè)檢驗(yàn)中犯第一類錯誤的概率大小

(2)FWE(familywise error rate)，為實(shí)驗(yàn)的第一類錯誤。在檢驗(yàn)集合的所有假設(shè)檢驗(yàn)中出現(xiàn)第一類錯誤的概率，即檢驗(yàn)集合中至少發(fā)生了一個CER錯誤的概率。這是多重比較方法需要控制的指標(biāo)。

2.第二類錯誤〔5〕

(1)CP(complete power)，即完全效能，指在檢驗(yàn)集合的比較中發(fā)現(xiàn)所有的差異的能力。

(2)PP(proportional power)，即比例效能，指在一次兩兩比較中發(fā)現(xiàn)差異的能力。

3.TM(true model)〔6〕

判對率指對于檢驗(yàn)集合的統(tǒng)計推斷完全正確的概率，其同時考察了犯第一、二類錯誤的概率。

模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計

由于非參數(shù)多重比較主要用于不滿足參數(shù)檢驗(yàn)的條件時，比如不符從正態(tài)分布，或者雖然正態(tài)分布但是方差不齊時，所以考慮了兩種分布，一是對數(shù)正態(tài)分布，二是正態(tài)分布但是方差不齊。

考慮到多重比較方法的性能受到多個因素的影響，比如樣本含量、組數(shù)等，還有就是均數(shù)間的差異、方差大小等。為了盡量模擬實(shí)際應(yīng)用情況，實(shí)驗(yàn)設(shè)計見表1、表2。

表1 正態(tài)分布方差不齊時的實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定

表2 對數(shù)正態(tài)分布時的實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定

在不同組合下根據(jù)對應(yīng)的分布產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，并用4種多重比較方法進(jìn)行檢驗(yàn)，考察4種方法的一類錯誤，二類錯誤以及判對率。隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生在SAS8.2上實(shí)現(xiàn)，4種多重比較方法及各種指標(biāo)的計算均利用SAS的宏功能。每種組合下均模擬1000次。結(jié)果的分析使用SAS8.2和SPSS13.0實(shí)現(xiàn)。

結(jié) 果

本文兩種分布皆考慮了總體均數(shù)全部相等，總體均數(shù)部分相等和總體均數(shù)全部不等三種情況。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，正態(tài)分布方差不齊和對數(shù)正態(tài)分布的結(jié)果相似，所以兩種分布的結(jié)果合在一起分析。

1.總體均數(shù)全部相等

由于所有總體均數(shù)全部相等，不可能犯第二類錯誤。這里要考察的指標(biāo)只有FWE。

從表3可以看出，Dunn_z和R_BON對FWE的控制在0.1以下，而R_SNK的FWE超過了0.1的部分占17.4%，且當(dāng)樣本量小于20時，其檢驗(yàn)水準(zhǔn)都控制在0.1以內(nèi)。而R_LSD的FWE失去了控制。

表3 總體均數(shù)全部相等時FWE的模擬結(jié)果

2.總體均數(shù)部分相等

由于總體均數(shù)部分相等，這里要考察的指標(biāo)有FWE，CP，PP及 TM(結(jié)果見表4～6，圖1～4)。

表4 總體均數(shù)部分相等時FWE的模擬結(jié)果

表4和表3的結(jié)果相近，但是在部分相等時，四種方法的FWE都減小了。其中Dunn_z控制在FWE在0.1以下，而R_BON超過0.1的部分只有2.8%，R_SNK超過0.1的部分有23.5%，但當(dāng)樣本量小于20時，其FWE超過0.1的部分只有7.4%，而這時R_LSD的FWE超過0.1的部分有19.8%。

從圖1可以看出，Dunn_z法FWE中位數(shù)隨樣本量的增長變化不大，R_BON次之，而R_SNK和R_LSD增長較大。

圖1 總體均數(shù)部分相等時FWE的中位數(shù)隨樣本量的變化情況

圖2 總體均數(shù)部分相等時FWE的中位數(shù)隨組數(shù)的變化情況

從圖2可以看出，Dunn_z和R_BON的FWE在組數(shù)增大時變化不大，這由于兩種方法都根據(jù)組數(shù)來調(diào)整了檢驗(yàn)水準(zhǔn)。R_SNK的FWE變化不大，而R_LSD的FWE隨組數(shù)的增長而增大。

