SAS002卡方检验全章+总结

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《SAS的卡方检验》课件

《SAS的卡方检验》课件

卡方检验的原理
卡方检验的原理基于对观察频数和期望频数之间的差异进行统计推断。它通过计算卡方统计量来评估观察数据 与理论预期之间的拟合程度。
卡方检验的应用领域
卡方检验在医学研究、市场调查、教育评估等领域都有广泛的应用。它可以 用于比较不同组别的百分比、评估治疗效果等。
卡方检验的步骤
1
确定假设
明确原假设和备择假设,即所要检验的两种不同状况。
《SAS的卡方检验》PPT 课件
通过本课件了解卡方检验的基本原理、应用领域,以及步骤和注意事项。让 你掌握SAS软件中卡方检验的使用方法。
卡方检验简介
卡方检验是一种统计学方法,常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。它可以帮助我们判断观察到的数据 与理论预期是否存在显著差异。
卡方分布及其性质
卡方分布是一种特殊的概率分布,它的形状取决于自由度。卡方分布具有非负、右偏和取值范围只能是正实数 的性质。
2
计算卡方值
通过查找卡方分布表或使用统计软件,确定检验统计量的临界值。
卡方检验的注意事项
1 样本量足够
确保样本量达到一定的要求,以保证检验结果的可靠性。
2 数据符合要求
检验的数据要满足独立性、随机性和足够大的期望频数等要求。
3 正确选择检验方法
根据数据的类型和研究目的,选择合适的卡方检验方法。
总结与展望
卡方检验是一种强大的统计工具,可以帮助我们分析分类变量之间的关系。继续学习和实践,你将掌握更多的 统计方法,为数据分析提供更精准的结论。

SPSS卡方检验操作大全

SPSS卡方检验操作大全

四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
a Continuity Correction 11.836
df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
配对卡方检验
Chi-Square Tests
结果分析
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) 1 1 1 .000 .001 .000 .000 13.910 1 .000 .013c 58 .000
卡方检验
`
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
内容提要
卡方检验基础 四格表卡方检验 配对卡方检验与一致性检验 两分类变量间关联程度的度量 分层卡方检验 小结
卡方检验用途:
1、方差同质性测验(又称Bartlett test):用于做正态性检验的条件。 无效假设:方差同质;(P<0.05) 备择假设,方差异质;(P>0.05) 2、适合性检验:Test for goodness-of-fit 无效假设:符合理论分布;(P<0.05) 备择假设,不符合理论分布;(P>0.05) 3、独立性检验:Test for independence,用于检验两个变数是否相关 无效假设:两个变数相互独立;不相关;(P<0.05) 备择假设,两个变数彼此相关;(P>0.05)

SAS的卡方检验

SAS的卡方检验

卡方检验是用途很广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验基本思想在分类资料统计分析中我们常会遇到这样的资料,如两组大白鼠在不同致癌剂作用下的发癌率如下表,问两组发癌率有无差别?处理发癌数未发癌数合计发癌率%甲组52197173.24乙组3934292.86合计912211380.33 52 19 39 3 是表中最基本的数据,因此上表资料又被称之为四格表资料。

卡方检验的统计量是卡方值,它是每个格子实际频数A与理论频数T 差值平方与理论频数之比的累计和。

每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等(均等于两组合计的发癌率)的情况下计算出来的,如第一行第一列的理论频数为71*91/113=57.18,故卡方值越大,说明实际频数与理论频数的差别越明显,两组发癌率不同的可能性越大。

利用统计学软件分析结果如下:data kafang; input row column number @@; cards; 1 1 52 1 2 19 2 1 39 2 2 3 ; run; proc freq; tables row*column/chisq; weight number; run;统计量自由度值概率卡方16.47770.0109(有统计学意义)似然比卡方17.31010.0069连续校正卡方15.28680.0215Mantel-Haenszel 卡方16.42030.0113Phi 系数-0.2394列联系数0.2328Cramer 的V-0.2394二联表的卡方检验方法假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数列联表为:y1y2总计x1aba+bx2cdc+d总计a+cb+da+b+c+d 若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

