最新【基础医学】第九章 卡方检验幻灯片课件
合集下载
《卡方检验正式》课件
卡方检验的结果可以直接解释为实际意义 ，例如，如果卡方值较大，则说明观察频 数与期望频数存在显著差异。
缺点
对数据要求高
卡方检验要求数据量较大，且各分类的期望频数不能太小，否则可能 导致结果不准确。
对离群值敏感
卡方检验对离群值比较敏感，离群值可能会对结果产生较大的影响。
无法处理缺失值
卡方检验无法处理含有缺失值的数据，如果数据中存在缺失值，需要 进行适当的处理。
案例二：市场研究中的卡方检验
总结词
市场研究中，卡方检验用于评估不同市 场细分或产品特征与消费者行为之间的 关联。
VS
详细描述
在市场研究中，卡方检验可以帮助研究者 了解消费者对不同品牌、产品或服务的偏 好。例如，通过比较不同年龄段消费者对 某品牌的选择比例，企业可以更好地制定 市场策略和产品定位。
案例三：社会调查中的卡方检验
小，表示两者之间的差异越小。通常根据卡方值的概率水平来判断差异
是否具有统计学显著性。
02
卡方检验的步骤
建立假设
假设1
观察频数与期望频数无显著差异
假设2
观察频数与期望频数有显著差异
收集数据
从样本数据中获取观察频数 确定期望频数，可以使用理论值或预期频数
制作交叉表
将收集到的数据整理成二维表格形式，行和列分别表示分类变量
卡方检验的基本思想
01
基于假设检验原理
卡方检验基于假设检验的原理，通过构建原假设和备择假设，利用观测
频数与期望频数的差异来评估原假设是否成立。
02
比较实际观测频数与期望频数
卡方检验的核心是比较实际观测频数与期望频数，通过卡方值的大小来
评估两者之间的差异程度。
03
卡方检验最新版本ppt课件
.
16
例 2 为比较某新药与传统药物治疗脑动脉硬化的疗 效，临床试验结果见表 3，问两种药物的疗效有无差异？
表 3 两种药物治疗脑动脉硬化的疗效
处理措施 新药组
有效 无效 合计 有效率（）
41 3 44 （38.18） （5.82）
93.18
传统药物组 18 6 24 （20.82） （3.18）
▪ 适当增加样本例数以增大理论频数； ▪ 理论频数太小的行和列与性质相近的临行
或临列合并；
▪ 删去理论频数太小的格子所对应的行或列； ▪ 改用Fisher确切概率法。
二、三种处理方法可能损失资料信息，也 可能损害样本的随机性，不同合并方式所 得结果也会不同，尽量不采用。
30.07.2020
.
32
2）注意有序资料的正确处理
卡方检验
董英
30.07.2020
.
1
组别 中药 西药 合计
表8-1 两组流感患者治愈率的比较
治愈人数
未治愈人数
144(122.4)
36(57.6)
128(149.6)
92(70.4)
272
128
合计 180 220 400
治愈率(％) 80.0 58.2 68.0
30.07.2020
.
2
第一节 2 检验的基本思想
问两种方法检验结果是否有差异？
30.07.2020
.
19
▪ 本例对同一个个体有两次不同的测量，从 设计的角度上讲可以被理解为自身配对设 计
▪ 按照配对设计的思路进行分析，则首先应 当求出各对的差值，然后考察样本中差值
的分布是否按照H0假设的情况对称分布
▪ 按此分析思路，最终可整理出下表所列的 配对四格表
卡方检验PPT课件
配对卡方检验
配对卡方检验
选中进行配对 卡方检验
配对卡方检验
结果分析
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
V al ue 14 .15 4b
11.836
df 1 1
Asymp. Sig. (2-si de d) .000
c. Binom ial distribution used.
