最新8_八、卡方检验-药学医学精品资料.ppt

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1、最新8_八、卡方检验-药学医学精品资料卡方检验基础拟合问题－单个样本率与总体率的比较相关问题－两个样本率或构成比的比较两分类变量间关联程度的度量一致性检验与配对卡方检验分层卡方检验小结内容提要2检验是以2分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是否相关或相互独立。其原假设为：H0：观察频数与期望频数没有差别卡方检验基础卡方检验基础利用单样本均值比较的t检验，可以检验样本所在总体的均值与已知值是否存在显著性差异，即样本均值与已知值的差异，是由于样本所在

2、总体的均值和已知值确实有差别，还是由于随机抽样引起的差异。这是针对连续性变量而言，如果是分类变量，就不能使用进行均值比较的t检验，而应该使用进行率比较的卡方检验。检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布，Possion分布等检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率检验两个分类变量是否相互独立，如吸烟是否与呼吸道疾病有关检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后，另两个分类变量是否独立，如上例控制年龄、性别之后，吸烟是否与呼吸道疾病有关检验两种方法的结果是否一致，如两种诊断方法对同一批人进行诊断，其诊断

3、结果是否一致卡方检验基础－用途例1某公司经营多年，形成了一套成熟的企业文化和管理体系，例如根据多年的运营经验，经理层、监察员、办事员三种职务类别的比例大约在15：5：80为宜，这样运行效率最高。两年前公司原管理层集体退居二线，新任管理层上任后对公司进行了较大的变动，有员工担心这是否已经导致了职务类别比例的失调，影响到公司的高效运行。目前三种职务的人数比为84：27：363，如何用数据分析来解决此类问题呢？（数据见employeedata.sav）拟合问题－样本率与已知总体率的比较拟合问题－样本率与已知总体率的比较这是一个样本构成比

4、与已知总体构成比进行比较的统计学问题，可以用卡方检验来解决。拟合问题－样本率与已知总体率的比较注意，此处数值的排列顺序和数据文件中各类别的排列顺序应当相同，因为他们存在一一对应的关系。拟合问题－样本率与已知总体率的比较分析结果给出了样本中三个职务级别的观察频数、期望频数以及残差。拟合问题－样本率与已知总体率的比较分析结果此为单样本2检验的结果，2值为3.492，P＝0.174，故可认为观察频数和期望频数没有显著差别。注意：本例使用的数据是原始数据，一个案例代表一个员工的情况。但如果数据是频数格式，即每一行代表一个水平，另外用一

5、个频数变量代表该水平的频数。此时在分析时要首先告诉SPSS具体哪一个变量是频数变量。如何实现呢？利用数据准备中的WeightCases即可。拟合问题－样本率与已知总体率的比较例2某妇女联合会向工会提出质疑，认为该公司在对女性员工的职位安排上存在歧视，因为该公司216名女性雇员中，只有10人为经理，其余206名为办事员；而258名男性雇员中，74名为经理。但是工会说，男女间职位类别比例的差异，只是一个随机误差，并不是真的存在性别歧视。哪种说法才是正确的呢？（数据见employeedata.sav）相关问题－两个率或构成比的比较相关问

6、题－两个率或构成比的比较这是一个比较两个性别的职位构成比是否相同的统计学问题，要用Descriptive中的Crosstabs实现，与单个率的比较不同。相关问题－两个率或构成比的比较分别指定行列变量到Row（s）和Columns中。相关问题－两个率或构成比的比较相关问题－两个率或构成比的比较相关问题－两个率或构成比的比较分析结果可见，性别和职位不独立，女性更容易成为办事员，而男性更容易得到经理和监察员的职位。相关问题－两个率或构成比的比较需要注意的是，卡方检验仅仅告知使用者各类别的构成和分布是否相同，本例中的职务是无序分类变量，监

7、察员和办事员不能比较大小顺序，因此可以进行卡方检验。如果为有序分类变量的话，则卡方检验并不合适，而应用秩和检验。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；相关问题－两个率或构成比的比较几种卡方检验的比较：两分类变量间关联程度的度量卡方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

8、，在统计上有把握认为两个变量存在相关。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