列联表检验PPT课件

第四章列联表分析 4 1列联表原理 4 2Crosstabs过程 例1 某医院收得乙型脑炎重症病人204例 随机分成两组 分别用同样的中草药方剂治疗 但其中一组加一定量的人工牛黄 每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类 得出如下表格 4 1列联表原理 列联表 观测数据按两个或更多属性 定性变量 分类时所列出的频数表 R C列联表 分类频数排成R行C列的列联表 2 2表 二行二列的列联表 又称四格表 列联表分析 使用列联表进行分类资料的检验 双向无序 单向有序 双向有序且属性不同 列联表 双向有序且属性相同 设不加牛黄组治愈总体率为 加牛黄组治愈总体率为 检验 1 双向无序表独立性检验 双向无序列联表 两个分类变量分类标志无数值大小与先后顺序之分 H0 X与Y独立 即两组总体率相同 实际频数Oij与理论频数Eij的差异是随机误差 用Pearson卡方统计量 反映实际Oij与理论Eij吻合程度 注意 上述检验适用于双向无序的表 df 1 分组标志无数量大小和先后顺序之分 分析的目的是考察两个属性之间是否独立 注 2 若R C列联表中理论频数出现小于1 或理论频数出现小于5的格数超过总格数1 5时 必须增大样本例数 或把理论频数太小的行 列与性质相近的邻行 列合并 或删去理论频数太小的行 列 最小理论频数 最小行合计频数 最小列合计频数 总频数 1 双向无序列联表计算卡方统计量常用单侧检验 3 多个总体率比较的卡方检验 若结论为拒绝原假设 只能认为总体率之间不全等 不能说明任意两个总体率有无差别 需做多重比较 例 判断患鼻咽癌与血型有无关系 第一行合计数 第四列合计数最小 最小理论频数 H0 患癌 与 血型 独立 H1 患癌 与 血型 不独立 df 2 1 4 1 3 单侧概率P 0 05 不能以 0 05水准的单侧检验拒绝H0 总体率的差异无统计意义 不能认为患鼻咽癌与血型不独立 2 四格表独立性检验 例1 某医院收得乙型脑炎重症病人204例 随机分成两组 分别用同样的中草药方剂治疗 但其中一组加一定量的人工牛黄 每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类 得出如下表格 双向无序四格表 1 N 40 理论频数 5 2 N 40 理论频数小于5 但 1 用校正卡方统计量 3 N 40或理论频数小于1 不能使用卡方检验 应使用Fisher精确检验 称为四格表确切概率法 列联表的原假设是两个变量X和Y相互独立 计算卡方统计量 当此统计量很大时否定原假设 df 1 疗法 与 疗效 独立 即两组治愈率相同 N 204 40 统计结论 疗法 与 疗效 不独立 即两组治愈率不同 专业结论 加人工牛黄组疗效高于不加人工牛黄组的疗效 4 2Crosstabs过程 例 调查339名50岁以上的人的吸烟习惯与患慢性气管炎病的数据而建立如下列联表 试探讨吸烟与患慢性气管炎之间的关系 吸烟 实现步骤 1 将数据录入SPSS并整理加工 定义变量 输入数据 保存 smoke 吸烟情况 result 结果 count 频数 保存为 吸烟与慢性支气管炎的关系 sav 2 个案加权 在SPSS系统中 列联表的输入多采用频数表格的方式 如果要对此类数据进行卡方分析等 必须采用个案加权 weightbycases 进行数据处理后才能使用相关的统计方法 菜单 Data WeightCases 命令 点击 WeightCasesby单选框 选中 Freqency 选入 频数 count 单击OK钮 菜单 Analyze DescriptiveStatistics Crosstabs 命令 3 列联表分析 将 结果 result 点入 Row s 框 将 吸烟情况 smoke 点入 Cloumn s 框 点击 Statistics 钮 Statistics钮 用于定义所需计算的统计量 点击 Chi square复选框 计算值 选择 Nominal 里的 ContingencyCoefficient 计算Pearson列联相关系数 点击 continue 钮回到上一对话框 点击 Cells 按钮 Cells按钮 用于定义列联表单元格中需要计算的指标 勾选 Counts复选框组 中的输出实际观察数 Observed 和理论数 Expected 选择 Percentages 里的 column 计算列百分比 点击 Continue 按钮返回上一层对话框 点击 OK 按钮 结果输出和讨论 分析 处理记录缺失值情况报告 可见所有数据均是有效值 分析 给出了2 2列联表 其中表中给出了实际观测值和理论值 给出了4种检验方法的结论 其中 1 PearsonChi Square即常用的卡方检验 2 ContinuityCorrection连续性校正的卡方值 3 LikelihoodRatio似然比卡方检验 4 Fisher sExactTest Fisher s确切概率法 N 40 理论频数 5 N 40 理论频数小于5 但 1 N 40或理论频数小于1 分析 由于最小理论值为22 14 N 339 40 所以选用普通的卡方检验 所以有理由拒绝吸烟与患病是独立的原假设 即认为吸烟与患支气管炎是有关的 计算Pearson列联相关系数r 0 147 例 甲乙两种疗法治疗某病 问两法疗效有无差别 N 25 40 Fisher sExactTest Fisher s确切概率法 H0 方法 与 疗效 独立 H1 方法 与 疗效 不独立 双向有序表的检验 例 用甲乙两种方法检查鼻咽癌患者93例 两法都是阳性的45例 都是阴性的20例 甲法阳性但乙法阴性的22例 甲法阴性但乙法阳性的6例 1 双向有序且属性相同表 配对四格表 的检验 两个分类变量的标志完全一样且有序排列相同 是相关样本数据构成的列联表 O12 O21 40用吻合卡方统计量 df 1 O12 O21 40用校正卡方统计量 df 1 吻合性检验或McNemar检验 H0 方法 与 阳率 独立 H1 方法 与 阳率 不独立 df 1 查统计用表 2 6 6349 20 01 1 单侧概率P 0 01 以 0 01水准的单侧检验拒绝H0 只能认为 方法 与 阳性率 不独立 差异有统计意义 认为甲法的阳性检出率高于乙法 O12 O21 22 6 28 40 使用校正卡方检验 K 1 说明两种分类结果完全一致 K0 75 说明一致程度相当满意 K0 4 说明一致程度尚可 K 0 说明两次判断的结果是机遇造成的 菜单 Analyze DescriptiveStatistics Crosstabs 命令 例 用脑神经生成素方案治疗急性脑出血所致脑神经功能障碍 判断三种方案的疗效有无差异 2 双向有序且属性不同表的检验 好转 单向有序R C表 两个分类变量一个无序 另一个有序 双向有序且属性不同的R C表 两个分类变量均有序但属性不同 不宜用卡方检验 应选用与有序性有联系的对应分析或线性趋势检验 或后面学习的非参数检验 分组变量有序 如年龄 指标变量无序 如传染病类型 用卡方检验分析不同年龄组传染病的构成 分组变量无序 如疗法 指标变