同济医学院-《SAS》课件-SAS的卡方检验(正式)

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1、卡方检验SAS应用蒋红卫Email:JHWCCC@21CN.COM学习目标掌握四格表普通卡方检验和配对卡方检验方法以及相应的SAS程序；了解FREQ过程语句格式；熟悉R×C表资料的分类类型以及相应的统计检验方法；掌握双向无序R×C表资料检验以及SAS程序；掌握单向有序R×C表资料检验以及SAS程序；掌握趋势卡方检验方法以及SAS程序；掌握分层R×C表的分析以及SAS程序；概述前面已介绍了两个率比较的检验，在观察例数不够大或拟对多个率进行比较时，检验就不适宜了，因为直接对多个样本率作两两间的检验有可能增加第一类误差。2检验可解决此类问题。卡方检验是用途很广的一种假设检

2、验方法，这里我们主要学习它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。四格表资料定性指标分为有序的（如：疗效分为“治愈、显效、好转、无效、死亡”）和名义的（如：血型分为“O、A、B、AB”型）２类，对于每１个受试者来说，有序指标的观测结果只能是该有序指标若干等级中的１级（如某人的疗效为“显效”）；名义指标的观测结果只能是该名义指标若干标志中的１个（如某人的血型为Ｂ型），显然，无法像处理定量指标那样去直接分析定性指标，故这类资料常被整理成列联表的形式后再进行分析。当表中只有２个定性指标时，

3、称为２维列联表；有３个或３个以上定性指标时，称为多维列联表。常用R、C表示２维列联表的行数和列数，并称为R×C表；当R=C=２时，称为２×２表（或四格表）。２×２表看起来很简单，但根据资料所具备的条件有许多不同的处理方法。四格表卡方检验的SAS程序在SAS/STAT模块中FREQ、TABULATE和SUMMARY等过程可用于分类资料的统计描述，其中FREQ过程兼具统计描述和统计推断的功能，对分类变量计算频数分布，产生从一维到n维的频数表和列联表；对于二维表，可进行2检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。FREQ过程是SAS用于分析分类资料的一个

4、常用过程。本节将先向大家介绍FREQ过程的语句及其格式。FREQ过程的语句基本格式如下：Procfreqdata=order=;Table分类变量*分类变量/;Weight变量;Run;四格表卡方检验的SAS程序DATA＝数据集：规定PROCFREQ语句使用的数据集；ORDER＝FREQ，按频数递减顺序排列；ORDER＝DATA，按数据集中出现的顺序排列；ORDER＝INTERNAL，按内部值排列(缺省)；ORDER＝FORMATTED，按外部格式值排列；Table语句指定构成表格的变量和表格结构。表格的结构由变量个数和变量排列顺序决定，一个tab

5、le语句允许列出多个表格结构。PROCFREQ过程中可有多条TABLES语句，TABLES语句后可接多个表格请求式，每个请求式可包含任何数量的变量，从而得到所需的表格。四格表卡方检验的SAS程序如果TABLES语句缺省，则FREQ过程对数据集中的所有变量都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时，若需某变量的一维频数，FREQ给出该变量每一水平的频数、累积频数、频数的百分比和累积百分比；若需二维频数表，FREQ产生交叉分组列表，即包括各格的频数、总频数的格百分数、行频数的格百分数和列频数的格百分数。请求式由一个或多个用“*”连接起来的变量名组成。几个变量可放在括号中，如

6、：TABLESA*(BC)；等价于TABLESA*BA*C；TABLES(A-C)*D；等价于TABLESA*DB*DC*D；四格表卡方检验的SAS程序下列选项可用于TABLES语句中“/”的后面：OUT＝数据集：建立一个包含变量值和频数计数的输出数据集。如果TABLES语句中不止一个请求式，数据集的内容相应于TABLES语句中最后一个请求。CHISQ对每层作c2检验，包括Pearsonc2、似然比c2和Mantel-Haenszelc2。此外还给出与c2检验有关的关联指标包括Phi系数、列联系数和Cramer’sV。对于2×2表，给出Fisher精确概率。AGREE

7、进行配对c2检验。EXACT对大于2×2的列联表计算Fisher精确概率。同时也给出CHISQ选项的全部统计量。四格表卡方检验的SAS程序MEASURES对每层的二维表计算一系列关联指标及相应的标准误，包括Pearson和Spearman相关系数，以及Gamma和Kendall系数等。对于2×2表，还给出常用的危险度指标及其标准误。CMH给出Cochran-Mantel-Haenszel统计量，可检验在调整了TABLES语句中其它变量后，行变量与列变量之间的关联程度。对于2×2表，FREQ过程给出相对危险度估计及其可信区间，还给出各层关联度指标是否齐