最新卡方檢驗(yàn)及SPSS分析

1、2020 Chi-Square Test 預(yù)防醫(yī)學(xué)教研室預(yù)防醫(yī)學(xué)教研室 張張杰杰 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 第一節(jié)：四第一節(jié)：四格表（格表（fourfold data）資料的）資料的x2檢驗(yàn)檢驗(yàn)* 第二節(jié)：配對(duì)第二節(jié)：配對(duì)（paired data）資料的）資料的x2檢驗(yàn)檢驗(yàn)* 第三節(jié)：第三節(jié)：RC表資料的表資料的x2檢驗(yàn)檢驗(yàn)* 第四節(jié)：分層卡方檢驗(yàn)第四節(jié)：分層卡方檢驗(yàn) 第五節(jié)：多第五節(jié)：多個(gè)樣本率間的多重比較個(gè)樣本率間的多重比較 課程小結(jié)課程小結(jié) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 交叉表交叉表（Crosstabs）過程 （一）四格表（fourfold data）資料的x2檢驗(yàn) （二）配對(duì)（paired d

2、ata）資料的x2檢驗(yàn) （三）RC表資料的x2檢驗(yàn) （四）兩分類變量有無關(guān)聯(lián)分析及列聯(lián)系數(shù)C 卡方卡方（Chi-Square）過程 （五）擬合問題-比較樣本與已知總體的分布 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 第一節(jié)第一節(jié) 四格表資料的四格表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) x2 test of fourfold data 2 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 目的：目的：推斷兩個(gè)總體率（構(gòu)成比）是否有差推斷兩個(gè)總體率（構(gòu)成比）是否有差 別別 要求要求：兩樣本的兩分類個(gè)體數(shù)排列成四格表兩樣本的兩分類個(gè)體數(shù)排列成四格表 資料資料 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 一一、 2 檢驗(yàn)的基本檢驗(yàn)的基本思想思想 是是一種用途較廣的一種用途較廣的計(jì)數(shù)資

3、料計(jì)數(shù)資料的假設(shè)檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn) 方法，屬于方法，屬于非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)的的范疇。范疇。 根本思想：根本思想：在于在于比較理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù)比較理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù) 的吻合程度或擬合優(yōu)度問題。的吻合程度或擬合優(yōu)度問題。 x2檢驗(yàn)：以檢驗(yàn)：以x2分布為方法的理論基礎(chǔ)分布為方法的理論基礎(chǔ) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 2 檢驗(yàn)的基本公式檢驗(yàn)的基本公式 A為實(shí)際頻數(shù)（為實(shí)際頻數(shù)（actual frequency），），T為理論頻數(shù)（為理論頻數(shù)（theoretical frequency） nR是行和，是行和，nC是列和，是列和，n是四格數(shù)之和是四格數(shù)之和 2表示觀察值與期望值之間的偏離程度。表示觀察值與期望

4、值之間的偏離程度。 1900年由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家年由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Karl Pearson首次提出，故被稱為首次提出，故被稱為Pearson 2 。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 9卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 檢驗(yàn)基本步驟檢驗(yàn)基本步驟 1.建立檢驗(yàn)假設(shè) H0 : 兩總體齲患率相等 H1 : 兩總體齲患率不等 計(jì)算理論頻數(shù) 2.計(jì)算 x2 統(tǒng)計(jì)量 3.確定P值，作出推論 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 四格表 檢驗(yàn)的條件： 1) 2) 3) 2 公式；用不校正的且 2 ,540Tn 公式；用校正的個(gè)格子且至少 2 , 51140Tn 需用確切概率法或, 140Tn T TA 2 2 )5 . 0

5、( )()()( )2/( 2 2 dbcadcba nncbad 校正公式：校正公式： SPSS操作過程 建立數(shù)據(jù)文件：例1.sav 數(shù)據(jù)格式：包括4行3列的頻數(shù)格式，3個(gè)變量即行變量（group）、列 變量（effect）和頻數(shù)變量（freq）。 說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs 結(jié)合例1數(shù)據(jù)演示操作過程。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 首先建立數(shù)據(jù)文件，如下。首先建立數(shù)據(jù)文件，如下。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 注意：由于上表給出的不是原始

