深度挖掘统计分析的宝藏
你是否已经习惯了依靠 t 检验和方差分析（ANOVA）进行数据层面的探查？今天，我们要带您走进一片更为广袤的统计检验领域，它们在面对错综复杂的真实数据时，能发挥出不可估量的作用。本文将揭秘五个鲜为人知的统计检验方法，并一探它们在免疫学（如TCR/BCR序列谱）、金融（如股票价格）和体育等领域的实际运用。
首先让我们了解一下曼-肯德尔检验（Mann-Kendall Trend Test）。这是一种非参数检验，它能够洞察数据是否展现出递增或递减的趋势。与简单的线性回归不同，这一检验不要求数据必须呈现线或符合正态分布的约束。
在金融领域，曼-肯德尔检验能够敏锐地捕捉股票价格中微妙的上升趋势。而在免疫学中，这一方法则有助于观察TCR/BCR克隆在时间维度上的扩展或收缩趋势，为疾病研究提供有力支持。
接着我们来看Mood的中位数检验（Mood’s Median Test）。当数据分布呈现偏态，或者你更关注中位数而非均值时，这一稳健的非参数检验便大显身手。它在免疫学中可用于比较多个患者组TCR多样性的中位数，在金融领域则可以比较不同股票的每日收益率中位数，甚至在体育领域中可以用来评估不同策略下的中位数表现指标。
Friedman检验是重复测量方差分析（ANOVA）的非参数等效方法。它专长于在同一组受试者（或区组）上，评估多个处理或条件是否导致了不同的结果。这一方法在体育领域中可用于比较同一组运动员在不同训练方案下的表现变化，同时也适用于免疫学和金融领域的多种应用场景。
Theil-Sen估计量则是一种线斜率估计的稳健方法。它对异常值不那般敏感，通过计算所有成对斜率的中位数得出结果。在金融领域中，Theil-Sen估计量被用来估计股票趋势时规避极端日期的干扰；在免疫学中，它可以TCR频率或抗体水平随时间的变化情况；在体育领域，该方法可以用来分析运动员表现的趋势而不受个别偶然性的影响。
最后还要提的是Anderson-Darling检验。这是一款拟合优度检验方法，用来验证数据是否符合某一特定分布（通常是正态分布）。该检验更加注重数据的尾部表现，对于极端值的偏差非常敏感。它在金融、免疫学和体育等多个领域都有广泛的应用场景。
以上五个统计检验方法虽可能不为大众所熟知，但在实际的数据分析工作中却能发挥巨大的作用。无论是面对复杂的数据分布、异常值的干扰还是重复测量的需求，这些方法都能提供有力的支持。让我们更加深入地探索这些统计工具的奥秘吧！