最新[医学]卡方检验2-药学医学精品资料.ppt

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1、最新[医学]卡方检验2-药学医学精品资料概念：根据样本的频率分布检验其总体分布是否等于某给定的理论分布或检验一个因素多项分类的实际观察数与某理论频数是否有差别。公式理论频数实际频数第一节拟和优度检验2(1)T≥5且n≥40时，直接计算c2值。第二节独立样本2×2列联表资料的c2检验3第四节配对设计资料的c2检验配对四格表资料：和计量资料一样，计数资料也可作配对设计，只是计量资料的配对其结果是数值变量，而计数资料的配对其结果是分类变量。对按一定条件配成对的n对研究对象分别使用两种不同的处理方法，或者对n个研究对象在同时或两个时间点上使用两种不同的处理方法所得到的观察数据。7例8：设

2、有132份食品标本，把每份标本一分为二，分别用两种检验方法作沙门菌检验，检验结果如下表所示，试比较两种检验方法的阳性结果是否有差别？表9两种检验方法检验结果比较甲法乙法合计+-+80(a)10(b)90-31(c)11(d)42合计11121132(一)配对2×2列联表资料的c2检验8(二)配对R×R列联表的c2检验例9：对150名冠心病患者用两种方法检查室壁收缩运动的情况，检查结果见下表。试分析两种方法测定结果的概率分布是否相同。表10两种方法检查室壁收缩运动情况甲法测定结果乙法测定结果合计正常减弱异常正常603265减弱042951异常891734合计6854281509其中

3、k为类别数，ni和mi分别为第i行合计与第i列合计。H0成立时统计量T服从自由度为k-1的c2分布，为McNemar检验的推广101.建立检验假设，确定检验水准H0：两种方法测定的概率分布相同H1：两种方法测定的概率分布不同a=0.052.计算统计量3.确定P值，做出推断查附表8，得界值为c20.05,2=5.99>c2=1.60，P>0.05。在a=0.05的检验水准不拒绝H0，所以尚不能认为两种方法测定的频率分布不同。11第五节2×2列联表的确切概率法例10：将23名精神抑郁症患者随机分到两组，分别用两种药物治疗，结果见下表，问两种药物的疗效有无差别？表11两种药物治疗精神抑

4、郁症的效果分组治疗效果合计有效率有效无效甲药751258.3乙药381127.3合计10132313.512确切概率法的基本思想在四格表周边合计数固定不变的条件下，计算表内4个实际频数变动时的各种组合之概率Pi；再按检验假设用单侧或双侧的累计概率P，依据所取的检验水准a做出推断。各组合的概率服从超几何分布，其和为1。13一、累计概率P的计算要想拒绝H0，必须使a值更大，c值更小；或者c值更大，a值更小。当前的率差为58.3%-27.3%=31.0%，只要计算率差大于或等于31.0%的所有四格表对应的确切概率之和便是H0不成立时的累积概率。当两组样本量相等，可计算1侧，然后乘2即可

5、；若样本含量不等，则需分别计算。若要单侧的确切概率，根据两个率的关系仅计算其中的一种情况即可。14i四格表组合率差Piabcd10121010.90910.000009612111920.73490.000576893210830.56060.00951868439740.38640.06345788548650.21220.19989231657560.03780.31982770766470.13640.266523098*75380.31060.11422418*984290.48490.0237967010931100.65910.00211526111020110.83

6、330.00005769表12Fisher确切概率法计算表15二、检验步骤本例n=23<40，宜用四格表资料的Fisher确切概率法直接计算累计概率。检验步骤为：H0：p1=p2，即两组新生儿HBV的总体感染率相等H1：p1≠p2，即两组新生儿HBV的总体感染率不等a=0.05当前率差为0.3106，计算所有率差≥0.3106的各组合下四格表的概率Pi。本例中P1、P2、P3、P4、P8、P9、P10和P11满足条件，累计概率为：P=P1+P2+P3+P4+P8+P9+P10+P11=0.2137568916补充：u检验与2检验的关系两样本率比较时，如为双侧检验，则u检验和四格

7、表2检验是等价的，即自由度为1的2=u2;校正u检验和四格表校正2检验也是等价的，应用条件亦相同。若为单侧检验，则用u检验较为方便。17两样本率比较的u检验例11:某医师研究妊娠晚期患病毒性肝炎对早产的影响。发现186例病人中，有80例早产，早产率为43%；144例无肝炎孕妇，早产者36例，早产率为25%。问病毒性肝炎对早产是否有影响？早产非早产合计早产率（%）肝炎8010618643无肝炎3610814425合计1162143303518两样本率比较u检验的适用条件(1)