R×C表卡方检验
▪ 1979年某地发生松毛虫病，333例患者按年龄分为2组，资料如下，分析 不同年龄人群病变类型结构有无区别？
某地松毛虫患者病变构成
年龄分 皮炎型 骨关节 软组织炎 混合
组
型
型
型
合计
儿童组 50
48
成人组 105
10
合计
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
配对卡方检验
首先建立数据文件，如下。
配对卡方检验
同理，由于是频数表数据，应该先用weight cases进行预 处理。
不能忘记 哦！
配对卡方检验
在此选入频数变量即可进 行下一步的分析。
配对卡方检验
❖ 表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗效比较的行 ×列表，除了观察值以外，还有期望值。
四格表卡方检验
结果分析
❖ 此为四格表2检验的结果，2＝6.508，P＝0.011，差异有显著性
意义，即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。
《卡方检验》课件
制作交叉表
确定交叉表的行列变量
根据研究目的和内容，选择合适的行列变量，构建交叉表。
制作交叉表
将分组后的数据按照行列变量制作成交叉表，以便于进行卡 方检验。
计算理论频数
确定期望频数
根据交叉表中的数据，结合各组 的概率计算期望频数。
计算理论频数
根据期望频数和实际频数计算理 论频数，为后续的卡方检验提供 依据。
计算卡方值
计算卡方值
使用卡方检验的公式计算卡方值，该 值反映了实际频数与理论频数的差异 程度。
自由度的确定
在计算卡方值时，需要确定自由度， 自由度通常为行数与列数的减一。
显著性水平的确定
选择显著性水平
显著性水平是衡量卡方值是否显著的指标，通常选择0.05或0.01作为显著性水 平。
判断显著性
根据卡方值和自由度，结合显著性水平判断卡方检验的结果是否显著，从而得 出结论。
3.84、6.63等），可以确定观测频数与期望频数之间的差异是否具有统
计学显著性。
02
卡方检验的步骤
收集数据
确定研究目的
制定调查问卷或收集程序
在开始收集数据之前，需要明确研究 的目的和假设，以便有针对性地收集 相关数据。
根据研究目的和内容，制定合适的调 查问卷或建立数据收集程序，确保数 据的完整性和准确性。
详细描述
例如，在市场调研中，我们可以通过卡方检验来分析不同年龄段、性别、职业等 人群对于某产品的态度或购买意愿是否有显著差异，从而为产品定位和营销策略 提供依据。
实际案例二：医学研究中的应用
总结词
在医学研究中，卡方检验常用于病例 对照研究和队列研究中的分类变量关 联性分析。
详细描述
例如，在病例对照研究中，我们可以 通过卡方检验来比较病例组和对照组 在某些基因型、生活方式或暴露因素 上的分布是否有统计学差异，从而探 讨病因或危险因素。
最新【基础医学】第九章 卡方检验幻灯片课件
/611696569
表9-8 不同文化程度患者首选疼痛量表的类型
文 化 程 度
高 中 以 下 高 中
高 中 以 上 合 计
V AS 3(3.5) 0(1.6) 4(1.8)
7
首 选 测 痛 量 表
V DS
NRS
16(18.7) 10(8.6)
18(19.7) 9(9.0)
11(9.7)
12(10.2)
37
39
FPS 44(39.0) 18(17.8) 15(20.2)
时，一般不作校正。
例9-2 将116例癫痫患者随机分
为两组，一组70例接受常规加高压氧 治疗（高压氧组），另一组46例接受 常规治疗（常规组），治疗结果见表 7-4。问两种疗法的有效率有无差别？
表9-3 两种疗法治疗癫痫的效果
治 疗 方 法
治 疗 结 果
有 效
无 效
高 压 氧 组 66（ 62.8）
四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
2(331041039)218634.10
7243143114
(四)四格表资料检验的校正公式
c2
( AT 0.5)2 T
(|ad-bc|-n)2n
c2
=
2
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
2 分布是一连续型分布，而四格
合 计
乙 剂 量
死 亡 (＋ )
生 存 (－ )
6（ a） 3（ c）
12（ b） 18（ d）
9
30
合 计
18 21 39
上述配对设计实验中，就每个对子而 言，两种处理的结果不外乎有四种可能:
表9-8 不同文化程度患者首选疼痛量表的类型
文 化 程 度
高 中 以 下 高 中
高 中 以 上 合 计
V AS 3(3.5) 0(1.6) 4(1.8)
7
首 选 测 痛 量 表
V DS
NRS
16(18.7) 10(8.6)
18(19.7) 9(9.0)
11(9.7)
12(10.2)
37
39
FPS 44(39.0) 18(17.8) 15(20.2)
时，一般不作校正。
例9-2 将116例癫痫患者随机分