生物统计学—卡方检验

生物统计学—卡方检验

CHIINV Probability Degrees_freedom
卡方分布的单尾概率 自由度
精品课件
卡方检验基础
2检验是以2分布为基础的一种假设检验 方法,主要用于分类变量,根据样本数据推 断总体的分布与期望分布是否有显著差异, 或推断两个分类变量是否相关或相互独立。
精品课件
卡方检验基础
2值的计算:
其否定 2 区 2为 和 2 : 2
1
2
2
精品课件
例:已知某农田受到重金属污染,经抽样测定铅浓度分别为:
4.2, 4.5, 3.6, 4.7, 4.0, 3.8, 3.7, 4.2 (ug/g),方差为
0.150, 试检验受到污染的农田铅浓度的方差是不是和正常 浓度铅浓度的方差(0.065)相同
分析:1)一个样本方差同质性检验
由于离散型资料的卡方检验只是近似地服
从连续型变量的卡方分布,所以在对离散型资料
进行卡方检验计算的时,结果常常偏低,特别是
当自由度df=1时,有较大偏差,为此需要进行矫
正:
k c2 i1

精品课件
卡方 (c2) 分布
总体
m
选择容量为n 的 简单随机样本 计算样本方差S2
计算卡方值
2 = (n-1)S2/σ2
计算出所有的
2值
精品课件
不同容0
2
卡方 (c2) 分布的特点
不同容量样本的抽样分布
1、 2分布是一个以自由度n为参数
的分布族,自由度n决定了分布的 形状,对于不同的n有不同的卡方 分布
如果样本确实是抽自由(P1, P2,…,Pk)代表的总体,Oi和Ei之间的差异就只
是随机误差,则Pearson统计量可视为服从卡方 分布

spss卡方检验具体操作

spss卡方检验具体操作
第27页,共39页。
三、配对卡方检验:统计结果1
第28页,共39页。
三、配对卡方检验:统计结果2
第29页,共39页。
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:
病例 对照 合计
年龄<40
服用OC
未服OC
21
26
17
59
38
85
年龄≥40
服用OC
未服OC
18
88
7
95
25
183
第30页,共39页。
四、分层卡方检验:数据输入
第31页,共39页。
四、分层卡方检验:指定频数变量
第32页,共39页。
四、分层卡方检验:按某一变量分层
第33页,共39页。
四、分层卡方检验:统计方法选择
第34页,共39页。
卡检验的基本公式:
A该:观表察示到实的际例频数数,。即实:际求观和察符到的号2 =例。数R。:TA行:T数理T,论C2频:数列,数即。如自由果度假:设检验成立,应
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
服从验卡是方否分成布立,。计算 出值R 后1, 查表C判断1这么大的
是否为小概率事件,以判断建设检
一、四格表卡方检验:进行卡方检验(选择概率计算方法)
第10页,共39页。
一、四格表卡方检验:进行卡方检验(选择统计方法)
第11页,共39页。
一、四格表卡方检验:定义行列表单元格显示指标
第12页,共39页。
一、四格表卡方检验:结果解读
第13页,共39页。
二、确切概率法:实例

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。

它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。

本文将介绍卡方检验的基本原理及其应用。

一、卡方检验的基本原理卡方检验的基本原理是基于观察频数与期望频数之间的差异来判断变量之间的关联性。

在进行卡方检验之前,我们需要先了解以下几个概念:1. 观察频数(O):指实际观察到的频数,即实际发生的次数。

2. 期望频数(E):指在假设条件下,根据总体比例计算得到的预期频数。

3. 自由度(df):指用于计算卡方统计量的自由变量的个数。

卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ((O-E)²/E)其中,Σ表示对所有分类进行求和。

卡方统计量的计算结果服从自由度为(df = (行数-1) * (列数-1))的卡方分布。

通过查表或计算卡方分布的概率值,我们可以得到卡方统计量的显著性水平。

二、卡方检验的应用卡方检验可以应用于多种场景,以下是几个常见的应用示例:1. 检验两个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断性别与喜好类型之间是否存在关联。

