分类变量的假设检验.ppt

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1、SPSS软件在医学科研中的应用何平平北大医学部流行病与卫生统计学系Tel：82801619分类变量的假设检验分类变量的假设检验（一）完全随机设计（成组设计）的两样本率（或构成比）比较（二）配对设计的两样本率（或构成比）比较（三）完全随机设计（成组设计）的多个样本率（或构成比）比较（四）等级资料的比较特例（一）完全随机设计的两样本率比较假设检验的目的推断两个总体率是否相等例1某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例。改变剂型后又在临床观察130例，治愈101例，未治愈29例。能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的

2、结论？H0：1=2H1：12＝0.05当220.05,1=3.84时，P0.05，拒绝H0。当220.05,1=3.84时，P0.05，接受H0。2检验的适用条件（1）n40且T5Pearson2检验（2）n40且1T<5连续性校正2检验（3）n<40或T<1Fisher精确概率法SPSS软件操作过程例1某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例。改变剂型后又在临床观察130例，治愈101例，未治愈29例（见数据文件P229_1.sav）。能否得出新剂型疗效与旧剂型

3、不同的结论？变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型；effect:疗效，1=治愈，2=未愈。数据文件p229_1.sav(基于原始数据)交叉表Crosstabs菜单行列Crosstabs对话框卡方检验Statistics对话框行百分比Cell对话框0格理论数小于5，最小理论数为23.97。Pearson卡方检验P值治愈率变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型；effect:疗效，1=治愈，2=未愈；freq：频数。数据文件p229.sav(基于整理后的四格表数据)加权数据文件p229.sav：加权对记录加权

4、加权变量WeightCases对话框加权后，2检验的步骤同前。例2某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取15名车间工人穿上新防护衣，其中有1名患皮炎；其余28名工人仍穿旧防护衣，其中有10名患皮炎。生产一段时间后，检查两组工人的皮炎患病率，问两组工人的皮炎患病率有无差别？1格理论数小于5，最小理论数为3.84连续性校正的卡方检验P值患病率例2例3某医师用A药治疗9例病人，治愈7人，用B药治疗10例病人，治愈1人，问两药的疗效是否有差别？2格理论数小于5，最小理论数为3.79n<4

5、0Fisher精确概率法P值例3（二）配对设计的两样本率比较假设检验的目的推断两个总体率是否相等例4分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行HBsAg检测，结果如下，问两种检验方法检出率有无差别？H0：1=2H1：12＝0.05当220.05,1=3.84时，P0.05，拒绝H0。当220.05,1=3.84时，P0.05，接受H0。2检验的适用条件1.当b＋c>40，未校正的公式SPSS软件中的观点：1.当b+c25，校正公式2.当b+c<25，精确概率法。2.当b＋c40，校正的公式此条件

6、不严谨，存在缺陷！通常医学统计教材中的观点：实际工作中宜推荐采用例4分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行HBsAg检测，结果如下（见数据文件p233.sav），问两种检验方法检出率有无差别？SPSS软件操作过程变量说明：X:酶标法，1=阳性，2=阴性；Y:反向血凝法，1=阳性，2=阴性；freq：频数。（先加权，同例1）行列例4方法一(SPSS菜单：Crosstabs)McNemar例4方法一(SPSS菜单：Crosstabs)只给出精确概率法！例4方法一(SPSS菜单：Crosstabs)例4方法二（SPSS菜单：Non

7、parametricTests）推荐2个相关样本例4方法二（SPSS菜单：NonparametricTests）推荐b+c<25,则给出精确概率法！例4方法二（SPSS菜单：NonparametricTests）推荐例5用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名，甲法检出率为60％，乙法检出率为50％，两法一致的检出率为35％，问两法检出率是否有差异？b+c>25,则给出2检验及P值例5方法二（SPSS菜单：NonparametricTests）推荐（三）完全随机设计的多个样本比较假设检验的目的推断多个总体率是否相等例6某省从3个

8、水中氟含量不同的地区随机抽取10～12岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查，问3个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？H0：1=2=….=kH1：各总体率不等或者不全相等＝0.05当220.05,(R-1)(C-1)时，P0.05，拒绝H0