顺序数据用什么推断分析方式

对于顺序数据，可以使用卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等方式进行推断分析。

这些方法适用于数据为顺序类型，并且主要适用于以下情况：

总体分布形态未知或者非正态，或者体分布虽然正态，但样本容量极小，如10以下。

需要分析时间序列数据，例如季节性变化、趋势等。

具体选用哪种推断分析方式，需要根据数据的特点和研究目的来决定。

1. 顺序测量

评分等级的过程可以基于对个体的直接观察；也可以从数字测量开始，将这些数值转换成等级。将数值转换成等级的理由包括：

2'. 数学基础

Mann-Whitney U检验使用从两个不同样本中得到的数据来评估两种处理条件或两个总体间的差异。它可以看做是独立测量t检验的替代方法。Mann-Whitney检验的数学基础为：两个处理间的真实差异应该导致一个样本的数据普遍大于另一个样本的数据，如果将两个样本结合排列在一条直线上，则一个样本的数据应该集中在线的一段，另一个样本的数据集中在另一端。如果处理间不存在差异，那么大小数据将均匀混合。

2.2 虚无假设

H0：两个处理之间不存在差异，因此不存在一个处理条件的数据等级系统的高于（或低于）另一个处理条件的等级的趋势。

H1：两个处理之间存在差异，因此一个处理条件的数据等级系统的高于（或低于）另一个处理条件的等级。

2.3 计算

U值的计算类似于两个样本是比赛中的两对运动员，只要A中的一个个体的等级高于B中的一个个体，就能得一份。样本A中积累的总分数称为UA，同样计算B的U值，最后的U值是两个值中较小的那个。