为两组，一组70例接受常规加高压氧 治疗（高压氧组），另一组46例接受 常规治疗（常规组），治疗结果见表 7-4。问两种疗法的有效率有无差别？
表9-3 两种疗法治疗癫痫的效果
治 疗 方 法
治 疗 结 果
有 效
无 效
高 压 氧 组 66（ 62.8）
四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
2(331041039)218634.10
7243143114
(四)四格表资料检验的校正公式
c2
( AT 0.5)2 T
(|ad-bc|-n)2n
c2
=
2
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
2 分布是一连续型分布，而四格
合 计
乙 剂 量
死 亡 (＋ )
生 存 (－ )
6（ a） 3（ c）
12（ b） 18（ d）
9
30
合 计
18 21 39
上述配对设计实验中，就每个对子而 言，两种处理的结果不外乎有四种可能:
“医学统计课件-卡方检验”
适合度卡方检验用于判断观察频数与期望频数之间的差异是否显著。我们将探讨其原理、计算方法，并 分享一个医学研究的应用案例。
卡方检验中的显著性水平和p 值
显著性水平和p值是判断卡方检验结果是否显著的重要指标。我们将解释它们 的概念和计算方法，并讨论常用的显著性水平选择。
卡方检验的优缺点
卡方检验是一种简单有效的统计方法，但也有其局限性。我们将讨论卡方检 验的优点和不足之处，以及与其他统计方法的比较。
单样本卡方检验的原理和步骤
单样本卡方检验用于比较一个分类变量的观察频数与期望频数之间的差异。 我们将介绍其原理、计算方法和实际操作步骤。
独立性卡方检验的原理和步骤
独立性卡方检验用于判断两个分类变量之间是否存在相关性。我们将详细解 释它的原理、计算方法，并提供一个实际案例进行分析。
适合度卡方检验的原理和步骤
卡方检验的实际应用案例
通过实际案例，我们将展示卡方检验在医学和流行病学研究中的应用。这些 案例将帮助您更好地理解卡方检件——卡方 检验”
卡方检验是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量之间的差异。 本课件将详细介绍卡方检验的原理、步骤、应用和优缺点，以及在医学研究 和流行病学中的实际案例。
卡方检验的分类及适用范围
卡方检验可以分为单样本卡方检验、独立性卡方检验和适合度卡方检验。每 种检验方法适用的情况略有不同，我们将详细探讨它们的应用领域和限制。
卡方检验中的显著性水平和p 值
显著性水平和p值是判断卡方检验结果是否显著的重要指标。我们将解释它们 的概念和计算方法，并讨论常用的显著性水平选择。
卡方检验的优缺点
卡方检验是一种简单有效的统计方法，但也有其局限性。我们将讨论卡方检 验的优点和不足之处，以及与其他统计方法的比较。
单样本卡方检验的原理和步骤
单样本卡方检验用于比较一个分类变量的观察频数与期望频数之间的差异。 我们将介绍其原理、计算方法和实际操作步骤。
独立性卡方检验的原理和步骤
独立性卡方检验用于判断两个分类变量之间是否存在相关性。我们将详细解 释它的原理、计算方法，并提供一个实际案例进行分析。
适合度卡方检验的原理和步骤
卡方检验的实际应用案例
通过实际案例，我们将展示卡方检验在医学和流行病学研究中的应用。这些 案例将帮助您更好地理解卡方检件——卡方 检验”
卡方检验是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量之间的差异。 本课件将详细介绍卡方检验的原理、步骤、应用和优缺点，以及在医学研究 和流行病学中的实际案例。
卡方检验的分类及适用范围
卡方检验可以分为单样本卡方检验、独立性卡方检验和适合度卡方检验。每 种检验方法适用的情况略有不同，我们将详细探讨它们的应用领域和限制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
表9-1 CEA对两组人群的诊断结果*
分 组 肺 癌 组 对 照 组 合 计
阳 性
阴 性
合 计
3 3 （ 1 6 .6 ） 3 9 （ 5 5 .4 ） 1 0 （ 2 6 .4 ） 1 0 4 （ 8 7 .6 ）
7 2 1 1 4
4 3
1 4 3
1 8 6
* 括号内为理论频数。
阳 性 率 （ % ） 4 5 .8 8 .8 2 3 .1
一、两独立样本率检验 （一）两独立样本率资料的四格表形式
例9-1 为研究肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）对
肺癌的诊断价值，随机抽取72例确诊为肺癌的患 者为肺癌组，114例接受健康体检的非肺癌患者为 对照组。用CEA对其进行检测，结果呈阳性反应 者病例组中33例，对照组中10例。问两组人群的 CEA阳性率有无差异？
（二） 2 检验的基本思想
本例资料经整理成表9-1形式，即有两 个处理组，每个处理组的例数由发生数和 未发生数两部分组成。表内有33、39、10、 104 四个基本数据，其余数据均由此四个 数据推算出来的，故称四格表资料。
