非常实用的SPSS卡方检验具体操作 PPT
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经典课件：spss卡方检验具体操作
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SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用 定性资料的统计分析
行×列表分析
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定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
.
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
.
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
.
一、四格表卡方检验：指定频数变量
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
服用OC
未服OC
服用OC
未服OC
病例
21
26
18
88
对照
17
59
7
95
合计
38
85
25
183
.
四、分层卡方检验：数据输入
.
四、分层卡方检验：指定频数变量
.
四、分层卡方检验：按某一变量分层
.
四、分层卡方检验：统计方法选择
.
四、分层卡方检验：结果解读（一）
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四、分层卡方检验：结果解读（二）
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四、分层卡方检验：结果解读（三）
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结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用 定性资料的统计分析
行×列表分析
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定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
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定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
.
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
.
一、四格表卡方检验：指定频数变量
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
服用OC
未服OC
服用OC
未服OC
病例
21
26
18
88
对照
17
59
7
95
合计
38
85
25
183
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四、分层卡方检验：数据输入
.
四、分层卡方检验：指定频数变量
.
四、分层卡方检验：按某一变量分层
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四、分层卡方检验：统计方法选择
.
四、分层卡方检验：结果解读（一）
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四、分层卡方检验：结果解读（二）
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四、分层卡方检验：结果解读（三）
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结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
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 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）
卡方检验的SPSS实现课件
学习交流PPT
33
• 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
学习交流PPT
34
• 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。
32
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
如果数据格式如下图（例：骨科数据）
学习交流PPT
16
每一行都是一个个体，无需加权。如果分析4种病变 节段在性别分布有无差异，如下图：
将“性别”和“病变节段”分别拖入行变量 和列变量，其他操作同需加权数据。
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17
• 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
如右图
学习交流PPT
8
弹出交叉表（Crosstabs）主对话框 1.行变量 本例选择“group” 2.列变量 本例选择“effect”
学习交流PPT
9
• 点击右边“统计量”选项，弹出对话框（如下图） • 选择“卡方”选项
学习交流PPT
10
（4）结果解释：
学习交流PPT
11
Pearson 卡方：非校正卡方检验 连续校正：仅适用于四格表
SPSS 卡方检验课件
学习交流PPT
29
学习交流PPT
30
结果1：男性卡方检验p=0.000 女性p=0.584
学习交流PPT
31
结果2：风险估计，男性组OR=14.043，95%置信区 间不包括1。女性OR=1.222， 95%置信区间包括1。 提示，对于男性而言吸烟史发生肺癌的危险因素，
女性则不是。
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22
• 文件diagnosis.sav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
Kappa
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23
结果解释：McNemar 检验结果p=0.057，两法诊断 结果差异无统计学意义
学习交流PPT
学习交流PPT
33
• 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
学习交流PPT
34
• 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。
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43
• 练习2：某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏 药三种方法治疗周围性面神经麻痹的疗效。
• 问题1：三种疗法的有效率有无差别
• 问题2：如果三种疗法存在差异，是否任意两组疗 法均有差别
学习交流PPT
44
素材猫
学习交流PPT
45
spss18.0 卡方检验
学习交流PPT
1
主要内容
SPSS卡方检验PPT课件
合计
2021/3/12
64 14 78
有效率（%） 88.46 69.23 82.05
16
2021/3/12
17
Χ2=3.145，P=0.076，故不拒绝H0，差别无统计学 意义，即两种药物治疗脑血管疾病的有效率不相等。
2021/3/12
18
三、样本量小于40时，两样本频率比较应采用精确概率法 例7-3 某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感染HBV 的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防注射组和非 预防组，结果见表7-4。问两组新生儿的HBV总体感染率有 无差别？
2021/3/12
21
四、配对设计四格表资料的假设检验
例7-4 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名 可疑系统红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结果见 表7-3。问两种方法的检测结果有无差别？
表7-4 两种方法的检测结果
免疫荧光法
+ － 合计
乳胶凝集法
+
－
11
12
2
33
13
45
合计
23 35 58
15
