SPSS X2 檢驗過程

1、 X2 檢驗X2檢驗是用途廣泛的假設(shè)檢驗方法，它的原理是檢驗實際分布和理論分布的吻合程度。在SPSS中，所有X2檢驗均用Crosstabs完成。Crosstabls過程用于對計數(shù)資料和有序分類資料進行統(tǒng)計描述和統(tǒng)計推斷。在分析時可以產(chǎn)生二維至n維列聯(lián)表，并計算相應(yīng)的百分數(shù)指標。統(tǒng)計推斷則包括了我們常用的X2檢驗、Kappa值，分層X2（X2M-H）。Crosstabs過程不能產(chǎn)生一維頻數(shù)表（單變量頻數(shù)表），該功能由Frequencies過程實現(xiàn)。界面說明【Rows框】用于選擇行*列表中的行變量?！綜olumns框】用于選擇行*列表中的列變量。【Layer框】Layer指的是層，對話框

2、中的許多設(shè)置都可以分層設(shè)定，在同一層中的變量使用相同的設(shè)置，而不同層中的變量分別使用各自層的設(shè)置。如果要讓不同的變量做不同的分析，則將其選入Layer框，并用Previous和Next鈕設(shè)為不同層。Layer在這里用的比較少，在多元回歸中我們將進行詳細的解釋?！綝isplay clustered bar charts復(fù)選框】顯示重疊條圖?！維uppress table復(fù)選框】禁止在結(jié)果中輸出行*列表?！維tatistics】按鈕彈出Statistics對話框，用于定義所需計算的統(tǒng)計量。Chi-square復(fù)選框：計算X2值。 Correlations復(fù)選框：計算行、列兩變量的Pearson相關(guān)

3、系數(shù)和Spearman等級相關(guān)系數(shù)。 Norminal復(fù)選框組：選擇是否輸出反映分類資料相關(guān)性的指標，這些指標在變量為有序或無序分類時均可以使用，但有序分類變量使用Ordinal復(fù)選框組中的統(tǒng)計量更好。Contingency coefficient復(fù)選框：即列聯(lián)系數(shù)，基于X2值，其值界于01之間，越大表明兩變量間相關(guān)性月強。Phi and Cramer's V復(fù)選框：這兩者也是基于X2值的，Phi在四格表X2檢驗中界于-11之間，在R*C表X2檢驗中界于01之間；Cramer's V 則界于01之間；Lambda復(fù)選框：用于自變量預(yù)測應(yīng)變量的效果。其值為1時表明自變量預(yù)測應(yīng)變量

4、好，為0時表明自變量預(yù)測應(yīng)變量差；Uncertainty coefficient復(fù)選框：不確定系數(shù)，以熵為標準的比例縮減誤差，其值接近1時表明后一變量的信息很大程度來自前一變量，其值接近0時表明后一變量的信息與前一變量無關(guān)。Ordinal復(fù)選框組：計算輸出反映有序分類變量一致性的指標。Gamma復(fù)選框：界于-11之間，觀察值集中于對角線時，其值為1或-1，表示兩者取值完全一致或完全不一致，兩變量無關(guān)時該值為0。Somers'd復(fù)選框：為獨立變量上不存在同分的偶對中，同序?qū)ψ訑?shù)超過異序?qū)ψ訑?shù)的比例；Kendall's tau-b復(fù)選框：界于-11之間；Kendall's

5、tau-c復(fù)選框：界于-11之間；Eta復(fù)選框：計算Eta值，其平方值可認為是應(yīng)變量受不同因素影響所致方差的比例； Kappa復(fù)選框：計算Kappa值，即內(nèi)部一致性系數(shù)； 這是醫(yī)學上很常用的一致性指標，取值0-1之間。0.75，一致性較好，0.40.75，表明一致性一般，<0.4 表明一致性差。Risk復(fù)選框：計算比數(shù)比OR值和RR值； McNemanr復(fù)選框：進行McNemanr檢驗，即常用的配對計數(shù)資料的X2檢驗（一種非參檢驗）； Cochran's and Mantel-Haenszel statistics復(fù)選框：計算X2M-H統(tǒng)計量（分層X2，也有寫為X2CMH的），可

6、在下方輸出H0假設(shè)的OR值，默認為1?！綜ells】按鈕彈出Cells對話框，用于定義列聯(lián)表單元格中需要計算的指標：Counts復(fù)選框組：是否輸出實際觀察數(shù)(Observed)和理論數(shù)（Expected）； Percentages復(fù)選框組：是否輸出行百分數(shù)（Row）、列百分數(shù)（Column）以及合計百分數(shù)（Total）； Residuals復(fù)選框組：選擇殘差的顯示方式，可以是實際數(shù)與理論數(shù)的差值（Unstandardized）、標化后的差值（Standardized，實際數(shù)與理論數(shù)的差值除理論數(shù)），或者由標準誤確立的單元格殘差（Adj. Standardized）；【Format鈕】用于選擇行

7、變量是升序還是降序排列。分析實例一、四格表資料的X2檢驗例1 組 別 有效 無效 合計 有效率（%） 甲組 31 9 40 77.50 乙組 14 26 40 35.00 合 計 45 35 80 56.25【建立數(shù)據(jù)文件】由于此處給出的是頻數(shù)表（大部分資料都以這種形式給出），因此在建立數(shù)據(jù)集時可以直接輸入三個變量：1、行變量（分組變量）：變量名取“R”，變量值為 1=“甲治療組”，2=“乙治療組”2、列變量（療效變量）：變量名取“C”，變量值為 1=“有效”，2=“無效”；3、指示每個格子中頻數(shù)的變量：變量名取“F”，直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立的數(shù)據(jù)集用Weight Cases對話框指定