我们可以将性别作为一个分类变量,喜好类型作为另一个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

2. 检验观察频数与期望频数之间的差异:例如,我们可以使用卡方检验来判断某种药物对疾病治疗的有效性。

我们可以将治疗组和对照组作为两个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

3. 检验多个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断不同年龄段、不同教育程度和不同收入水平之间是否存在关联。

我们可以将年龄段、教育程度和收入水平作为多个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

三、卡方检验的局限性虽然卡方检验是一种常用的统计方法,但它也有一些局限性:1. 对样本量要求较高:卡方检验对样本量的要求较高,当样本量较小时,卡方检验的结果可能不够可靠。

卡方检验

卡方检验

表7-1 两种疗法疗效的比较的四格表(four-fold table)
分组
试验组 对照组 合计
疗效
有效 无效
99
5
75
21
174
26
合计
104 96 200
有效率
95.20% 78.13% 87.00%
πA = πB
pA ≠ pB
pA = pB?
πA ≠ πB ?
表7-1 两种疗法疗效的比较的四格表(four-fold table)
1+ 2-
4


3+
3+





n


n1 + n2 +
配对四格表的χ2检验(McNemar's test)
例7-3 分析目的:两法有无差别 假设(+,-)与(-,+)两格子理
论频数相等均为:
Q. McNemar 1900-1986 美国心理学家 统计学家
配对四格表的χ 2检验
HH01α: :=BB0.= ≠0C5C。或或两两种种方方法法检检出出率率不相同同 b+c≥40:
2. Scheffè可信区间法 3. Bonferroni法:调整检验水准
– k=R(R-1)/2,α’=α/k
– 例7-9: α’=0.05 / 3=0.0167 – 结果保守 4. SNK检验:参照定量资料的原理
χ2检验的其它应用
拟合优度检验(goodness of fit)
– 判断实际频数与理论频数的吻合程度 – 应用:
是否为小概率事件,以判断假设检验是否成 立。
χ2分布(chi-square distribution)
第二节 普通四格表χ 2检验与专用公式

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。

它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。

一、卡方统计量的计算卡方统计量的计算基于观察频数与期望频数之间的差异。

观察频数是指实际观察到的数据,而期望频数是指在假设条件下,根据总体比例计算出的预期值。

卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ (观察频数 - 期望频数)² / 期望频数其中,Σ表示对所有分类进行求和。

二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤主要包括以下几个方面:1. 建立假设在进行卡方检验之前,需要先建立假设。

通常有两种假设,即原假设(H0)和备择假设(H1)。

原假设是指变量之间不存在显著性关联,备择假设是指变量之间存在显著性关联。

2. 计算卡方统计量根据观察频数和期望频数,计算卡方统计量。

根据计算得到的卡方统计量,可以判断变量之间的关系是否显著。

3. 确定自由度自由度是指可以自由变动的独立变量的个数。

在卡方检验中,自由度的计算公式为自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1)。

4. 查找临界值根据自由度和显著性水平,查找卡方分布表中的临界值。

显著性水平通常设定为0.05或0.01,表示在这个水平下,拒绝原假设。

5. 判断结果比较计算得到的卡方统计量与临界值,如果计算得到的卡方统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为变量之间存在显著性关联;如果计算得到的卡方统计量小于临界值,则接受原假设,认为变量之间不存在显著性关联。

三、卡方检验的应用卡方检验广泛应用于各个领域,特别是在医学、社会科学和市场调研等领域。

以下是一些常见的应用场景:1. 健康调查卡方检验可以用于分析不同因素对健康状况的影响。

例如,可以通过卡方检验来判断吸烟与患肺癌之间是否存在显著性关联。

2. 市场调研卡方检验可以用于分析不同市场策略对销售额的影响。

例如,可以通过卡方检验来判断不同促销活动对销售额的影响是否显著。

统计学课件之卡方检验及相关分析SPSS

统计学课件之卡方检验及相关分析SPSS

样本构成比的比较:交叉表→统计量→选 择“卡方”

