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SPSS 卡方检验(共45张PPT)
如果不分层结果如下
结果解释：，差异具有统计学意义
分层做法
操作:(1)建立数据文件 分层变量：选如“gender” （2）菜单选择 统计量主对话框下 风险 Cochran’s and Mantel-Haenszel统计量
结果1：男性卡方检验 女性
结果2：风险估计，男性组，95%置信区间不 包括1。女性， 95%置信区间包括1。提示，
关系。结果显示在剔除性别影响后，吸烟
和肺癌仍然显著相关，即吸烟史导致肺癌 的危险因素。
• 结果5：又称公共OR值估计，合并OR值为，95%置信区间不包括 1，且与1相比差异有显著性（）
• 注意：经OR值均一性检验各层OR值有显著差异时，不宜计算 公共OR值
主要内容
• 1.两独立样本率比较的卡方检验 • 2.配对计数资料的卡方检验 • 3.分层资料的卡方检验 • 4.卡方的两两比较
对于男性而言吸烟史发生肺癌的危险因素， 女性则不是。
关于OR值
• Odds Ratio:相对危险度（也称比值比、优 势比）
• 指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值 除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比 值。
• 涵义：暴露者的疾病危险度为非暴露者的 多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而 增加，暴露与疾病为“正”关联。OR<1说 明疾病的危险度因暴露而减少，“负”关 联
使用 系数分析吻合情况
例：116例患者的诊断结果见下表及数据“”，使用 kappa系数法分析影像CT诊断和病理诊断的吻合 情况。
• 文件为例
• 操作过程：
• 分析
•
统计描述
•
交叉表
• 行变量：treat_b
• 列变量：treat_a
• 统计量：McNemar
SPSS 课件第六讲 卡方检验
拟合问题---单样本卡方检验
假设一个总体中，某个变量可能的取值有n 个水平，现在已知有一个样本，该样本中变 量的取值也只有这n个水平，即一批分类数 据，现在需要从这批分类数据出发，来判断 总体各取值水平出现的概率是否与已知概率 相符，即该样本是否的确来自已知的总体分 布。
相关问题---多样本卡方检验
这就是我们所说的卡方统计量，在1900年由英国 统计学家Pearson首次提出，其公式为：
(i=1,2,3, k)
2 2 2 k k ( A E ) ( A np ) ( A E ) i i 2 i i E Ei npi i 1 i 1
方法原理
பைடு நூலகம்
从卡方的计算公式可见，当观察频数与期望 频数完全一致时，卡方值为0； 观察频数与期望频数越接近，两者之间的差 异越小，卡方值越小； 反之，观察频数与期望频数差别越大，两者 之间的差异越大，卡方值越大。 当然，卡方值的大小也和自由度有关
比较两个或多个样本其所在总体与另一个分 类变量的发生率或构成比是否相同。 此类问题也可理解为检验二分类变量的取值 是否相互关联，或者检验一个变量（如性别） 的取值不同是否对另一个变量（如血型）的 取值有影响。 Analyze-描述统计-crosstable-statistics
两分类变量间关联程度的度量
拟合问题---单样本卡方检验 相关问题---多样本卡方检验 两分类变量间关联程度的度量 一致性检验与配对卡方检验 分层卡方检验 （后四项隐含在列联表中）
方法原理
检验的基本思想 假设H0成立，基于此前提计算出卡方值，
它表示观察值与理论值之间的偏离程度。 根据卡方分布，卡方统计量以及自由度可以
SPSS 卡方检验 PPT
• 结果3：OR的均一性检验,用两种方法比较 性别之间OR是否存在差异（p=0.001）。 说明男性高于女性
• 结果4：又称协变量分析，将性别当做协变 量，即剔除性别这个影响后吸烟与肺癌的
关系。结果显示在剔除性别影响后，吸烟
和肺癌仍然显著相关，即吸烟史导致肺癌 的危险因素。
• 结果5：又称公共OR值估计，合并OR值为2.812，95%置 信区间不包括1，且与1相比差异有显著性（p=0.000）
结果1：男性卡方检验p=0.000 女性p=0.584
关于OR值
• Odds Ratio:相对危险度（也称比值比、优 势比）
• 指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值 除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比 值。
• 涵义：暴露者的疾病危险度为非暴露者的 多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而 增加，暴露与疾病为“正”关联。OR<1说 明疾病的危险度因暴露而减少，“负”关 联
Spss18.0操作 点击“数据”——选择“加权个案”
• 弹出下列窗口 选择加权个案，并将变量“freq”拉进框内
（3）卡方检验操作： 分别选择 “分析” “统计描述” “交叉表”
如右图
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，主对话框 1.行变量 本例选择“group” 2.列变量 本例选择“effect”
证检验假设中I型错误 的概率不变。
• 重新规定检验标准的估计方法有两种
• 1.多个实验组间的两两比较 分析目的为k个 实验组间，任两个率进行比较 ，公式如下
'
k(k 1)/21
例 3个实验组间的两两比较，其检验水准 ' 用上 面公式估计如下
• 点击右边“统计量”选项，弹出对话框 （如下图）
ChapSPSS卡方检验PPT课件
三分公司 57 33 90
四分公司 79 31 110
合计 279 141 420
3
列联表的分布
观察值的分布：
联合分布 边缘分布 条件分布
赞成该方案（人）（条件频数） 行百分数（%） （行的条件分布） 列百分数（%） （列的条件分布） 总百分数（%） （联合分布）
反对该方案（人） 行百分数（%） 列百分数（%） 总百分数（%）
120 28.6%
三分公司
57 20.4% 63.3% 13.6%
33 23.4% 36.7% 7.9%
90 21.4%
四分公司
79 28.3% 71.8% 18.8%
31 22.0% 28.2% 7.4%
110 26.2%
合计(行边缘分布) 279 66.4%=279/420
141 33.6%=279/420
420 100%
4
列联表的分布（续）
期望分布
一分公司
赞成该方案期望值
0.664 ×100
66
反对该方案期望值
0.336 ×100
34
观察值和期望值频数对比分布表
二分公司
0.664 ×120
80
0.336 ×120
40
三分公司
0.664 ×90
60
0.336 ×90
30
四分公司
0.664 ×110
73
观察频数与期望频数越接近，两者之间的差异越小，卡方值越小；
110.0
145.0 255.0
@文彤老师
2013年8月15日
10
方法原理：残差
设为观测值频数，为期望值频数，f0与fe之差被称为残差