6、數(shù)據(jù)，而是頻數(shù)表數(shù)據(jù)，注意：由于上表給出的不是原始數(shù)據(jù)，而是頻數(shù)表數(shù)據(jù)， 應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理。應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 *指定加權(quán)變量指定加權(quán)變量（weight cases） 在在實(shí)際的統(tǒng)計(jì)中，經(jīng)常需要計(jì)算數(shù)據(jù)的加權(quán)平均數(shù)實(shí)際的統(tǒng)計(jì)中，經(jīng)常需要計(jì)算數(shù)據(jù)的加權(quán)平均數(shù)。 例如，希望了解不用牙膏使用者的平均患齲量。例如，希望了解不用牙膏使用者的平均患齲量。 如果如果僅以僅以各種牙膏的患齲量的平均數(shù)作為平均患各種牙膏的患齲量的平均數(shù)作為平均患 齲量是齲量是不合理不合理的的 還還應(yīng)考慮到應(yīng)考慮到各牙膏使用者的患齲量對(duì)平均患齲量各牙膏使用者的患齲量對(duì)平均患齲量 的的影響影響。 因此因此，以各牙

7、膏使用者的患齲量作為以各牙膏使用者的患齲量作為權(quán)重計(jì)算權(quán)重計(jì)算各各 牙膏患齲率的牙膏患齲率的加權(quán)平均數(shù)，才是我們需要求的數(shù)加權(quán)平均數(shù)，才是我們需要求的數(shù) 據(jù)據(jù)。 在在SPSSSPSS處理中就需要處理中就需要將各牙膏的患齲量作為將各牙膏的患齲量作為加權(quán)變加權(quán)變 量。量。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 不設(shè)置權(quán)重不設(shè)置權(quán)重 設(shè)置權(quán)重設(shè)置權(quán)重 頻數(shù)變量頻數(shù)變量 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 交叉表（Crosstabs）過程 Crosstabs過程用于對(duì)分類資料和有序分類資 料進(jìn)行和。 統(tǒng)計(jì)描述過程可以產(chǎn)生2維至n 維列聯(lián)表，并計(jì) 算相應(yīng)的百分?jǐn)?shù)指標(biāo)。 統(tǒng)計(jì)推斷包括了常用的x2檢驗(yàn)、Kap

8、pa值，分層 X2（X2M-H），以及四格表資料的確切概率 （Fishers Exact Test）值。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 行變量行變量 列變量列變量 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量計(jì)算統(tǒng)計(jì)量 單元格單元格 卡方統(tǒng)計(jì)量卡方統(tǒng)計(jì)量 Kappa系數(shù)系數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)度風(fēng)險(xiǎn)度 配對(duì)四格表配對(duì)四格表 McNemar 檢驗(yàn)檢驗(yàn) 實(shí)際頻數(shù)實(shí)際頻數(shù) 理論頻數(shù)理論頻數(shù) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 Crosstabs過程詳解 界面說明界面說明 -行Rows框用于選擇行列表中的行變量。 -列Columns框用于選擇行列表中的列變量。 -層Layer框指定分層變量，即控制變量。如果要指定 不同的分層變量做分析，則將其選入Layer框，并 用

9、Previous和Next鈕設(shè)為不同層。 -Display clustered bar charts 復(fù)選框：顯示復(fù)式條圖 -Suppress table復(fù)選框：不在輸出結(jié)果中給出行列 表。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 Crosstabs過程詳解 界面說明界面說明 精確（Exact）子對(duì)話框：針對(duì)22以上的行 列表設(shè)計(jì)計(jì)算確切概率的方法。 統(tǒng)計(jì)量（Statistics）子對(duì)話框：用于定義所需 計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量 -Chi-square 復(fù)選框：計(jì)算pearson卡方值，對(duì)四 格表資料自動(dòng)給出校正卡方檢驗(yàn)和確切概率 法結(jié)果。 -Correlations復(fù)選框：計(jì)算行列變量的pearson相 關(guān)系數(shù)和Spe