样本构成比的比较:交叉表→统计量→选择 “观察值”和“期望值”

样本构成比的比较结果
❖ 结论:按α=0.05检验 水准拒绝H0,接受H1 ,可以认为两总体的 构成有差别。
++
3
6.1
+
4
7.3
-
5
8.8
++
6
9.1
++
7
11.1
-
8
12.3
-
9
13.5
-
10
13.8
-
数据输入
结果

行×列表资料的 卡方检验:交叉表→统计 量→选择“卡方”

行×列表资料的 卡方检验:交叉表→统计量 →选择“观察值”和“期望值”

行×列表资料的 卡方检验结果
❖ 结论:按α=0.05检验 水准拒绝H0,接受H1 ,可以认为三种疗法 治疗周围性面神经麻 痹的总体有效率有差 别。

四格表卡方检验:交叉表→统计量→选择 “卡方”

四格表卡方检验:交叉表→统计量→选择“观察值 ”和“期望值”

四格表卡方检验结果
❖结论: 2 =12.857,
DF=1,双侧P<0.01, 按照α=0.05检验水 准,可认为两组总 体有效率差异显著 ,即试验组的疗效 优于对照组。
卡方检验
Chi-Square Test
SPSS统计分析
❖ 交叉表(Crosstabs)过程 (一)四格表(fourfold data)资料的x2检验 (二)配对(paired data)资料的x2检验 (三)R×C表资料的x2检验

卡方检验专题知识讲座

卡方检验专题知识讲座

这阐明aabb不符合理论百分比
p 0.05
2 检验中旳适合性检验一般要求样本量应大某些, 样本较小会影响到检验旳正确性,尤其是当理论 百分比中有较小值时(上一例中旳aabb),更应 该注意样本容量,这一例即有样本偏小旳倾向
第二节 独立性检验
独立性检验是检验两个变量、两个事件是否 相互独立旳这么一种检验
不消毒 580(438.19) 630(771.81) 1210
合计 880
1550
2430
表中,括弧内旳就是理论值
需要注意旳是,这种构造旳 2检验其自由度是横行
数减1乘以纵列数减1:2 12 1 1
所以这里应该使用校正公式 计算 c2 值
2 c
| O E | 0.52
E
同学们先自行计算
设置无效假设
现需验证这次试验旳成果是否符合这一分离百分比
1477+493+446+143=2559
2559
9 16
1439.44
2559
3 16
479.81
2559
1 16
159.94
2
1477 1439.44 2
143 159.942
...
5.519
1439.44
159.94
以上三个例子都要求我们判断观察值与理论值之间 是否相符,而我们都能够得到一种 2值
438.19
771.81
142.30
2 0.01,1
6.635
p 0.01
否定无效假设,即鱼池消毒是否极明显地影响着鱼
苗旳发病(或鱼苗旳发病情况直接受鱼池消毒是
否旳影响)
二、R×C表(R:行 C:列) R×C表是2×2表旳扩展,反之, 2×2表也能够看

卡方检验知识点总结

卡方检验知识点总结

卡方检验知识点总结卡方检验的原理是基于观测值与期望值的差异来进行判断的。

在卡方检验中,我们会对观测频数和期望频数进行比较,从而得出相关性的结论。

下面将详细介绍卡方检验的相关知识点。

1. 卡方检验的基本思想卡方检验的基本思想是比较观测频数与期望频数之间的差异,通过检验这种差异是否显著来判断两个变量之间的关系是否存在。

当观测频数与期望频数之间的差异较大时,可以认为两个变量之间存在相关性;当观测频数与期望频数之间的差异较小时,可以认为两个变量之间不存在相关性。

2. 卡方检验的适用条件在进行卡方检验时,需要满足一定的条件才能得到可靠的结果。

首先,变量的测量水平必须是分类(或者说是定性的)。

其次,样本的观测数据必须是频数形式,而且样本量要足够大(通常要求每个单元的期望频数不小于5)。

最后,在进行卡方检验前,需要明确变量之间的关系是独立的还是相关的。

3. 卡方检验的类型卡方检验有两种类型:独立性检验和拟合优度检验。

独立性检验是用于判断两个分类变量之间是否存在相关性,可以用于解决“两个变量关系是否显著”这类问题;拟合优度检验是用于判断观测频数与期望频数之间是否存在差异,可以用于解决“观测数据是否符合某种理论模型”这类问题。