处理组 发生数 未发生数 合计
甲
a
b
a+b
乙
c
d
c+d
合 计 a+c b+d
【基础医学】第九章 卡方检验
目的： 推断两个总体率或构成比之间有无差别
多个总体率或构成比之间有无差别 多个样本率比较的分割 两个分类变量之间有无关联性 频数分布拟合优度的检验。
检验统计量： 2
应用：计数资料
目的：推断两个总体率（构成比）是 否有差别 （和u检验等价）
要求：两样本的两分类个体数排列成四 格表资料
式中，TRC 为第R 行C 列的理论频数 nR 为相应的行合计 nC 为相应的列合计
检验统计量 2 值反映了实际频数与理 论频数的吻合程度。
若检验假设H0:π1=π2成立，四个格子的实际频 数A 与理论频数T 相差不应该很大，即统计量
不应该很大。如果 值2 很大，即相对应的P 值很小，
若 P，则 反过来推断A与T相差太大，超出了抽 样误差允许的范围，从而怀疑H0的正确性，继而 拒绝H0，接受其对立假设H1，即π1≠π2 。
16.4 2(112 61..8 69 6 0.5 45 8 1.4261.4 138.7 5 1.26)34.3283.52
12.48
(21)2 (1)1
以 = 1 查 附 表 8 的 2 界 值 表 得 P 0 . 005 。 按 0 . 05 检 验 水 准 拒 绝 H 0 ， 接 受 H1， 肺 癌 患 者 癌 胚 抗 原 的 阳性率显著高于健康人，提示可能具有临床诊断价 值。
数目，而不是样本含量n。四格表资料只有
两行两列，=1，即在周边合计数固定的情
况下，4个基本数据当中只有一个可以自由
取值。
（三） 假设检验
2 H1:π1≠π2
α=0.05。
（2）求检验统计量值
T 1 1 7 2 4 3 /1 8 6 1 6 .6 ， T 1 2 7 2 1 6 .6 5 5 .4
四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
2(331041039)218634.10
7243143114
(四)四格表资料检验的校正公式
c2
( AT 0.5)2 T
(|ad-bc|-n)2n
c2
=
2
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
2 分布是一连续型分布，而四格
n
表9-2 四格表资料的基本形式
基本思想：可通过 2 检验的基本公式
来理解。
2 (A T )2, (行 数 - 1 )(列 数 1 )
T
式中，A为实际频数（actual frequency）， T为理论频数（theoretical frequency）。
理论频数 是T 根据检验设
率 来估计 而定的。
4（ 7.2）
常 规 组 38（ 41.2）
8（ 4.8）
合计 104
12
合 计 有 效 率 （ % ）
70 46 116
94.3 82.6 89.7
H 0 :1 2 ,H 1 :1 2 , 0 .0 5
本例 n116,但 T224.8，故用四格表
资料 2检验的校正公式
c 2(6687 0 4 4 3 6 8 10 14 16 1 2 2 )2 1162.92
由公式（9-1）还可以看出： 值2 的大小还取决于 ( A T ) 2
个数的多少（严格地说是自由度ν的大小）。由于各
(
A
T
T
)2
T
皆是正值，故自由度ν愈大， 2 值也会愈大；所以只有考虑
了自由度ν的影响， 值2 才能正确地反映实际频数A和理论频
数T 的吻合程度。
检 2验的自由度取决于可以自由取值的格子
表资料属离散型分布，由此计算得的
2统计量的抽样分布亦呈离散性质。为 改善 2统计量分布的连续性，则进行
连续性校正。
四格表资料 2 检验公式选择条件：
n40, T5，不校正的理论或专用公
式； n40, 1T5，校正公式；
n40或 T1，直接计算概率。
2 连续性校正仅用于 1的四格表资料，当 2
时，一般不作校正。
例9-2 将116例癫痫患者随机分
为两组，一组70例接受常规加高压氧 治疗（高压氧组），另一组46例接受 常规治疗（常规组），治疗结果见表 7-4。问两种疗法的有效率有无差别？
表9-3 两种疗法治疗癫痫的效果
治 疗 方 法
治 疗 结 果
有 效
无 效
高 压 氧 组 66（ 62.8）
H0:，1且2用合并
a c ac (92) ab cd n
TaT11(ab)n (ac) (93)
TcT21(cd)n (ac) (94)
b d bd (95) ab cd n
TbT 12(ab)n (bd) (96) TdT22(cd)n (bd) (97)
理论频数由下式求得：
TRC
nR nC n
T 2 1 4 3 1 6 .6 2 6 .4 ， T 2 2 1 1 4 2 6 .4 8 7 .6 。
2(3316.6)2(3955.4)2(1026.4)2(10487.6)2
2(1 96 9. 690.48)25(55.4 13.52)22(67.5 483.52)2 87(.26112.48)