卡方检验36362

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1、卡方检验2值的计算：由英国统计学家KarlPearson首次提出，故被称为Pearson2。卡方检验基础例1某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处理方法，观察对某种癌症的疗效，结果见下表。（数据见cancer.sav）四格表卡方检验处理疗效合计有效无效药物加化疗421355单用药物48351合计9016106两种治疗方法的疗效比较首先建立数据文件，如下。四格表卡方检验注意：由于上表给出的不是原始数据，而是频数表数据，应该进行预处理。四格表卡方检验四格表卡方检验四格表卡方检验四格表卡方检验四格表卡方检验四格表卡方检验结果分析表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗

2、效比较的行×列表，除了观察值以外，还有期望值。四格表卡方检验结果分析此为四格表2检验的结果，2＝6.508，P＝0.011，差异有显著性意义，即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。四格表卡方检验连续性校正2检验：仅适用于四格表资料，在n>40，所有期望频数均大于1，只有1/5单元格的期望频数大于1小于5时；Fisher精确概率法：在样本含量<40或有格子的期望频数<1的列联表，应该采用该法；似然比2检验：当n>40，最小期望频数>5时，结论与Pearson2基本一致；几种卡方检验的比较：四格表卡方检验配对卡方检验在Pearson卡方检验中，对行列

3、变量的相关性作了检验，其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。实际应用中，还有一种列联表，其中的行列变量反映的是一个事物的同一属性。例如把每一份标本分为两份，分别用两种方法进行化验，比较两种化验方法的结果是否有本质不同；或分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种方法的结果是否有本质不同，此时要用配对卡方检验。配对卡方检验配对卡方检验公式：若b+c>40，则用公式：若b+c≤40，则用公式：例2某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名可疑系统性红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结果见下表，问两种方法的检测结果有无差别？（数据见McNemar.sav）

4、免疫荧光法乳胶凝集法合计+－+111223－23335合计134558两种方法的检测结果配对卡方检验首先建立数据文件，如下。配对卡方检验配对卡方检验同理，由于是频数表数据，应该先用weightcases进行预处理。不能忘记哦！在此选入频数变量即可进行下一步的分析。配对卡方检验配对卡方检验配对卡方检验配对卡方检验选中进行配对卡方检验配对卡方检验结果分析R×C表卡方检验1979年某地发生松毛虫病，333例患者按年龄分为2组，资料如下，分析不同年龄人群病变类型结构有无区别？某地松毛虫患者病变构成年龄分组皮炎型骨关节型软组织炎型混合型合计儿童组成人组5010548101877

5、223188145合计155582595333R×C表卡方检验对频数加权R×C表卡方检验R×C表卡方检验R×C表卡方检验结果在Pearson卡方检验中，对行变量和列变量的相关性作检验，其中行变量和列变量是一个事物的两个不同属性。在实际中，还有一种列联表，其行变量和列变量反映的是一个事物的同一属性的相同水平，只是对该属性各水平的区分方法不同。其特征是：行的数目和列的数目总是相同的。如果希望检验这两种区分同一属性的方法给出的结果是否一致，则不应当使用Pearson2检验，而应该采用Kappa一致性检验对两种方法一致程度进行评价。一致性检验结果分析如果在crosstab过

6、程的statistics子对话框中勾选上Kappa复选框，则有以下结果：一致性检验一般认为，当Kappa≥0.75时，表明两者一致性较好；0.75>Kappa≥0.4时，表明一致性一般；Kappa<0.4时，表明两者一致性较差。一致性检验注意：Kappa检验会利用列联表的全部信息，而McNemar检验只会利用非主对角线单元格上的信息。因此，对于一致性较好，即绝大多数数据都在主对角线的大样本列联表，McNemar检验可能会失去实用价值。一致性检验两分类变量间关联程度的度量2检验可以从定性的角度说明两个变量是否存在关联，当拒绝原假设时，在统计上有把握认为两个变量存在相关

7、。但接下来的问题是，如果两变量之间存在相关性，它们之间的关联程度有多大？针对不同的变量类型，在SPSS中可以计算各种各样的相关指标，而且Crosstabs过程也对此提供了完整的支持，此处只涉及两分类变量间关联程度的指标，更系统的相关程度指标见相关与回归一章。两分类变量间关联程度的度量相对危险度RR：是一个概率的比值，指试验组人群反应阳性概率与对照组人群反应阳性概率的比值。数值为1，表明试验因素与反应阳性无关联；小于1时，表明试验因素导致反应阳性的发生率降低；大于1时，表明试验因素导致反应阳性的发生率增加。优势比OR：是一个比值的比，是反应阳性人群中试