第7章 定性资料统计推断

§ 3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击 “卡方”。
4）单击“精确”按钮，弹出下图所示的“精确”对话框，单击 “Monte Carlo”。
7.5 卡方检验的多重比较
§ 原理
用SPSS 19.0进行不同变量的卡方检验中，如果检验后多 组间有显著性差异，说明观察指标在各组之间不完全相 同，这时要知道到底是哪两组或哪几组有差异，就需要 进行两两比较，但遗憾的是，SPSS未提供卡方检验的 多组之间的两两检验的直接方案。
行×列表的自由度： =(行数-1) ×(列数-1)
当n足够大时，2的统计量近似的服从自由度为k-1的2分 布。
7.1 成组设计四格表资料卡方检验
§ 例题
例7-1：将食道癌患者随机分成两组，分别做联合化疗和单 纯化疗，治疗5年后，两组的存活率见图7-1，问两种疗 法的总体存活率是否不同？
模块解读
模块解读
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“肥胖 程度”，“列”框中放入本次需要比较的变量“血压控制情况”。
行了抽样调查，资料如图7-26所示试考察该地城、乡儿 童体重状况的构成比有无差别？
模块解析
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“地区” ，“列”框中放入本次需要比较的变量“营养类型”。
3）单击“统计量”，弹出下图所示的“统计量”对话框，勾选 “卡方”，单击“确定”按钮。
§ 卡方：此对话框是对资料用于卡方检验，对于四格表资 料会自动校正卡方检验的结果。
§ 相关性：用于计算行列变量的Pearson相关系数和 Spearman等级相关系数。
§ 名义复选框组：用于分类变量的相关性，无论是有序分 类还是无序分类变量均可使用。
§ 3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击“卡方”按钮。
4）单击“单元格”按钮，弹出下图所示的“单元格”对话框， 选择“观察值”、“期望值”、“行”和“列”。
7.4 似然比检验和确切概率法
1、似然比检验 例7-5：某医院检测了郊区430名5～7岁儿童的血红蛋白 （mg/ml），如图7-35所示。问该地儿童血红蛋白含量的 构成比在不同年龄间有无差别？
§ 有序复选框组：用于反映分量变量一致性的指标。
§ Kappa：表示内部一致性，它的值位于0-1之间，高于 0.75表示一致性高，低于0.4表示一致性差。
§ 风险：用于计算比值比OR值和相对危险度RR值。 § Mcnemar：主要用于配对卡房检验时使用。
7.2 配对设计四格表资料卡方检验
§ 原理
如果在定性资料的统计分析中，如两组率之间的比较，设 计类型如果是按配对设计，则要按配对设计的卡方检验 来完成。不能采用成组设计的卡方检验，否则会降低统 计学的检验效能。
(A T )2
由公式7-1可看出，2值的大小除取决于|A－TT|的差值外，
还与基本数据的格子数有关（因为每格的
都≥0 ，且
一般都＞0，故2值一般随着格子数的增多而加大），严格
地说是与自由度有关。
7.1 成组设计四格表资料卡方检验
四格表及行×列表的自由度，是指在表中周边合计数不变 的前提下，基本数据可以自由变动的格子数，其中任何 一个数据发生变化，其余三个数据由于受周边合计数的 限制，只能随之相应变动，故其自由度为1；若基本数据 大于4个，则自由度也必大于1。
2检验的统计量为：
上面的统计量最先由英国统计学家K.Pearson提出。其中 A表示实际频数，T表示理论频数，k表示组数， i=1,2……k。
7.1 成组设计四格表资料卡方检验
理论频数T的计算可用公式7-2：
T RC
nR nC n
公式中TRC表示第R行（row）第C列（column）的理论频数 ，nR为相应行的合计，nC为相应列的合计，n为总例数。
3）单击“统计量”命令，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击“卡方”和“McNemar”按钮。
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验
§ 原理
§ 1、多个样本率比较
如果是多个率的比较，其基本数据有R行2列，构成R×2表， 用以表述R个率的基本数据，如图7-17所示。R×2表的 2检验用于推断R个样本率各自所代表的总体率是否相 等，其基本解题思想同前，2值的计算可按公式7-1， 但用公式7-6计算更为方便，两式等价。
如果检验假设是真实的，则每一格子的理论频数与实际频 数一般均不会相差很大，即2值一般不会很大；若根据 样本信息算得一个很大的2值，则有理由怀疑H0的成立， 进而拒绝它。
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验
§ 例题
1、多个样本率之间的比较 例7-3：某地调查了2000～2003四个年度中小学女生的贫
2、分析步骤
3）单击“分析”|“描述统计”|“交叉ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“聘任 制看法”，“列”框中放入本次需要比较的变量“地区”。
2、分析步骤