10、arman等級(jí)相關(guān)系數(shù)。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 Crosstabs過程詳解 界面說明界面說明 -Kappa復(fù)選框：計(jì)算Kappa值，即內(nèi)部一致性 系數(shù)，介于00.7071之間； -Risk復(fù)選框：計(jì)算比數(shù)比OR值、RR值； -McNemanr復(fù)選框：進(jìn)行配對(duì)卡方檢驗(yàn)的 McNemanr檢驗(yàn)（一種非參數(shù)檢驗(yàn)） -Cochrans and Mantel-Haenszel statistics復(fù)選框： 計(jì)算X2M-H統(tǒng)計(jì)量、X2CMH，可在下方輸出H0 假設(shè)的OR值，默認(rèn)為1。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 Crosstabs過程詳解 界面說明界面說明 單元格（Cells）子對(duì)話

11、框：用于定義列聯(lián)表單 元格中需要計(jì)算的指標(biāo)。 -Counts復(fù)選框：是否輸出實(shí)際觀察數(shù)（Observed） 和理論頻數(shù)（Expected） -Percentages復(fù)選框：是否輸出行百分?jǐn)?shù)（Row）、 列百分?jǐn)?shù)（Column）以及合計(jì)百分?jǐn)?shù)（Total） -Residuals復(fù)選框：選擇殘差的顯示方式 格式（Format）子對(duì)話框：用于選擇行變量是 升序還是降序排列。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 v 表示含氟牙膏與一般牙膏患齲率的比較，表示含氟牙膏與一般牙膏患齲率的比較，除了觀察值以外，除了觀察值以外， 還有期望值。還有期望值。 實(shí)際頻數(shù)實(shí)際頻數(shù) 理論頻數(shù)理論頻數(shù) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 v結(jié)論：

12、結(jié)論： 2 22.82.82 2，P P0.0930.093，按按 = 0.05= 0.05水準(zhǔn)，不拒絕水準(zhǔn)，不拒絕H0H0，尚，尚 不能認(rèn)為使用含氟牙膏比使用一般牙膏兒童的齲患率低。不能認(rèn)為使用含氟牙膏比使用一般牙膏兒童的齲患率低。 卡方卡方值值自由度自由度 P值值 雙側(cè)確切概率值雙側(cè)確切概率值 單側(cè)確切概率值單側(cè)確切概率值 注意檢查樣本例數(shù)注意檢查樣本例數(shù)n和理論頻數(shù)和理論頻數(shù)T是否滿足條件是否滿足條件：N40且理論頻數(shù)且理論頻數(shù)T5。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 將將116例癲癇患者隨機(jī)分為兩組，一組例癲癇患者隨機(jī)分為兩組，一組70例接受常規(guī)加高壓氧治療（高壓氧組），例接受常規(guī)加高壓氧治療（

13、高壓氧組）， 另一組另一組46例接受常規(guī)治療（常規(guī)組例接受常規(guī)治療（常規(guī)組），結(jié)果如下。），結(jié)果如下。問兩種療法的有效率有無差別？問兩種療法的有效率有無差別？ 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 10. 005. 0 P 05.0 0 H 2 4.080.05P， 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 （一）適用條件（一）適用條件 T1或 n40 P （二）基本思想（超幾何分布）（二）基本思想（超幾何分布） ! )!()!()!()!( ndcba dbcadcba P i 在四格表周邊合計(jì)不變的條件下，直接計(jì)算表內(nèi)四個(gè)數(shù)據(jù)

