中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系（510080） 趙 志 張晉昕

基于最大功效檢驗(yàn)判斷散落數(shù)據(jù)的歸屬*

中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系（510080） 趙 志 張晉昕△

目的給出醫(yī)學(xué)研究中進(jìn)行資料匯總時(shí)判斷散落資料歸屬的方法。方法按照最大功效檢驗(yàn)的思想，從Neyman-Pearson引理出發(fā)，推導(dǎo)出遺漏資料歸屬假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域，據(jù)以得出判斷結(jié)果的P值，全部計(jì)算在SAS環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。結(jié)果此處給出的方法在分析文中的實(shí)例時(shí)，檢驗(yàn)功效為0．9956，獲得的歸屬判斷結(jié)果甚為可靠。結(jié)論實(shí)際工作中出現(xiàn)一份資料從總體中散落，不宜直接通過(guò)差異性假設(shè)檢驗(yàn)判別其歸屬，需用此處給出的假設(shè)檢驗(yàn)方法合理地進(jìn)行歸并。

資料歸屬 Neyman-Pearson引理 最大功效檢驗(yàn)

在臨床試驗(yàn)［1－2］、社會(huì)調(diào)查［3］等研究實(shí)踐中，錄入數(shù)據(jù)資料時(shí)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)遺漏的情況。例如整理兩組人群資料，對(duì)A、B兩組資料分批錄入。但是隨后發(fā)現(xiàn)遺漏的部分資料還未錄入，而此時(shí)已經(jīng)難以分辨出這部分資料屬于A、B兩組中的哪一組，僅僅知道的是，這些遺漏的資料同屬于A組或同屬于B組。

試圖將這些資料歸并回所屬組別，一種比較容易想到的做法是：根據(jù)所研究的指標(biāo)，將那些遺漏的資料數(shù)據(jù)分別與兩組資料數(shù)據(jù)進(jìn)行t檢驗(yàn)，得到兩個(gè)P值，設(shè)其中只有一個(gè)P＞0．05，另一個(gè)P＜0．05，于是自然地將資料歸為沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0．05）的那組。但是，當(dāng)研究的兩組人群指標(biāo)差異不是很大時(shí)，兩次檢驗(yàn)都會(huì)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；或者當(dāng)兩組人群指標(biāo)差異大，兩次t檢驗(yàn)都得出P＜0．05的結(jié)果。此時(shí)，若是直接比較兩個(gè)P值，將遺漏的資料歸為P值較大的那組，其判斷結(jié)果并不能令人信服。按照統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)的思維，為了較好控制決策所犯錯(cuò)誤的大小，應(yīng)通過(guò)一次假設(shè)檢驗(yàn)推斷出結(jié)論。Neyman-Pearson引理為解決此問(wèn)題提供了思路。

最大功效檢驗(yàn)［4］

在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，無(wú)論是決定接受還是拒絕原假設(shè)，研究者都可能犯錯(cuò)誤。通常，要用犯錯(cuò)誤的概率來(lái)評(píng)價(jià)和比較假設(shè)檢驗(yàn)方法的優(yōu)劣。也就是如何控制這些犯錯(cuò)誤的概率，使得在某些情況下，所選檢驗(yàn)具有最小的犯錯(cuò)誤概率。

一般的做法是控制犯Ⅰ類錯(cuò)誤的概率，例如水平為α的檢驗(yàn)對(duì)所有可能的待檢驗(yàn)參數(shù)θ∈Θ0，允許犯Ⅰ類錯(cuò)誤的概率至多為α。在這樣的一類檢驗(yàn)中，一個(gè)好的檢驗(yàn)犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率也應(yīng)當(dāng)小，即當(dāng)θ∈Θc0時(shí)它的功效比較大。如果一個(gè)檢驗(yàn)犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率比這類檢驗(yàn)中所有其他檢驗(yàn)都小，它理應(yīng)是這個(gè)類中首選的檢驗(yàn)。這便是最大功效檢驗(yàn)（most powerful test，簡(jiǎn)稱MP檢驗(yàn)）。

對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)際問(wèn)題，想要得到最大功效檢驗(yàn)并不容易。下面的定理清楚地描述了原假設(shè)和備擇假設(shè)都只含一個(gè)關(guān)于樣本的概率分布（即H0和H1都是簡(jiǎn)單假設(shè)）的情況下，如何得到一個(gè)MP檢驗(yàn)。

定理（Neyman-Pearson引理）考慮檢驗(yàn)H0：θ＝θ0對(duì)H1：θ＝θ1，對(duì)于一個(gè)樣本x＝（x1，x2，…，xn），相應(yīng)于θi的聯(lián)合概率密度函數(shù)或概率質(zhì)量函數(shù)是f（x｜θi），i＝0，1，利用一個(gè)拒絕域?yàn)镽的檢驗(yàn)，R滿足對(duì)某個(gè)k≥0