二、需要做连续性校正的四格表卡方检验 例7-2 某医师欲比较胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾 病的疗效，将78例脑血管疾病患者随机分为两组，结果见 表7-2。问两种药物治疗脑血管疾病的有效率是否相等？
表7-2 两种药物治疗脑血管疾病有效率的比较
组别
有效 无效 合计
胞磷胆碱组 46 6 52
神经节苷酯组 18 8 26
2021/3/12
7
2021/3/12
8
2021/3/12
9
2021/3/12
10
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当行列表两变量单向或双向有序，比较组 间有无差别时，则宜用Ridit分析、秩和检 验、行列表评分卡方检验、等级相关分析 等。
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用
定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
以判断建设检验是否成立。
➢ 适用条件：表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5，或有一个格 子的理论频数小于1。
一、四格表卡方检验：实例
实例：某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指 肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，请问两方 法治疗效果有无差别（《医学统计学》p37）
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：统计方法选择
三、配对卡方检验：统计结果1
三、配对卡方检验：统计结果2
四、分层卡方检验：实例
实例：国外某病例对照研究调查口服避孕 药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个 可能混杂的因素，故也将其纳入调查，结 果如下：
四、分层卡方检验：数据输入
四、分层卡方检验：指定频数变量
四、分层卡方检验：按某一变量分层
四、分层卡方检验：统计方法选择
四、分层卡方检验：结果解读（一）
四、分层卡方检验：结果解读（二）
四、分层卡方检验：结果解读（三）
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
一、四格表卡方检验：指定频数变量
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
一、四格表卡方检验：定义行列表单元格显示指标
卡检验的基本公式： 2
=
AT2
T
➢ A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假
设检验成立，应该观察到的例数。 ：求和符号。 R：行数， C：列
ห้องสมุดไป่ตู้
数。自由度：R1C1
➢
如果假设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以证明
A T
T
2
服从卡方分布，计算 出值2 后，查表判断这么大的 是否 为2 小概率事件，
一、四格表卡方检验：结果解读
二、确切概率法：实例
实例：某研究者调查了一批高血压患者的 血压控制情况和肥胖度，结果如下表，请 问两者有无关系。
二、确切概率法：数据输入
二、确切概率法：指定频数
二、确切概率法：进行确切概率计算
二、确切概率法：概率计算方法选择
二、确切概率法：统计方法选择
二、确切概率法：结果解读
二、确切概率法：这么计算对吗？
二、确切概率法：这么计算对吗？
三、配对卡方检验：实例
实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自 做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他 们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有 无差别。
三、配对卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：指定频数
三、配对卡方检验：进行配对卡方检验
标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对
样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误 差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总 体构成比。
行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时， 统称行×列表，或R×C表。
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用
定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
以判断建设检验是否成立。
➢ 适用条件：表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5，或有一个格 子的理论频数小于1。
一、四格表卡方检验：实例
实例：某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指 肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，请问两方 法治疗效果有无差别（《医学统计学》p37）
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：统计方法选择
三、配对卡方检验：统计结果1
三、配对卡方检验：统计结果2
四、分层卡方检验：实例
实例：国外某病例对照研究调查口服避孕 药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个 可能混杂的因素，故也将其纳入调查，结 果如下：
四、分层卡方检验：数据输入
四、分层卡方检验：指定频数变量
四、分层卡方检验：按某一变量分层
四、分层卡方检验：统计方法选择
四、分层卡方检验：结果解读（一）
四、分层卡方检验：结果解读（二）
四、分层卡方检验：结果解读（三）
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
一、四格表卡方检验：指定频数变量
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
一、四格表卡方检验：定义行列表单元格显示指标
卡检验的基本公式： 2
=
AT2
T
➢ A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假
设检验成立，应该观察到的例数。 ：求和符号。 R：行数， C：列
ห้องสมุดไป่ตู้
数。自由度：R1C1
➢
如果假设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以证明
A T
T
2
服从卡方分布，计算 出值2 后，查表判断这么大的 是否 为2 小概率事件，
一、四格表卡方检验：结果解读
二、确切概率法：实例
实例：某研究者调查了一批高血压患者的 血压控制情况和肥胖度，结果如下表，请 问两者有无关系。
二、确切概率法：数据输入
二、确切概率法：指定频数
二、确切概率法：进行确切概率计算
二、确切概率法：概率计算方法选择
二、确切概率法：统计方法选择
二、确切概率法：结果解读
二、确切概率法：这么计算对吗？
二、确切概率法：这么计算对吗？
三、配对卡方检验：实例
实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自 做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他 们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有 无差别。
三、配对卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：指定频数
三、配对卡方检验：进行配对卡方检验
标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对
样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误 差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总 体构成比。
行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时， 统称行×列表，或R×C表。