14、的各 種組合之概率。找出 的所有表格并將概率求 和，若這些表的合計(jì)P Kappa 0.4時(shí)，表明一致性一般；時(shí)，表明一致性一般； Kappa 0.4時(shí)，表明兩者一致性較差。時(shí)，表明兩者一致性較差。 一致性檢驗(yàn)一致性檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 P值值 Kappa系數(shù)系數(shù)=0.1980.05,說明兩種方法的吻合說明兩種方法的吻合度度 沒有沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且吻合度較差。，且吻合度較差。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 53 *例例5 用A、B兩種方法檢查已確診的乳腺癌 患者140名，A法檢出91名(65%)，B法檢出 77名(55%)，A、B兩法一致的檢出56名(40%)， 問哪種方法陽性檢出率

15、更高？ 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 u計(jì)數(shù)資料的配對(duì)設(shè)計(jì)常用于 的比較 u特點(diǎn)： 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 第三節(jié)第三節(jié) 行行列表資料的列表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) test of RC table 2 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 比較比較某市重污染區(qū)、一般市區(qū)和農(nóng)村三個(gè)某市重污染區(qū)、一般市區(qū)和農(nóng)村三個(gè) 地區(qū)的出生嬰兒的致畸率地區(qū)的出生嬰兒的致畸率。 以母乳、牛乳、混合三種不同方式喂養(yǎng)的以母乳、牛乳、混合三種不同方式喂養(yǎng)的 新生兒體重增長(zhǎng)的構(gòu)成是否新生兒體重增長(zhǎng)的構(gòu)成是否一致一致。 推斷推斷2個(gè)分類變量是否有關(guān)聯(lián)，如：研究冠個(gè)分類變量是否有關(guān)聯(lián)，如：研究冠 心病與眼底動(dòng)脈硬化的關(guān)系。心病與眼底動(dòng)脈硬化的關(guān)系。

16、。 。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 行行列表資料列表資料 多個(gè)樣本率比較時(shí)，有R行2列，稱R 2表； 兩樣本的構(gòu)成比比較時(shí)，有2行C列，稱2C表； 多個(gè)樣本的構(gòu)成比比較，以及雙向無序分類資 料關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)時(shí)，有行列，稱R C表。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 2 2 (1) (1)(1) RC A n n n 行數(shù)列數(shù) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 3.1 多多個(gè)樣本率的比較個(gè)樣本率的比較 例6 用A、B、C三種不同方法分別處理新生兒臍帶， 發(fā)生感染的情況見下表，試比較3種不同方法的臍帶 感染率有無差異。 三種臍帶處理方法的臍帶感染情況 臍帶感染 處理組 感染 未感染 合計(jì) 感染率（%）

17、A 76 3143 3219 2.36 B 15 2409 2424 0.62 C 2 762 764 0.26 合計(jì) 93 6314 6407 1.45 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 SPSS操作過程（行列表卡方檢驗(yàn)） 建立數(shù)據(jù)文件：例6.sav 數(shù)據(jù)格式：包括6行3列的頻數(shù)格式，3個(gè)變量分別 為行變量、列變量和頻數(shù)變量。 說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs 結(jié)合例6數(shù)據(jù)（例6.sav）演示操作及界面。 卡方檢驗(yàn)及SP

18、SS分析 結(jié)論：按結(jié)論：按=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕H0，接受，接受H1，可以認(rèn)為三，可以認(rèn)為三種處理種處理 臍帶感染率有臍帶感染率有差別。差別。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 3.2 兩組構(gòu)成比的比較 例7 為研究某種新藥對(duì)尿路疼痛的止痛效果，將有尿路疼 痛的患者144例隨機(jī)分為兩組，每組72例，一組服該新藥（治 療組），另一組服安慰劑（對(duì)照組）。兩組患者尿路疼痛的 原因見下表，問兩組患者尿路疼痛原因的分布有無差異？ 兩組患者尿路疼痛原因的分布 尿路疼痛原因 分 組 尿路感染 器械損傷 其它 合計(jì) 治療組 34 29 9 72 對(duì)照組 29 35 8 72 合 計(jì) 63 64 17 144