4. 卡方检验的步骤进行卡方检验时,首先要确定研究的问题类型(是独立性检验还是拟合优度检验),然后计算卡方值,最后根据卡方值进行显著性检验。

具体的步骤如下:- 确定问题类型:根据研究的问题类型选择相应的卡方检验类型,是独立性检验还是拟合优度检验。

- 构建假设:根据问题类型构建原假设和备择假设,通常原假设是变量之间不存在相关性,备择假设是变量之间存在相关性。

- 计算卡方值:根据观测频数和期望频数计算卡方值,通常使用下面的公式进行计算:卡方值= Σ((观测频数-期望频数)² / 期望频数)。

- 计算自由度:根据研究问题的条件计算卡方检验的自由度,一般计算公式为:自由度 = (行数-1) * (列数-1)。

第九章 卡方检验

第九章   卡方检验
为客观起见,建议将两种结论同时报 告出来,以便他人判断。当然,如果 两种结论一致,如均为或,则只报道 非连续性检验的结果即可。
2020年3月4日
2020年3月4日
二、两相关样本率检验(McNemar)
1.资料类型
两个相关样本率资料又称配对计数资料,顾名 思义,是采用配对设计,且结果以频数方式表 达的资料,见例9-3。
3.合并理论频数太小的格子所相邻的行或
列。这样做同样会损失信息及损害样本的
随机性,但损失的信息比第②种方法小一
些。不过,应注意合并得是否合理,如不
同年龄组是可以合并的,但不同血型就不
能合并。
2020年3月4日
第三节、Fisher确切概率检验*
确切概率检验是由Fisher 1934年提出的一种用 于两个独立样本率比较的方法,故又称Fisher 确切概率法。有人认为,当样本量n和理论频数 T太小时,如n<40而且T<5,或T<1,或n< 20,应该用确切概率检验。这一观点所基于的 理论是,当样本量太小时,二项分布的正态逼 近性较差,因而不宜用基于正态分布的检验。 提出上述条件的另外一种考虑是确切概率法的 计算量偏大,但随着计算工具的大大改进,确 切概率法的应用不一定限于上述条件。
2020年3月4日
P
2020年3月4日
2020年3月4日
2020年3月4日
理论频数太小的三种处理方法
1. 增大样本量。以达到增大理论频数的目 的,属首选方法,只是有些研究无法增大 样本量,如同一批号试剂已用完等。
2. 删去理论频数太小的格子所对应的行或 列。这样做会损失信息及损害样本的随机 性。
2020年3月4日
2020年3月4日
2020年3月4日
2020年3月4日

sas卡方检验编程语句分析

sas卡方检验编程语句分析

结果
实际频数 理论频数
结果解释
本例n>40且各格子的期望值均大于5, 因而选用Chi-Square的2统计量及其显 著性水平,即2=39.927,P=0.0001, 拒绝H0,认为内科疗法对两种类型胃溃 疡的治愈率差别有统计学意义,一般类 型的治愈率高于特殊型。
例2 某省三地区花生黄曲霉素B1污染率比较
地区 未污染 污染 合计 污染率(%)