而且

則滿足以上條件的檢驗(yàn)是一個(gè)MP檢驗(yàn)。

遺漏數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)施

針對(duì)兩組人群遺漏資料的歸類，通過(guò)Neyman-Pearson引理做出的檢驗(yàn)是很直觀的：假設(shè)研究者關(guān)心的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是均值，則判別遺漏數(shù)據(jù)歸屬時(shí)，可以借助遺漏部分算出的均值與兩組總體均值的關(guān)系來(lái)推斷。建立假設(shè)時(shí)，可以直接將H0和H1分別設(shè)為：遺漏數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的總體均值等于A組的總體均值以及等于B組的總體均值。這樣的檢驗(yàn)結(jié)果要么是拒絕原假設(shè)，即遺漏數(shù)據(jù)來(lái)源于B組；要么不能夠拒絕原假設(shè)，即沒(méi)有充分理由否定遺漏數(shù)據(jù)來(lái)源于A組。此時(shí)，一定能給出一個(gè)判別的結(jié)果。而且，通過(guò)Neyman-Pearson引理得到的檢驗(yàn)還是最大功效的檢驗(yàn)，保證了判別結(jié)果的可靠性。

將所要研究的問(wèn)題抽象出來(lái)：現(xiàn)有兩組A、B服從正態(tài)分布的獨(dú)立樣本資料m份和n份

其中，u1－α為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的1－α分位數(shù)。因此，得到水平為α下MP檢驗(yàn)的拒絕域?yàn)?/p>

（2）當(dāng)a＞0，即σ2A＜σ2B時(shí)，由式（6）得

這里需要注意的是，在代入數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)，需要將遺漏的數(shù)據(jù)與A組數(shù)據(jù)合并后求μA和這是由于以上推導(dǎo)出來(lái)的拒絕域是在原假設(shè)H0成立的條件下得到的。也就是說(shuō)，此時(shí)，遺漏的資料來(lái)自A組已被視作計(jì)算的前提。

舉 例

某一次調(diào)查擬了解兩個(gè)民族的肺活量水平。A、B民族的肺活量數(shù)據(jù)如表1所示。研究結(jié)束后，發(fā)現(xiàn)有12份調(diào)查表資料未被錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，肺活量數(shù)據(jù)為2．65，2．78，2．79，2．85，2．88，3．14，2．98，2．99，3．05，3．08，3．15，3．22?？梢源_知的是這12名個(gè)體屬于同一民族，可否根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)判斷他們屬于哪一個(gè)民族？

表1 兩個(gè)民族人群的肺活量／L

由以上數(shù)據(jù)計(jì)算得到：

按照本文“遺漏數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)施”第（2）部分內(nèi)容建立假設(shè)并求得

進(jìn)一步通過(guò)SAS程序（見(jiàn)附錄）得到檢驗(yàn)的P值為0．17，也就是說(shuō)，在顯著性水平α＝0．05時(shí)，不能夠拒絕原假設(shè)，即遺漏資料屬于A民族。同時(shí)，可以計(jì)算出檢驗(yàn)功效為0．9956，提示結(jié)論較可靠。

討 論

實(shí)際調(diào)查研究中，簡(jiǎn)單的兩組人群資料獨(dú)立錄入結(jié)束后，遺漏的部分可以通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的Neyman-Pearson引理將其合理地判給所屬的資料組別。并且，由于對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)是MP檢驗(yàn)，故能夠在控制Ⅰ類錯(cuò)誤的前提下，使得犯Ⅱ類錯(cuò)誤的概率最小，為實(shí)際工作判別資料的歸屬提供了切實(shí)有效的方法。

另外，如果出現(xiàn)多組資料錄入后，遺漏了部分資料，本文所述方法尚不能夠奏效。此時(shí)可以嘗試通過(guò)判別分析或者其他一些算法分類器，如樸素貝葉斯（naive Bayes classifier）、支持向量機(jī)（support vector machines）等判斷資料的歸屬情況，但是這些方法都不能像假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)菢?，在作出決策的同時(shí)控制犯錯(cuò)誤的概率水平。

［1］O′Leary E，Seow H，Julian J，et al．Data collection in cancer clinical trials：Too much of a good thing．Clinical Trials，2013，10（4）：624-632．

［2］范彩霞，吳劍秋，寇瑩瑩，等．RDC Onsite-藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)電子病例報(bào)告表常見(jiàn)疑問(wèn)分析．藥學(xué)與臨床研究，2013，21（2）：196-198．

［3］陳向明．資料的歸類和分析．社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線，1999，4：223-229．

［4］Casella G，Berger R L．統(tǒng)計(jì)推斷．第2版．張忠占，傅鶯鶯譯．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010，356-358．

［5］韋博成．參數(shù)統(tǒng)計(jì)教程．北京：高等教育出版社，2006，18-20．

附錄 SAS假設(shè)檢驗(yàn)P值和功效計(jì)算程序

（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

廣東省高等教育教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目（2013-113-11）

△通信作者：張晉昕，E-mail：zhjinx＠m(xù)ail．sysu．edu．cn