19、 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 2. 求檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和自由度。將表 9-7 數(shù)據(jù)代入公式 9-14，有 222222 3429929358 2 144(1)1.02 7263726472 177263726472 17 (21)(31)2 3. 確定 P 值，下結(jié)論。查 2 界值表， 2 0.5,2 1.39 ， 2 0.5,2 1.018 ，所以，P0.50， 以 0.05 水準(zhǔn)不拒絕 H0，即尚不能認(rèn)為兩組患者尿路疼痛原因的分布有差異。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 結(jié)論：按結(jié)論：按=0.05檢驗(yàn)檢驗(yàn)水準(zhǔn)不拒絕水準(zhǔn)不拒絕H0，尚，尚不可認(rèn)為兩組患者尿路疼痛原因的分布不可認(rèn)為兩組患者尿路疼痛原因的分布 有

20、有差異。差異?？ǚ綑z驗(yàn)及SPSS分析 3.4 多組構(gòu)成比的比較 例例8 在某項(xiàng)疼痛測(cè)量研究中，給在某項(xiàng)疼痛測(cè)量研究中，給160例手術(shù)后疼痛的患者提例手術(shù)后疼痛的患者提 供四種疼痛測(cè)量量表，即直觀模擬量表（供四種疼痛測(cè)量量表，即直觀模擬量表（VAS），數(shù)字評(píng)估），數(shù)字評(píng)估 量表（量表（NRS），詞語描述量表（），詞語描述量表（VDS），面部表情疼痛量表），面部表情疼痛量表 （FPS）,患者首選的量表以及患者的文化程度患者首選的量表以及患者的文化程度見下表，見下表，問患問患 者首選疼痛量表與文化程度是否有關(guān)者首選疼痛量表與文化程度是否有關(guān)？ 不同文化程度患者首選疼痛量表的類型 首選測(cè)痛量表 文化程

21、度 V AS VDS NRS FPS 合計(jì) 高中以下 3(3.5) 16(18.7) 18(19.7) 44(39.0) 81 高中 0(1.6) 10(8.6) 9(9.0) 18(17.8) 37 高中以上 4(1.8) 11(9.7) 12(10.2) 15(20.2) 42 合計(jì) 7 37 39 77 160 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 結(jié)論：按結(jié)論：按=0.05檢驗(yàn)檢驗(yàn)水準(zhǔn)不拒絕水準(zhǔn)不拒絕H0，尚不能認(rèn)為術(shù)后疼痛患者首選測(cè)痛量表類，尚不能認(rèn)為術(shù)后疼痛患者首選測(cè)痛量表類 型與文化程度有關(guān)型與文化程度有關(guān)?？ǚ綑z驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 3.5 雙向無

22、序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn) 表中兩個(gè)分類變量皆為無序分類變 量的行 列表資料，又稱為雙向無序 表資料。 注意: 雙向無序分類資料為兩個(gè)或多個(gè)樣 本，做差別檢驗(yàn)（例7）；若為單樣本， 做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)（例9） 。 CR CR 例 9 測(cè)得某地5801人的ABO血型和MN血型結(jié)果如下表，問 兩種血型系統(tǒng)之間是否有關(guān)聯(lián)？ MN 血型 ABO 血型 M N MN 合計(jì) O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合計(jì) 1451 1666 2684 5801 （單樣本，做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)）（單樣本，做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)）

23、 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 上表資料，可用行列表資料 檢驗(yàn)來 推斷兩個(gè)分類變量之間有無關(guān)系（或關(guān)聯(lián)）； 若有關(guān)系，可計(jì)算Pearson列聯(lián)系數(shù)C進(jìn)一步 分析關(guān)系的密切程度： 2 2 C n 列聯(lián)系數(shù)C取值范圍在00.7071之間。0表 示完全獨(dú)立；0.7071表示完全相關(guān)。 2 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 檢驗(yàn)步驟 0 H：兩種血型系統(tǒng)間無關(guān)聯(lián) 1 H：兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián) 05. 0 222 2 43149032 5801(1) 1823 14511823 1666348 2684 213.16 (4 1)(3 1)6 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 2 2 213.16 0.1883 5801213.1