乙 丙 合计
6
30 8 44
23
14 3 40
29
44 11 84
79.3
31.8 27.3 47.6
程序1:一般输入方法
data ex2; input r c count@@; cards; 1 1 6 1 2 23 2 1 30 2 2 14 3 1 8 3 2 3 ;
此部分结果是普通四格表2检验的结果, 不适于配对2检验使用。
1960年Cohen等提出用Kappa值作为评价判断的一致性 程度的指标。当两个诊断完全一致时,Kappa值为1。当 观测一致率大于期望一致率时,Kappa值为正数,且 Kappa值越大,说明一致性越好。当观察一致率小于期望 一致率时,Kappa值为负数,这种情况一般来说比较少见。 根据边缘概率的计算,Kappa值的范围值应在-1~1之间。 Kappa≥0.75两者一致性较好;0.75>Kappa≥0.4两者 一致性一般;Kappa<0.4两者一致性较差。
结果
本例各格子期望值均大于5,选用ChiSquare的2统计量及其显著水平,即2=17.907, P=0.0001,按=0.05的检验水准拒受H0,认为 三地花生黄曲霉素B1污染率有差别。源自配对设计的2检验(SAS程序)
200名已确诊的血吸虫患者,治 疗前经皮试法及粪检法检查,结果 如下表,问两种检查方法的结果有 无差别?

北大心理统计知识点总结统计第十章 卡方和二项检验

北大心理统计知识点总结统计第十章  卡方和二项检验

统计第十章卡方和二项检验一卡方检验下面的数据用什么统计方法?下面的数据用什么统计方法?参数与非参数检验⏹参数检验⏹用于等比/等距型数据⏹对参数的前提:正态分布和方差同质⏹非参数检验⏹不用对参数进行假设⏹对分布较少有要求,也叫distribution-free tests⏹用于类目/顺序型数据⏹没有参数检验敏感,效力低⏹因此在二者都可用时,总是用参数检验卡方匹配度检验⏹定义⏹用样本数据检验关于总体分布的形状或比率假设。

检验样本的分布比率与假设的总体分布的比率匹配度。

⏹是对次数分布的检验⏹研究情境⏹在医生职业中,男的多还是女的多?⏹在三种咖啡中,哪种被国人最喜欢?⏹在北京大学中,各国留学生的比例有代表性吗?卡方匹配度的虚无假设(1)⏹无偏好假设⏹分类之间没有差异⏹例如对保洁公司的洗发水品牌的爱好卡方匹配度的虚无假设(2)⏹与参照群体无差异⏹60%哈佛学生对本部食堂的伙食满意,40%哈佛学生对本部食堂的伙食满意。

⏹哈佛学生对1食堂的伙食的满意度是否与对2食堂的满意度是否有差异?观察次数⏹观察次数⏹样本中分到某一类别的个体的数目。

每个个体只能分到一个类别。

⏹用人格量表对被试施测后将被试分成3类期望次数⏹由虚无假设和样本的大小决定卡方匹配度检验的公式⏹χ2= ∑[(f0-f e)2/ f e]⏹ f e=pn⏹df =C-1⏹F0:观察次数⏹ f e :期望次数⏹C:类目的个数⏹Χ2:统计量卡方分布的性质(1)⏹卡方分布不是一个对称的分布,正偏态⏹随着自由度的增加越来越对称卡方分布的性质(2)⏹卡方的值是0或者是正数,不可能是负数。

⏹自由度(n-1)不同,卡方分布也就不同。

因此,卡方分布是一系列的曲线。

随着自由度的增加越来越接近对称。

卡方值⏹卡方值越小,越接近零,虚无假设正确的可能性越大,观察次数和期望次数之间越接近⏹类别的数量对临界值的影响⏹临界区域(Critical Region)例子1(数据虚构)⏹对保洁公司的洗发水使用者的爱好在品牌上是否有差异?调查了90人例1的解答step1虚无假设H0:保洁公司洗发水的消费者对3种品牌的偏好没有差异。

