第三讲、卡方检验.ppt

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1、医学统计学SPSS软件教学第三讲、列联表资料的卡方检验福建医科大学林征2011.9SPSS1.卡方检验（率与构成比检验）卡方检验可用于推断两个或多个总体率、构成比是否有差别；两个分类变量间是否存在关联；两个等级变量间是否存在线性趋势Analyze-DescriptiveStatistics-Crosstabs例如某医生用两种药物治疗十二指肠溃疡，问两种药物疗效是否不同SPSS治疗方法治愈未治愈合计呋喃硝胺54862甲腈咪胍442064合计9828126SPSSSPSSSPSSPearson相关或秩相关卡方检验双

2、向无序变量间关联性双向有序变量间关联性无序变量与等间距变量关联性一致性检验OR值配对卡方分层变量存在时卡方检验SPSS以上提示未见单元格的理论频数小于5，不必校正卡方检验的结果为P=0.013，拒绝H0，认为两种药物的总体疗效不同SPSS2.卡方检验（配对卡方检验）对应于配对资料的卡方检验；即可用于四格表，也可用于行数列数相等的方表例：打开课文附属光盘数据例7-3，请问两种方法的结果是否有别？SPSSSPSSSPSS3.行列表卡方检验如果列联表的行数或/和列数超过2，统称为R*C表当结局变量为无序变量时，分析不同处

3、理方法的结局构成或率时可以使用卡方检验SPSS例如：打开课文附属光盘数据例7-6；请问三种疗法的的疗效是否有别？SPSSSPSSSPSS须注意，结论为各总体率不全相同因此需要对该表格进行卡方分割，两两比较使用Data–SelectCases选择三组中的两组，做四格表卡方检验SPSSSPSS未选择的数据将不会分析此时的显著性水准为0.0125同理需对1、3与2、3进行比较，结果如下SPSSSPSS4.列联表关联性分析*Correlations复选框：计算行、列两变量的Pearson相关系数（主要用于行、列变量都是计量

4、资料的两变量相关分析，并计算Pearson关联系数r又称为r）和Spearman等级相关系数（主要用于分析行、列变量均为等级变量，计算Spearman等级相关系数又称为秩相关系数rs或又称为rs）SPSSNominal表示是否分析两个分类（通常指无序分类）变量间关联性，其下可计算以下指标：1）Contingencycoefficient复选框：即列联系数，在分析行列变量间关联性时使用；其值为界于0～1之间该系数越大表示两变量间关联性越大，反之则较小SPSS2）PhiandCramer'sV复选框：f（Phi），仅仅

5、在四格表中使用，界于0～1之间，反映行与列变量间的关联性大小；如果超过两行或两列，则关联系数可以用Cramer'sV表示，它同样界于0～1之间SPSS例如：打开课文附属光盘文件例7-8；请问两种血型系统间是否有关联性SPSSSPSS二者间有关联但是关联系数较小5.有序分组资料的线性趋势检验例：打开课文附属光盘数据例7-11；问年龄与动脉粥样硬化间是否存在线性变化趋势？SPSSSPSS二者间有关联也有线性变化趋势