表5 總體均數(shù)部分相等時CP和PP的模擬結(jié)果

從表5可以看出，R_LSD和R_SNK的完全效能和比例效能接近，都較高，R_BON次之，Dunn_z的檢驗(yàn)效能最低。

從圖3可以看出，四種方法的檢驗(yàn)效能都隨著樣本量的增長而增大，且之間的差距越來越小。當(dāng)樣本量大于40時，四種方法的檢驗(yàn)效能相近。

圖4顯示四種方法的完全效能都隨著組數(shù)的增長而減小，但是減小的程度不一樣，Dunn_z的完全效能下降幅度最大 ，R_BON的下降幅度也較大，而R_SNK和R_LSD的完全效能下降幅度較小。

圖3 總體均數(shù)部分相等時CP的中位數(shù)隨樣本量的變化情況

圖4 總體均數(shù)部分相等時CP的中位數(shù)隨組數(shù)的變化情況

表6 總體均數(shù)部分相等時TM的模擬結(jié)果

判對率綜合了第一類錯誤和第二類錯誤，從判對率的角度看，其中最高的是R_BON和R_SNK。

3.總體均數(shù)全部不等

由于所有總體均數(shù)全部不等，不可能犯第一類錯誤。這里要考察的指標(biāo)只有CP和PP。

表7 總體均數(shù)全部不等時CP和PP的模擬結(jié)果

R_LSD和R_SNK的完全效能和比例效能接近，都較高，R_BON次之，Dunn_z最低。

結(jié) 論

選擇合適的檢驗(yàn)方法的原則是能將FWE控制在一定的水準(zhǔn)下，選擇檢驗(yàn)效能最高的方法。

從上面的結(jié)果中可以看出，R_LSD、R_SNK、R_BON以及Dunn_z犯第一類錯誤的概率依次減小，但檢驗(yàn)效能也依次減小。

R_LSD以控制CER為目的，所以它的FWE不受控制，會遠(yuǎn)大于檢驗(yàn)水準(zhǔn)，而R_SNK在樣本量比較小時，基本控制在0.1內(nèi)。而兩者的檢驗(yàn)效能相差不大。所以綜合來看，R_SNK要優(yōu)于R_LSD。

R_BON與Dunn_z都將FWE控制在0.1內(nèi)，但是R_BON的檢驗(yàn)效能要比Dunn_z高出很多，所以，在兩者中R_BON較優(yōu)。

R_BON與R_SNK比較，R_BON控制FWE的能力較高，但是檢驗(yàn)效能較低。從前面的結(jié)果可以看到，R_BON的FWE隨組數(shù)和樣本量變化比較平穩(wěn)，但是檢驗(yàn)效能卻隨著組數(shù)的增大和樣本量的減小而減小，在組數(shù)較小或樣本量很大時，其檢驗(yàn)效能與R_SNK接近。所以當(dāng)組數(shù)較小時，可以選用R_BON，而在組數(shù)較大時，如果樣本量也較大，可以考慮用R_BON，而如果組數(shù)較大但樣本量不大時用R_BON，檢驗(yàn)效能會較低。這時可以考慮用R_SNK，其檢驗(yàn)效能較高，而在樣本量較小時，其FWE基本控制在0.1以內(nèi)。

綜上，五種方法的性能如下:擴(kuò)展的t檢驗(yàn)法與R_LSD 等價，R_LSD、R_SNK、R_BON 以及 Dunn_z犯第一類錯誤的概率依次減小，但檢驗(yàn)效能也依次減小。四種方法受樣本量和組數(shù)的影響不同。R_BON和R_SNK是兩種較優(yōu)的方法。在實(shí)際中，當(dāng)組數(shù)較小時，或組數(shù)較大，且樣本量也較大時，可以選用R_BON;而如果組數(shù)較大，樣本量較小時，可以選用用R_SNK。

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