最新第二章 SAS 第三节卡方检验 - 2013年《SAS软件进行统计分析应用时的解析》课件-药学医学精品资料

最新第二章 SAS 第三节卡方检验 - 2013年《SAS软件进行统计分析应用时的解析》课件-药学医学精品资料

• 5. 点击“Tests”(检验)按钮,弹出“One-way ANOVA:Tests”(单向方差分析:检验)对话框, 在“ANOVA”选项卡中点选“Bartlett’s test”(巴 特利特检验)(图3-12) → “OK” → “OK”。结 果输出于新生成的Analysis窗口。同编程输出结果。
为testP=(0.5625 0.1875 0.1875 0.0625)。
• 程序运行结果如图3-1。卡方值为1.5000,概率为 0.4724,未达到显著,故接受H0,即红色非糯、 红色糯性、白色非糯、白色糯性四种米粒数量的 实际观察比例是否符合于9:3:3:1的理论比值。
图3-1 适合性测验的SAS程序分析结果
• 程序运行结果如图3-10。结果给出方差分析和巴 特雷特测验结果,在巴特雷特测验结果中,卡方 值为2.5923,无效假设正确的概率为0.6282,故接 受H0,即各小麦品系株高的方差同质。
图3-10 巴特雷特测验的SAS程序分析结果
• 2、SAS/Analyst法
• 1. 启动软件,点击解决方案 → 分析 → 分析家。 • 2. 输入数据。或打开已有的数据集,或由其它格 式文件导入,导入前将数据整理成品系(pinxi) 和株高(zhugao)两列的形式。 • 3. 点击统计→方差分析 → 单向方差分析。 • 4. 弹出“One-way ANOVA:imported”(单向方 差分析:导入)对话框,从左侧候选变量列表中, 点选变量“pinxi” → 点击按钮“Independent” (自变量,即处理变量),进入“Independent” 列表框内,再点选变量“zhugao”→ 点击按钮 “Dependent”(依变量,即反应量)变量列表框 内,见图3-11;
单株小叶类型 3+4 3+5 3+4+5 41 23 73 48 28 144 17 46 542 41 55 379

《SPSS卡方检验》课件

《SPSS卡方检验》课件
《SPSS卡方检验》PPT课 件
本PPT课件详细介绍了SPSS卡方检验的原理、分类和应用场景。通过SPSS软件 实操演示,展示了数据处理和结果解读的步骤。包含卡方检验的局限性和注 意事项,以及对未来发展方向的讨论。
什么是卡方检验
基本概念
卡方检验是用于检验观察频数与期望频数之间差异的统计方法。
分类
卡方检验分为卡方拟合度检验和卡方独立性检验。
3 与其他统计方法的比

卡方检验在某些情况下适 用性更广,但在某些情况 下可能不如其他统计方法 准确。
总结与讨论
卡方检验的优缺点总 结
卡方检验作为一种非参数统计 方法,具有计算简单、应用广 泛等优点,但也存在一定的局 限性。
卡方检验在研究中的 意义
卡方检验可以帮助研究者发现 变量之间的关系,为科学研究 提供重要的统计依据。
社会调查研究
卡方检验可以应用于社会调查中 的样本分析和分类比较。
生物统计学
卡方检验在生物统计学领域中被 广泛用于遗传学、流行病学等研 究。
卡方检验的局限性和注意事项
1 局限性
2 注意事项
卡方检验假设样本数据满 足一些假设条件,对样本 比例和样本量有一定要求。
在使用卡方检验时,需要 注意变量的选择和分组方 式的合理性,以及结果的 解读。
SPSS卡方检验实演示
1
数据的准备和处理
在SPSS中导入数据,并进行数据清洗和变量定义。
2
SPSS卡方检验操作步骤
选择变量和分组方式,并进行卡方检验的设置和运行。
3
SPSS卡方检验结果解读
解读卡方检验的结果,判断变量之间是否存在显著差异。
卡方检验的应用场景
医学研究
卡方检验在医学研究中常用于分 析治疗效果、病因研究等方面。

SAS的卡方检验(正式)

SAS的卡方检验(正式)