24、6 C n 由于列聯(lián)系數(shù)C=0.1883，數(shù)值較小，故認(rèn)為兩 種血型系統(tǒng)間雖然有關(guān)聯(lián)性，但關(guān)系不太密切。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 SPSS操作過程 建立數(shù)據(jù)文件：例9.sav 數(shù)據(jù)格式：包括12行3列的頻數(shù)格式，三個(gè)變量分別為行 變量、列變量和頻數(shù)變量。 說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs 統(tǒng)計(jì)量Statistics： Chi-square 名義 相依系數(shù)Contingency coefficient 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 SPSS輸出

25、結(jié)果 ABO* MN 交叉制表ABO* MN 交叉制表 4314909021823 456.0523.6843.51823.0 3884108001598 399.7458.9739.41598.0 4955879502032 508.3583.6940.22032.087.099.9161.0348.0 1451166626845801 1451.01666.02684.05801.0 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) o A B AB ABO 合計(jì) MNMN MN 合計(jì) 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)卡方檢

26、驗(yàn) 213.162a6.000 248.1436.000 51.3361.000 5801 Pearson 卡方 似然比 線性和線性組合 有效案例中的 N 值df 漸進(jìn) Sig. (雙側(cè)) 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望 計(jì)數(shù)為 87.04。 a. 對(duì)稱度量對(duì)稱度量 .188.000 5801 相依系數(shù)按標(biāo)量標(biāo)定 有效案例中的 N 值近似值 Sig. 不假定零假設(shè)。 a. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。 b. 結(jié)論：按結(jié)論：按=0.05檢驗(yàn)檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕水準(zhǔn)拒絕H0，接受，接受H1，可認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián)，但由于列，可認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián)，但由于列 聯(lián)系數(shù)聯(lián)系數(shù)C=0.

27、1883，數(shù)值較小，故認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間雖然有關(guān)聯(lián)性，但關(guān)系不太密切。，數(shù)值較小，故認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間雖然有關(guān)聯(lián)性，但關(guān)系不太密切。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 1行列表中的各格T1，并且1T5的格子數(shù)不宜 超過1/5格子總數(shù)，否則可能產(chǎn)生偏性。處理方法有三種： 增大樣本含量以達(dá)到增大理論頻數(shù)的目的（首選）。 根據(jù)專業(yè)知識(shí)，刪去理論頻數(shù)太小的行或列，或?qū)⒗碚擃l數(shù)太小的行 或列與性質(zhì)相近的鄰行或鄰列合并。這樣做會(huì)損失信息及損害樣本的 隨機(jī)性。 例如例如：不同年齡組可以合并，但不同血型就不能合并。 改用雙向無序RC表的Fisher確切概率法。 2 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 例例 10. 某實(shí)驗(yàn)室為研究乙

28、肝免疫球蛋白預(yù)防小白鼠胎兒宮內(nèi)某實(shí)驗(yàn)室為研究乙肝免疫球蛋白預(yù)防小白鼠胎兒宮內(nèi) 感染感染HBV的效果，將的效果，將33例例HBsAg陽性小白鼠（孕鼠）隨機(jī)分陽性小白鼠（孕鼠）隨機(jī)分 為預(yù)防注射組和非預(yù)防組，結(jié)果見下表。問兩組新生小白鼠為預(yù)防注射組和非預(yù)防組，結(jié)果見下表。問兩組新生小白鼠 的的HBV總體感染率有無差別？總體感染率有無差別？ 組別組別陽性陽性陰性陰性合計(jì)合計(jì) 感染率感染率 （%） 預(yù)防注射組預(yù)防注射組4182218.18 非預(yù)防組非預(yù)防組5 61145.45 合計(jì)合計(jì)9243327.27 第四節(jié) 分層資料的卡方檢驗(yàn) Tests of Conditional Independence

