四格表卡方检验.ppt

1、,第八章 RC表资料的分析,医药统计中的资料类型,常用相对数指标,第一节 常用相对数,应用注意事项,一、医药统计中的资料类型,资料,定量资料：计量资料 分类资料 二分类资料：计数资料 多分类资料：,多分类资料,无序分类资料：,有序分类资料：,等级资料,计数资料,相对数：计数资料常用的统计指标， 又称相对指标（Relation number),率 常用相对数 构成比 相对比,二、常用相对数指标,常用相对数 1. 率 （Rate),* 频率指标，表示某现象发生的频率和强度 * 计算公式： 发生某现象的个体数 率= K 可能发生某现象的个体数 （ K为比例基数，可为100%或1000等） 如：发病率

2、、死亡率、发生率、阳性率、患病率、有效率等,2. 构成比（Constituent ratio）,* 又称构成指标，表示某一事物内部各 组成部分所占的比重或分布。 * 计算公式： 某一事物各组成部分的个体数 构成比 = 100% 同一事物各组成部分的个体总数,3. 相对比 （Relative ratio）,*相对比：是A、B两个有关指标之比，说明A是B的若干倍或百分之几，通常用倍数或分数表示。 如：男：女、医生：护士、教师：学生 相对比可以是绝对数之比，也可以是相对数或平均数之比。 * 计算公式： A 指标 相对比 = （或 100%） B 指标,率与构成比,表7-1 某地某年按人口分组的某疾病

3、资料,患者年龄构成,年龄别患病率,三、应用相对数应注意的问题 1.分析时不能以构成比代替率,2. 计算相对数的分母不宜太小 - 治疗数 有效数 总体率95%可信区间 - 2 1 1 99 % 4 2 7 93 % 50 25 36 65 % 500 250 45 54 % 5000 2500 49 51 % - 可见，当n足够大时，相对数才稳定。,3. 率或构成比的比较应注意可比性 （1）研究对象是否同质(方法、时间、种族、 地 区、环境等)。 （2）其它影响因素(年龄、性别)在各组的内部 构成是否相同。 （3）同地区不同时期资料对比时, 应注意客观 条件是否一致。,4. 正确求平均率。 例：

4、 若P1=x1/n1 P2=x2/n2 P3=x3/n3 P（x1+ x2+ x3）/ n1+ n2+ n3） (正确) P（P1+ P2+ P3）/3 (错误) 5. 对样本率(或构成比)的比较应作假设检验,第二节 四格表 2检验,卡方检验的基本思想,四格表专用公式,校正卡方检验,四格表卡方检验的应用条件,2 检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一，英国人K . Pearson（1857-1936）于1900年提出的一种具有广泛用途的统计方法，可用于两个或多个率间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等等。 本章仅限于介绍两个和多个率或构成比比较的 2检验。,2

5、检验,Karl Pearson (18571936) 英国统计学家 1901年10月与Weldon，Galton一起创办Biometvika,表8-1 两药治疗胃脘痛的疗效四格表,例8-1 某医院收治376例胃脘痛患者，随机分为两组，分别用新研制的中药胃金丹和西药治疗。结果如表8-1，探讨两药疗效有无差别。,把全部数据按两个分类原则（如疗法、疗效）进行完全分类列成的频数表格称为列联表，R行C列的列联表简称RC表，22列联表也称为四格表，利用列联表进行分类资料的检验称为列联表分析,列联表资料分析,例8-1 对表8-1资料推断两药的疗效有无差别 H0: ，即两药总体有效率相等 由于总体有效率未知，

6、将两组数据合并，计算合并样本有效率（称为理论有效率） p =345/376=91.76%， 据此推算两组的理论有效数： T11=276345/376=253.24， T21=100345/376=91.76， 理论无效数： T12=276 -253.24=22.76， T22=100 -91.76=8.24,一、卡方检验的基本思想,理论数公式,衡量理论数与实际数的差别,检验统计量 2 值：,Pearson 2 值近似服从自由度为 df(R1)(C1)的 2 分布,2 值的大小反映了实际频数A与理论频数T的吻合程度,3.84,7.81,12.59,P0.05的临界值,2分布（chi-square

7、 distribution）,2 检验的基本公式,上述基本公式由Pearson提出，因此软件上常称这种检验为Peareson卡方检验，下面将要介绍的其他卡方检验公式都是在此基础上发展起来的。它不仅适用于四格表资料，也适用于其它的“行列表”资料。,二、四格表专用公式,为了不计算理论频数T, 可由基本公式推导出，直接由各格子的实际频数（a、b、c、d）计算卡方值的公式：,-四格表专用公式,例8-1 用专用公式 计算 2 值：,1.建立数据文件,在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li8-1.sav。 行变量：“组别”，Values为：1“胃金丹”，2“西药” 列变量：“疗效”，Values为：1“有

8、效”，2“无效”； 频数变量：“频数”。,2. spss操作过程,（1）在spss中调出数据文件Li8-1.sav （2）频数变量加权。 从菜单选择 DataWeight Cases 弹出Weight Cases对话框，选择Weight Cases by框，框内选入“频数”，即指定该变量为频数变量,加权变量,（3） 2检验 从菜单选择 AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。,列联表分析,一致性检验,危险度分析,配对四格表卡方检验,统计量,

9、卡方检验,主要输出结果,理论数小于5的格子数为0(占0%),最小理论数为8.24,校正只适用于四格表,结果分析,由总频数n36740，最小理论频数8.245，使用Pearson卡方检验。 结果分析：Pearson 256.77，双侧P0.0000.05，以0.05水准拒绝H0，差异有统计学意义，可认为两药疗效不同。,三、四格表 2检验的应用条件,(1)当n40，且所有T5时，用Pearson 2 检验 (2)当n40，而有1T5时，用校正2检验 (3)当n40或T1时，用Fisher精确检验(Fisher exact test ) 2分布是一连续型分布，而四格表资料属离散型分布，对其进行校正称

10、为连续性校正(correction for continuity),又称Yates校正（Yates correction）。,四、连续性校正公式,校正公式：,校正 2 检验,表8-4 两组疗效比较,例8-2 某中医院将71例血栓闭塞性脉管炎期23级患者随机分为两组，分别用活血温经汤和通塞脉1号治疗。结果如表8-4，推断两药疗效有无差别。,例8-2 对表8-4资料推断两组的疗效有无差别 （1） H0: ，即两组疗效相同 H1: ，即两组疗效不同 ， =0.05 （2）计算2值，最小理论数 因有理论数140，故用校正2检验,若不用校正公式，则2 = 4.06，P0.05.，结论相反,(3)确定P值

11、，作结论 查界值表， P0.05，按=0.05水准不拒绝H0，不能认为两法疗效不同。,1.建立数据文件,在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li8-1.sav。 行变量：“组别”，Values为：1“通塞脉1号”，2“活血温经汤” 列变量：“疗效”，Values为：1“有效”，2“无效”； 频数变量：“频数”。,2. spss操作过程,（1）在spss中调出数据文件Li8-2.sav （2）频数变量加权。 从菜单选择 DataWeight Cases 弹出Weight Cases对话框，选择Weight Cases by框，框内选入“频数”，即指定该变量为频数变量,（3） 2检验 从菜单选择 AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