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1、医学统计学列联表检验例1:某医院收得乙型脑炎重症病人204例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格:4.1列联表原理疗法疗效合计治愈未愈不加牛黄324678加牛黄7650126合计10896204列联表：观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。R×C列联表：分类频数排成R行C列的列联表。2×2表：二行二列的列联表，又称四格表。列联表分析：使用列联表进行分类资料的检验。※双向无序单向有序双向有序且属性不同列联表双向有序且属性相同注：2.若R×C列联表中理
2、论频数出现小于1，或理论频数出现小于5的格数超过总格数1/5时，必须增大样本例数;或把理论频数太小的行,列与性质相近的邻行,列合并;或删去理论频数太小的行,列。最小理论频数=最小行合计频数﹒最小列合计频数/总频数1.双向无序列联表计算卡方统计量常用单侧检验。3.多个总体率比较的卡方检验，若结论为拒绝原假设，只能认为总体率之间不全等，不能说明任意两个总体率有无差别，需做多重比较。例：判断患鼻咽癌与血型有无关系分类A型血B型血O型血AB型血合计患癌者648613020300健康人12513821026499合计18922434046799第一行合计数,第四列合
3、计数最小,最小理论频数H0:“患癌”与“血型”独立,H1:“患癌”与“血型”不独立df＝(2－1)(4－1)＝3，单侧概率P>0.05，不能以α＝0.05水准的单侧检验拒绝H0，总体率的差异无统计意义,不能认为患鼻咽癌与血型不独立。2.四格表独立性检验例1:某医院收得乙型脑炎重症病人204例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格:疗法疗效合计治愈未愈不加牛黄324678加牛黄7650126合计10896204双向无序四格表（1）N≥40，理论频数≥5（2）N≥40，理论
4、频数小于5(但≥1)，用校正卡方统计量(3)N<40或理论频数小于1,不能使用卡方检验,应使用Fisher精确检验,称为四格表确切概率法。列联表的原假设是两个变量X和Y相互独立，计算卡方统计量，当此统计量很大时否定原假设。df＝1疗法疗效合计治愈未愈不加牛黄324678加牛黄7650126合计10896204“疗法”与“疗效”独立（即两组治愈率相同）N＝204>40统计结论：“疗法”与“疗效”不独立（即两组治愈率不同）专业结论：加人工牛黄组疗效高于不加人工牛黄组的疗效。4.2Crosstabs过程例：调查339名50岁以上的人的吸烟习惯与患慢性气管炎病的数
5、据而建立如下列联表，试探讨吸烟与患慢性气管炎之间的关系。组别吸烟不吸烟患病组4313健康组162121目的：检验变量X与Y是独立的输入数据个案加权列联表分析（weight by cases过程）结果分析（Crosstabs过程）实现步骤：(1).将数据录入SPSS并整理加工定义变量输入数据保存smoke:吸烟情况;result:结果;count:频数;保存为：“吸烟与慢性支气管炎的关系.sav”(2).个案加权在SPSS系统中，列联表的输入多采用频数表格的方式，如果要对此类数据进行卡方分析等，必须采用个案加权（weight by cases）进行数据处理
6、后才能使用相关的统计方法。菜单“Data”
7、“WeightCases”命令点击“WeightCasesby单选框”，选中“Freqency”：选入“频数[count]”。单击OK钮菜单“Analyze”
8、“DescriptiveStatistics”
9、“Crosstabs”命令（3）列联表分析将“结果[result]”点入“Row(s)”框，将“吸烟情况[smoke]”点入“Cloumn(s)”框。点击“Statistics”钮。【Statistics钮】用于定义所需计算的统计量。点击“Chi-square复选框”，计算值;选择“Nominal”里的“Co
10、ntingencyCoefficient”计算Pearson列联相关系数。点击“continue”钮回到上一对话框点击”Cells”按钮【Cells按钮】：用于定义列联表单元格中需要计算的指标。勾选“Counts复选框组”中的输出实际观察数“Observed”和理论数“Expected”选择“Percentages”里的“column”计算列百分比。点击“Continue”按钮返回上一层对话框。点击”OK”按钮结果输出和讨论：分析：处理记录缺失值情况报告，可见所有数据均是有效值。分析：给出了2×2列联表，其中表中给出了实际观测值和理论值。不吸烟者的患癌率
11、9.7%吸烟者的患癌率21.0%给出了4种检验方法的结论。其中,1
