置换检验

资 源 简 介

置换检验

详 情 说 明

置换检验是一种非参数统计方法，特别适用于小样本数据分析的场景。与传统的参数检验不同，置换检验不依赖于特定的分布假设，而是通过数据本身的随机重排来构建经验分布。

其核心思想是通过对原始数据的标签或顺序进行随机打乱，模拟在零假设成立情况下的数据分布。每次随机排列都会生成一个新的数据集，经过大量重复后（通常数千次），这些排列结果就构成了一个经验分布。然后将实际观察到的统计量与这个经验分布进行比较，计算其出现的概率。

这种方法最大的优势在于对样本量没有严格要求，且不受正态分布等假设限制。在生物信息学、心理学实验等小样本研究中尤其有用。实施步骤包括：1)计算原始统计量 2)随机排列数据标签 3)重复生成置换样本 4)构建经验分布 5)比较原始统计量的位置。

值得注意的是，置换检验计算量较大，但随着现代计算机性能提升，这已不是主要障碍。它不仅能用于均值比较，还可扩展到相关性检验、回归分析等多种统计场景。