柯克伦检验法英文解释翻译、柯克伦检验法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Cochrane's test method

分词翻译：

柯的英语翻译：

【建】 chry-; chryso-

克的英语翻译：

gram; gramme; overcome; restrain
【医】 G.; Gm.; gram; gramme

伦的英语翻译：

human relations; logic; match; order; peer

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

柯克伦检验法（Cochran's Q test）是一种非参数统计方法，用于检验三个或更多相关样本（或匹配组）中二分变量（二分类变量）的分布是否一致。它特别适用于重复测量设计或区组设计，其中同一组受试者在不同条件下被多次测量（结果均为“是/否”或“成功/失败”等二元结果）。

汉英词典角度解释

柯克伦 (Kēkè lún)： Cochran (威廉·格梅尔·科克伦，William Gemmell Cochran)，该检验方法的提出者姓氏音译。
检验法 (Jiǎnyàn fǎ)： Test method / Test procedure。
柯克伦检验法 (Kēkè lún Jiǎnyàn fǎ)： Cochran's Q test / Cochran Q test。

方法核心含义

目的：判断多个相关的二分变量（通常代表不同处理条件或时间点下的结果）是否存在显著差异。即，检验这些条件或时间点下“成功”（或“是”）的比例是否相同。
适用数据：
- 因变量是二分变量（例如：有效/无效、通过/未通过、是/否）。
- 自变量包含三个或更多相关组（例如：同一受试者在三种不同药物处理下的反应；同一批产品在三种不同检测方法下的合格情况）。
- 数据通常以列联表形式呈现，行代表受试者或区组（Blocks），列代表不同的处理条件（Treatments），单元格内是二分类结果（如1=成功，0=失败）。
原假设 (H₀)：所有处理条件（列）的“成功”概率相同。
备择假设 (H₁)：至少有两个处理条件的“成功”概率不同。
统计量 (Q)：检验基于一个服从卡方分布的统计量Q。Q的计算公式考虑了每个处理条件下的总成功数、每个区组（受试者）的总成功数以及总成功数。 $$ Q = (k-1)frac{ksum_{j=1}^{k}Tj - (sum{j=1}^{k}Tj)}{ksum{i=1}^{N}Xi - sum{i=1}^{N}X_i} $$
- k = 处理条件数（列数）
- N = 区组数（受试者数，行数）
- T_j = 第 j 个处理条件下的总成功数（第 j 列的总和）
- X_i = 第 i 个区组的总成功数（第 i 行的总和）
结果解读：计算出的Q统计量与自由度为 (k-1) 的卡方分布临界值比较。如果Q值大于临界值，则拒绝原假设，表明至少有两个处理条件的效果存在显著差异。通常需要进行事后两两比较来确定具体哪些组间有差异（如 McNemar 检验的校正版本）。
与McNemar检验的关系：柯克伦Q检验可视为 McNemar 检验（用于两个相关样本）在三个或更多相关样本上的推广。

应用场景举例

医学：比较同一组患者使用三种不同止痛药后疼痛缓解（是/否）的效果是否有差异。
心理学：测试同一组被试在三种不同刺激条件下反应正确（是/否）的比例是否相同。
质量控制：检验同一批产品在三种不同检测方法下被判定为合格（是/否）的比例是否一致。
市场调研：同一组消费者对三种不同广告方案表示喜欢（是/否）的比例是否存在差异。

权威参考来源

Cochran, W. G. (1950). The comparison of percentages in matched samples. Biometrika, 37(3/4), 256–266.** 这是科克伦提出该方法的原始论文，具有最高权威性。链接通常指向JSTOR等学术数据库（需订阅）：https://www.jstor.org/stable/2332378
Sheskin, D. J. (2020). Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures (6th ed.). Chapman and Hall/CRC.** 这是一本非常全面的统计学手册，包含柯克伦Q检验的详细说明、公式、示例和假设条件。章节：27.1 Cochran's Q Test。书籍链接（出版社）
National Institute of Standards and Technology (NIST) Engineering Statistics Handbook. 美国政府标准机构提供的在线统计学手册，内容权威可靠。章节：7.3.3.5 Cochran's Test for Variances Outliers (注：虽然标题提到方差，但内容实际涵盖了二分变量的Cochran's Q Test)。在线手册链接
McDonald, J. H. (2014). Handbook of Biological Statistics (3rd ed.). Sparky House Publishing.** 面向生物学家的实用统计学指南，包含柯克伦Q检验的解释和示例。章节：Cochran's Q test。在线免费版本链接
《医学统计学》教材（如孙振球主编，人民卫生出版社）。国内权威医学统计学教材通常会介绍该方法，特别是在涉及配伍设计或重复测量分类数据的章节。

网络扩展解释

柯克伦检验法（Cochran's test）是一种统计学方法，主要用于检测数据中的异常方差或处理特定模型假设的验证。其含义和应用可归纳如下：

1.核心定义与用途

方差离群值检验：柯克伦检验法常用于检验多个方差数据中是否存在显著偏离其他值的离群方差。例如，在实验设计中，若不同组别的方差差异过大，可通过该方法判断是否存在异常。
自回归模型中的应用：在计量经济学中，该检验可能与自回归模型（如AR模型）的残差自相关性分析相关。例如，EViews软件中科克伦检验的结果可能因算法更新（如从传统方法改为BFGS优化法）而与教材示例产生差异。

2.方法特点

统计假设：通常假设数据服从正态分布，且各组样本量相等。
公式示例：
柯克伦C检验统计量计算公式为：
$$ C = frac{max(si)}{sum{i=1}^k s_i} $$
其中，(s_i)为第(i)组的方差，(k)为组数。若计算值超过临界值，则拒绝方差齐性假设。

3.注意事项

软件实现差异：不同统计软件（如EViews）可能因算法更新导致检验结果与经典教材不一致，需注意版本差异。
应用场景区分：需明确检验目标（如方差离群值检测或自相关修正），避免与其他同名方法（如Cochrane-Orcutt迭代法）混淆。

4.参考建议

若需具体操作步骤或完整临界值表，可查阅统计学教材或权威软件文档（参考、3的原始来源）。

通过上述分析可见，柯克伦检验法的核心在于识别数据中的异常方差或验证模型假设，但具体应用需结合上下文和工具实现。