8、頻數(shù)變量進行加權(quán)，最后調(diào)用Crosstabs過程進行X2檢驗。R CF1.00 1.00 31.001.00 2.00 9.002.00 1.00 14.002.00 2.00 26.00【操作過程】Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán))Weight Cases by單選框：選中 Freqency Variable：選入F單擊OK鈕 Analyze=>Descriptive Statistics=>Crosstabs Rows框：選入R Columns框：C St

9、atistics按鈕：選中Chi-square復(fù)選框，單擊Continue鈕 Cells.按鈕： 選中Row 復(fù)選框，單擊Continue鈕單擊OK鈕【結(jié)果解釋】上題分析結(jié)果如下：首先是有效記錄數(shù)和處理記錄缺失值情況報告，可見80例均為有效值。上表為列出的四格表，其中加入變量值和變量值標簽，看起來很清楚。上表給出了一堆檢驗結(jié)果，從左到右為：檢驗統(tǒng)計量值(Value)、自由度(df)、雙側(cè)近似概率(Asymp.Sig.2-sided)、雙側(cè)精確概率(Exact Sig.2-sided)、單側(cè)精確概率(Exact Sig.1-sided)；從上到下為：Pearson卡方（Pearson Chi-S

10、quare即常用的卡方檢驗）、連續(xù)性校正的卡方值(Continuity Correction)、對數(shù)似然比方法計算的卡方(Likelihood Ratio)、Fisher's確切概率法(Fisher's Exact Test)、線性相關(guān)的卡方值(Linear by Linear Association)、有效記錄數(shù)(N of Valid Cases)。另外，Continuity Correction和Pearson卡方值處分別標注有a和b，表格下方為相應(yīng)的注解：a.只為2*2表計算。b.0%個格子的期望頻數(shù)小于5，最小的期望頻數(shù)為13.78。因此，這里無須校正，直接采用第一行的

11、檢驗結(jié)果，即X2=14.679，P=0.000。因P=0.000，可以認為兩種治療方案療效有差異，結(jié)合樣本率，可以認為甲方案有效率高于乙方案。 二、配對計數(shù)資料X2檢驗 AB兩種試紙檢驗?zāi)蚱咸烟墙Y(jié)果 B試紙A試紙 + 合 計+ 70 20 90 4 6 10 合 計 74 26 100 【建立數(shù)據(jù)文件】輸入三個變量：行變量（A試紙）：變量名取“R”，變量值為 1=“陽性”，2=“陰性”列變量（B試紙）：變量名取“C”，變量值為 1=“陽性”，2=“陰性”指示每個格子中頻數(shù)的變量：變量名取“F”，直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立的數(shù)據(jù)集如下表。然后用Weight Cases對話框指定頻數(shù)變量進行加

12、權(quán)，最后調(diào)用Crosstabs過程進行X2檢驗。R CF1.00 1.0070.001.00 2.00 20.002.00 1.00 4.002.00 2.00 6.00【操作過程】1. Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán))Weight Cases by單選框：選中 Freqency Variable：選入F單擊OK鈕 2. Analyze=>Descriptive Statistics=>Crosstabs Rows框：選入R Columns框：C Statistics

13、按鈕：選中Chi-square復(fù)選框(分析A、B兩種試紙結(jié)果有無相關(guān)) 選中McNemanr復(fù)選框:(做配對X2檢驗,分析A、B兩種試紙結(jié)果陽性率有無差異) 單擊Continue鈕 Cells.按鈕： 選中Row 復(fù)選框，單擊Continue鈕單擊OK鈕【結(jié)果解釋】°¸Àý´¦ÀíÕªÒª °¸ÀýÓÐЧµÄȱʧº

14、7;¼ÆN°Ù·Ö±ÈN°Ù·Ö±ÈN°Ù·Ö±ÈAÊÔÖ½ * BÊÔÖ½100100.0%0.0%100100.0% 上表為有效例數(shù), 缺失例數(shù)和總例數(shù)的情況, 100例均有效. 上表輸出配對四格表數(shù)據(jù)。A、B兩種試紙結(jié)果陽性率有無差異)A、B兩種試紙結(jié)果陽性率有無關(guān)聯(lián)性)上表為X2檢驗的結(jié)果。首先是成組X2檢驗，

15、X2=6.676，P=0.010，可以認為A、B兩種試紙的結(jié)果有相關(guān)性（即A陽性，B可能也陽性）。下面做了配對X2檢驗（McNemar Test）,用精確概率法計算，P=0.002（雙側(cè)），可以認為A、B兩種試紙的陽性率差異有統(tǒng)計學意義。三、R×C表X2檢驗這是4×2表資料，要進行4個樣本率的比較。【建立數(shù)據(jù)文件】直接輸入三個變量：行變量（分組變量）：變量名取“R”，變量值為 1=“鱗癌”，2=“腺癌”，3“腺鱗癌”，4“小細胞癌”。列變量：變量名取“C”，變量值為 1=“表達”，2=“不表達”指示每個格子中頻數(shù)的變量：變量名取“F”，直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立的數(shù)據(jù)集

16、如下表。 RCF11951240216522303120321041104210【操作過程】1. Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán))Weight Cases by單選框：選中 Freqency Variable：選入F 單擊OK鈕 2. Analyze=>Descriptive Statistics=>Crosstabs Rows框：選入R Columns框：C Statistics按鈕：選中Chi-square復(fù)選框單擊Continue鈕 Cells.按鈕： 選中Row 復(fù)選框單擊Continue鈕單擊OK鈕【結(jié)果解釋】°¸Àý´¦ÀíÕªÒª °¸À