r×c列联表资料的统计分析

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1、RC列联表资料的统计分析主要内容RC列联表资料的认识与分析方法选择四种不同类型RC列联表资料的统计分析与SAS实现RC列联表资料统计分析中的错误辨析与释疑一、RC列联表资料的认识与分析方法选择定量变量：年龄、红细胞二值变量：性别（男、女）多值名义变量：药物类型（A、B、C）、血型（A、B、AB、O）多值有序变量：疗效（痊愈、显效、好转、无效）、临床诊断（Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级）、CT诊断（Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级）一、RC列联表资料的认识与分析方法选择双向无序的RC表在二维列联表中，两个定性变量都是名义变量，并且这两个名义变量分别有R个与C个可能的取值，由此排列成的RC表称之为双向无序

2、的RC表双向无序的RC表双向无序RC表的统计方法检验Fisher精确概率法：有1/5以上的格子的理论频数小于5结果变量为有序变量的单向有序RC表在二维列联表中，仅结果变量的取值为有序的，而原因变量是无序的，由此排列成的RC表称之为结果变量为有序变量的单向有序RC表结果变量为有序变量的单向有序RC表结果变量为有序变量的单向有序RC表的统计方法秩和检验Ridit分析有序变量的Logistic回归分析双向有序且属性不同的RC表当RC表中的两个定性变量，即原因变量与结果变量都是有序变量，并且它们的性质不同，这样的列联表称为双向有序且属性不同的RC表双向有序且属性不同的RC

3、表双向有序且属性不同RC表的统计方法对于双向有序且属性不同的RC表资料应根据具体的分析目来确定分析方法：第一个分析目的，只关心各组结果变量取值之间的差别是否具有统计学意义，此时，原因变量的有序性就变得无关紧要了，可将此时的“双向有序RC列联表资料”视为“结果变量为有序变量的单向有序RC列联表资料”，可以选用的统计分析方法有秩和检验、Ridit分析和有序变量的logistic回归分析双向有序且属性不同RC表的统计方法第二个分析目的，希望考察原因变量与结果变量之间是否存在相关关系，此时，需要选用处理定性资料的相关分析方法，通常采用Spearman秩相关分析方法双向有序且属性不同R

4、C表的统计方法第三个分析目的，若两个有序变量之间存在的相关关系有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的变化关系是呈直线关系还是呈某种曲线关系，此时宜选用线性趋势检验双向有序且属性不同RC表的统计方法第四个分析目的，希望考察各行上的频数分布是否相同，此时，将此资料视为双向无序的RC列联表资料，可根据资料具备的前提条件，选用一般检验或Fisher精确检验。若P＜0.05，不能认为两有序变量之间有相关关系，而只能认为各行上的频数分布不同双向有序且属性相同的RC表当行变量与列变量的性质相同且取值的水平数及含义也相同时，称这样的RC表为双向有序且属性相同的RC列联表双向有序

5、且属性相同的RC表双向有序且属性相同RC表的统计方法双向有序且属性相同的RC表是一个“方形”列联表，它实际上是配对设计22列联表资料的“扩大”。其主要目的是希望回答行变量与列变量的检测结果是否一致的问题，常用的统计分析方法叫做一致性检验或称为Kappa检验c2检验的计算公式二、双向无序RC表的统计分析实例分析表10不同专业学生的气质类型分布专业例数气质类型：多血质胆汁质抑郁质粘液质计算机1613714金融12151013传媒189815二、双向无序RC表的统计分析第一步，建立检验假设。H0：3个专业学生的气质类型构成（频数分布）相同H1：3个专业学生的气质类型构成（频数分布）

6、不全相同a=0.05。二、双向无序RC表的统计分析第二步，计算检验统计量。二、双向无序RC表的统计分析24第三步，确定P值，给出结论。查c2界值表可知，c20.05,6=12.59，而本例中检验统计量的值3.43<12.59，故P>0.05。所以，3个专业学生的气质类型构成没有统计学差异二、双向无序RC表的统计分析原因变量为多值有序变量，结果变量为多值名义变量的RC表，将其视为双向无序RC表进行分析二、双向无序RC表的统计分析原因变量为二值变量，结果变量为多值名义变量的2C表二、双向无序RC表的统计分析原因变量为多值名义变量，结果变量为二值变量的R2表二、双向无序RC

7、表的统计分析原因变量为多值有序变量R2表除了可以应用线性趋势检验外，其他分析方法与双向无序的RC表相同二、双向无序RC表的统计分析三、单向有序RC表的统计分析秩和检验原因变量为二值变量：Wilcoxon秩和检验原因变量为多值名义变量：Kruskal-WallisH检验三、单向有序RC表的统计分析实例分析表153种药物治疗某病患者疗效的观察结果药物种类例数疗效：治愈显效好转无效合计A1549315100B49502285C1