4）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击“卡方”。
§THE END
由于甲乙两法一致阳性数a和一致阴性数d相同，如果要比 较甲乙两法何者为优，只要比较b和c即可，采用配对2检 验（或McNemanr检验）；如果要了解甲乙两法测定结果 之间有无相关关系，则要考虑a、b、c、d，采用普通四格 表2检验。
配对2检验专用公式为：
2 (b c)2
bc
若b＋c＜40，应该对式（7-4）进行校正，则校正公式为：
模块解读
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“年龄”， “列”框中放入本次需要比较的变量“血红蛋白含量”。
3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击“卡方”按钮。
4）单击“单元格”按钮，弹出下图所示的“单元格”对话框， 选择“观察值”、“期望值”、“行”和“列”。
2、 确切概率法
例7-6：某高校调查一批高血压患者的血压控制情况和肥 胖度，数据见下表，问患者血压控制情况与肥胖度是否有 关？如图7-44所示。
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2、分析步骤
2）单击“数据”|“选择个案”命令，弹出选择个案对话框，单 击“如果条件满足”，编辑语句“列变量名=1 or 列变量名=3”， 如下图所示。
血状况，如图7-17所示，问各年度间学生贫血率有无差 别？
模块解读
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“年份”， “列”框中放入本次需要比较的变量“贫血情况”。
2 (| b c | 1)2
bc
模块解读
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“甲法” ，“列”框中放入本次需要比较的变量“乙法”。
网络上很多人讨论，但均没有简便可行的办法，有人提出 用卡方分割法（partitions of 2 method），或者用 Scheffe'可信区间法和SNK法等等，比较复杂。现将一 种比较简单的，可直接在SPSS中进行两两比较的方法 举例如下。
模块解读
§ 例题
例7-7：某高校为了了解乡镇，县城和城市中不同教师对于 教师聘任制的看法，进行调查，具体数据如图7-53所示 。
3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框， 单击“卡方”按钮。
4）单击“单元格”，弹出下图所示的“单元格”对话框，单击 “观察值”、“期望值”、“行”和“列”按钮。
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验
§ 例题
1、多个构成比之间的比较 例7-4：某市对城市和农村小学三～四年级学生体重状况进
2 n( A2 1)
nR nC
上式中，A为第R行第C列对应的实际频数，nR为第R行的 行合计，nC为第C列的列合计，n为总样本含量。
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验
§ 2、多个构成比之间的比较 对多个构成比检验的目的是推断各样本分别代表的总体构
成比是否相同，用2检验，基本思想同前。首先假设各 样本所代表的总体构成比相同，均等于合计的构成比， 据此，可算得每个格子的理论频数。
1、建立数据库
2、分析步骤
1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如 下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频 数”。
2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话 框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“处理 方法”，“列”框中放入本次需要比较的变量“治疗结局”。
IBM-SPSS
第7章 定性资料统计推断
目录
7.1 成组设计四格表资料卡方检验 7.2 配对设计四格表资料卡方检验 7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验 7.4 似然比检验和确切概率法 7.5 卡方检验的多重比较
7.1 成组设计四格表资料卡方检验
§ 原理
2检验就是一种用来检验给定的样本数据是否来自特定 分布的办法。它主要运用于定性资料的统计推断。 2检验的零假设假定比较样本来自总体率相等的总体，它 是实际频数与理论频数吻合程度的指标，差值越小，吻 合程度越高。
7.2 配对设计四格表资料卡方检验
§ 例题
例7-2：某医院采用甲乙两种方法测定60例恶性肿瘤患者 体内ck20基因表达阳性率，甲法测定阳性率为70.0％， 乙法测定阳性率为38.3％，两种方法一致测定阳性率为 26.7％。为比较甲乙两种方法的测定阳性率是否有差异 ？，如图7-9所示。
现将资料整理为配对计数资料的四格表，见上表。该实验 结果表明：甲＋乙＋为a，甲＋乙－为b，甲－乙＋为c， 甲－乙－为d。