29、卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 例 11. Doll和Hill以709例肺癌患者做病例， 709個(gè)非腫瘤患者做對(duì)照，按性別分層，研 究吸煙與肺癌的關(guān)系，調(diào)查結(jié)果如下，試 做肺癌的病例對(duì)照分析。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 Weight cases 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 關(guān)于OR值與RR值 相對(duì)危險(xiǎn)度相對(duì)危險(xiǎn)度RRRR：是一個(gè)概率的比值，指試驗(yàn)組人群反應(yīng)陽性概率：是一個(gè)概率的比值，指試驗(yàn)組人群反應(yīng)陽性概率 與對(duì)照組人群反應(yīng)陽性概率的比值。數(shù)值為與對(duì)照組人群反應(yīng)陽性概率的比值。數(shù)值為1 1

30、，表明試驗(yàn)因素與，表明試驗(yàn)因素與 反應(yīng)陽性無關(guān)聯(lián)；小于反應(yīng)陽性無關(guān)聯(lián)；小于1 1時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生 率降低；大于率降低；大于1 1時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生率增加。時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生率增加。 優(yōu)勢(shì)比優(yōu)勢(shì)比OROR：是一個(gè)比值的比，是反應(yīng)陽性人群中試驗(yàn)因素有無的：是一個(gè)比值的比，是反應(yīng)陽性人群中試驗(yàn)因素有無的 比例與反應(yīng)陰性人群中試驗(yàn)因素有無的比例之比例與反應(yīng)陰性人群中試驗(yàn)因素有無的比例之比。暴露者的疾病比。暴露者的疾病 危險(xiǎn)度為非暴露者的多少倍。危險(xiǎn)度為非暴露者的多少倍。OR1OR1說明疾病的危險(xiǎn)度因暴露而增說明疾病的危

31、險(xiǎn)度因暴露而增 加，暴露與疾病為加，暴露與疾病為“正正”關(guān)聯(lián)；關(guān)聯(lián)；OR1OR1說明疾病的危險(xiǎn)度因暴露而說明疾病的危險(xiǎn)度因暴露而 減少，減少，“負(fù)負(fù)”關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)。 當(dāng)關(guān)注的事件發(fā)生概率比較小時(shí)（當(dāng)關(guān)注的事件發(fā)生概率比較小時(shí)（0.10.1），優(yōu)勢(shì)比可作為相對(duì)危），優(yōu)勢(shì)比可作為相對(duì)危 險(xiǎn)度的近似。險(xiǎn)度的近似。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 第五節(jié) 多個(gè)樣本率間的多重比較 Multiple comparison of sample rates 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 一、基本思想（卡方分割法） 多個(gè)樣本率比較的資料若經(jīng)行列表 2 檢驗(yàn)的

32、結(jié)論為拒絕 0 H，接受 1 H時(shí)，可采用卡 方分割法把表格分成多個(gè)獨(dú)立的四格表后再 進(jìn)行兩兩比較。 但必須重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)， 其 目的是為保證檢驗(yàn)假設(shè)中 I 型錯(cuò)誤的概率不 變。 因分析目的不同，k個(gè)樣本率兩兩比較的次數(shù)不同，故重新規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn) 的估計(jì)方法亦不同。通常有兩種情況： 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 1多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較 分析目的為 k 個(gè)實(shí)驗(yàn) 組間，任兩個(gè)率均進(jìn)行比較時(shí)，須進(jìn)行 2 k 次獨(dú)立的四格 表 2 檢驗(yàn)，再加上總的行列表資料的 2 檢驗(yàn)，共 1 2 k 次檢驗(yàn)假設(shè)。故檢驗(yàn)水準(zhǔn) 用下式估計(jì) 1 2 = k + 式中 2 ) 1( )!2( ! 2 ! 2 kk k k k ，k為樣本率的個(gè)數(shù)。 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 療法 有效 無效 合計(jì) 有效率（%） 物理療法組 199 7 206 96.60 藥物治療組 164 18 182 90.11 外用膏藥組 118 26 144 81.94 合計(jì) 481 51 532 90.41 例12 某醫(yī)師研究物理療法、藥物治療和外用膏藥三種 療法治療周圍性面神經(jīng)麻痹的療效，資料見下表。問三種 療法的有效率有無差別？ 卡方檢驗(yàn)及SPSS分析 檢驗(yàn)步驟 0 H： 21