四格表卡方检验53174.ppt

1、、第8章RC表资料的分析、本章结构、第1节四表2检定第2节四表确定概率法第3节RC表资料的2检定第4节配对四表资料的McNemar检定第5节多采样率的2比较、第1节四表2检定、卡方检定的基本思想、四表专用式、修正卡方检定、 四表凯双方检定的应用条件2检定(Chi-square test )是现代统计学的创始人之一，是英国人K . Pearson(1857-1936 )于1900年提出的一种广泛用途的统计方法，可用于两种以上比例的比较、数据的关联度分析、适合度检定等。 本章限定于介绍2个和多个率和构成的比较的2个检查。2检查，Karl Pearson (18571936 )英国统计学家1901年

2、10月与Weldon、Galton一起设立了Biometvika，表8-1的两种药物治疗胃痛疗效的四个表，例8-1的医院治疗376例胃痛结果：如表8-1所示，研究两药的疗效无差异。 把所有数据用2个分类变量(原因变量、结果变量)完全分类的度数表称为列连结表，r行c列的列连结表称为RC表，22列连结表称为四表表，采用列连结表对分类资料进行检查称为列连结表分析。 根据表资料分析，例8-1对表8-1的资料估计两药的治疗效果有差异。 也就是说，两种药的总体有效率，因为总体有效率是未知的，所以将两组数据合并，计算合并样本的有效率(称为理论有效率) p=345/376=91.76%，从而推算两组的理论有效

3、率： t 11=276345/376 376=91.76，理论无效数： T12=276 -253.24=22.76，t22=100-91.76=8.24个人2的二值近似于自由度df(R1)(C1 )的二分布，二值的大小反映了实际的度数a和理论度数t的一致度，3 反映P0.05阈值、2分布(chi-square distribution )、2检验的基本公式的上述基本公式是皮尔逊提出的，所以在软件上，该检验被称为Peareson卡方检验，以下介绍的其他卡方检验式都是这不仅适用于四个表数据，也适用于其他行列表数据。 因为不计算二、四表专用式、理论度数t，所以可以从基本式导出，根据各格子的实际度数(

4、a、b、c、d )直接计算平方值的式：-四表专用式，例8-1专用式计算二值：1 .数据文件，SPSS数据编辑窗口行变量：“组”，Values为： 1“胃金丹”，2“西药”列变量：“疗效”，Values为： 1“有效”，2“无效”度数变量：“度数”。 2. spss操作过程，(在spss中调用数据文件Li8-1.sav (2)度数变量权重。 从菜单中选择 DataWeight Cases 以显示Weight Cases对话框，选择 Weight Cases by 框，然后在框中选择“度数”以指定度数变量和加权变量。 (3) 2从检查菜单中选择“analyzedescriptivestatisti

5、cscrosstable”，指定row。 (s ) :组Columns(s ) :单击疗效统计按钮，选择Chi-square。 列联表分析、完整性检查、危险度分析、对四格表卡方检查、统计量、卡方检查、主要输出结果、理论数小于5的格子数为0(0% )、最小理论数为8.24，校正仅适用于四格表，结果分析、总度数n37640、最小理论度数8.245、个人卡方检查结果分析：个人256.77、双侧P0.0000.05、0.05水平排斥H0，差异有统计学意义，认为两药疗效不同。三、四表2检定的应用条件为：(1)n40，而且T5所有的情况下，人员2检定(2)n40、T5的情况下，校正2检定(3)n40、T1

6、的情况下，Fisher精密检定(Fisher exact test ) 2分布为连续型分布， 四表资料是离散型分布，将对其进行修正称为连续性修正(correction for continuity )，也称为Yates修正(Yates correction )。 四、连续性补正式：补正式：补2检定、表8-4两组疗效比较，例8-2某医院将71例血栓闭塞性脉管炎期的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所示，估计两药的疗效有差异。 根据、例8-2表8-4的资料，推测两组的治疗效果有差异(1) H0:即两组的治疗效果相同的H1:即两组的治疗效果不同，=0.05

7、(2)计算二值，最小理论数有理论数140 行变量：“组”，values:1“通塞脉1号”，2“活血温经汤”列变量：“疗效”，values:1“有效”，2“无效”度数变量：“度数”。 2. spss操作过程，(在spss中调用数据文件Li8-2.sav (2)度数变量权重。 从菜单中选择数据权重以显示权重对话框，选择权重比方框，然后在框中选择度数以指定度数变量。 (3) 2从检查菜单中选择“analyzedescriptivestatisticscrosstable”，指定row。 (s ) :组Columns(s ) :单击疗效统计按钮并选择Chi-square。 输出结果显示，理论数小于5的

8、晶格数为2(50% )，最小理论数为4.18，卡方检验：有效观测数n=7140，有两个晶格理论数T5，修正卡方检验2=2.746，P=0.098，两药的治疗效果不一致。 第二节四表确定概率法、四表确定概率法的基本思想、实例、四表资料：总数n40； 用其他方法得到的概率在接近检查水平的四格表中有实际的度数A=0，四格表中有理论度数T1。 必须采用四表的正确概率法。 四格表确定概率法系英国统计学家Fisher在1934年被称为Fisher精密概率法(Fiser s exact test )，四格表确定概率法的基本思想是四格表周边的合计在一定的条件下，改变某格子的实际度数，列出a、b、c、d各组合的

9、四格表根据公式8-9计算每个四格表的概率，计算单侧或两侧的累积概率，与检定水平进行比较，得出是否拒绝H0的结论。 例8-3研究中药制剂红花散改善周围血管闭塞性病变患者皮肤微循环情况，以安慰剂为对照，随机分为两组，结果如表8-5分析红花散的疗效。 表8-5红花散改变缺血组织皮肤微循环资料，H0 :红花散无效，H1 :红花散有效。=0.05，n=3740采用四表的正确概率法。 Spss操作过程生成同例的8-1、1 .数据文件，在Spss数据编辑窗口中生成数据文件Li8-3.sav。 行变量：“组”，值为： 1“红花散”，2“安慰剂”列变量：“效果”，值为： 1“改进”，2“无效”度数变量：“度数”。 2. spss操作过程，(用spss调用数据文件Li8-3.sav (2)度数变量权重。 从菜单中选择数据权重以显示权重对话框，选择权重按，然后在框中选择度数以指定度数变量。 (3)从2菜单中选择“analyzedescriptivestatisticscrosstable”，点击“Row(s ) :组列(s ) :效果点击stati