四格表卡方检验的SAS程序
• NOROW不给出列联表中各格的行百分数。 • NOCOL不给出列联表中各格的列百分数。 • NOCUM不给出频数表的累积频数和累积百分数。 • NOPRINT不给出表格,但给出CHISQ、MEASURES或
CMH等语句所指定的统计量。 • Trend指令系统对2×C频数表的C个百分率进行
T
例题
• 某医院欲比较异梨醇口服液(试验组)和 氢氯噻嗪+地塞米松(对照组)降低颅内压 的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分 为两组。问两组降低颅内压的总体有效率 有无差别?
连续性校正公式
• 2分布是正态变量的一种分布。设 是k个独立的标准正态变量,则 X1,X2,,Xk 。2界值表就是根据这种连续性分布计算出来的 。2统计量计算公式实质上是正态近似法。分类 资料是间断性的,由此计算的2值不连续,尤其
四格表资料
• 定性指标分为有序的(如:疗效分为“治愈、显效、好转 、无效、死亡”)和名义的(如:血型分为“O、A、B、 AB”型)2类,对于每1个受试者来说,有序指标的观 测结果只能是该有序指标若干等级中的1级(如某人的疗 效为“显效”);名义指标的观测结果只能是该名义指标 若干标志中的1个(如某人的血型为B型),显然,无法 像处理定量指标那样去直接分析定性指标,故这类资料常 被整理成列联表的形式后再进行分析。
Trc

nr nc n
四格表卡方检验
• 卡方检验的统计量是2值,它是每个格子实际频 数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计 和。每个格子中的理论频数T是在假定两组的发病 率相等的情况下计算出来的,故2值越大,说明 实际频数与理论频数的差别越明显,两组发病率 不同的可能性越大。

2 (AT)2

卡方检验总结

卡方检验总结
设计类型
数据特点
方法要点
注意事项
χ2检验
1、χ2检验用途较广:a.两个或多个独立样本率的比较;b.配对设计两样本率的比较;c.拟合优度检验
2、χ2检验基本思想:用统计量度量实际频数A和理论频数T之间的吻合程度
四格表资料
四格表
行:分组
列:结局
1、计算理论频数:
2、检验统计量:
3、确定P值,得出结论
1、期望频数T≥5,且总例数n≥40时,采用Pearsonχ2检验
2、对每个四格表进行χ2检验

频数分布拟合优度χ2检验
观察实际频数的分布是否服从某一期望频数分布
1、将数据编制成频数表,求出实际频数A;
2、根据欲拟合的理论分布,求出各组段的理论概率和理论频数T;
3、计算统计量:
v=(组数-1)-计算T时所用参数个数
4、做出推断结论
2、1≤T<5,采用连续校正χ2检验
3、T<1,或n<40,或所得P值接近检验水准α,采用Fisher确切概率检验
配对四格表
甲行,乙列
行列均为观察结果
1、计算统计量:
b+c<40
b+c<40用校正公式
R×C表
行:分组
列:结局
1、计算统计量
2、确定P值
R×C列表检验允许不超过1/5的理论频数小于5大于1,但不能小于1。
对R×C表,若较多格子(1/5)的理论频数小于5或有一个格子的理论频数小于1,则易犯第一类错误。
1、增大样本含量
2、删去该格所在的行或列
3、根据专业知识将该格所在行或列与别的行或列合并
多个样本率比较,若拒绝,需进一步做多个样本率的多重比较。
多个样本
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思路:计数资料→独立四格表→n≥40 且有 T 在[1,5)之间→连续校正卡方或 Fisher 精确概率 程序: data A;
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input r c f @@; cards; 1 1 46 1 2 6 2 1 18 2 2 8 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
5 / 14
结果: H0:两种检测方法结果无差别。S=7.1429;p=0.0075;p<0.05,拒绝 H0。 (样本阳性率比较,免疫荧光检测结果阳性 率更高) ,故可以认为两种检测方法检测结果不同,免疫荧光法的阳性检测率更高。 注意:kappa 为一致性检验 0‐0.4 一致性差;0.4‐0.75 一致性一般;0.75‐1 一致性好。一致性越高则两种处理间的差 异就越小。 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 例 7‐6 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效,资料见表 7‐8。问三种 疗法的有效率有无差别? 表 7‐8 三种疗法有效率的比较 有效率 疗法 有效 无效 合计 (%) 物理疗法组 药物治疗组 外用膏药组 合计 199 164 118 481 7 18 26 51 206 182 144 532 96.60 90.11 81.94 90.41
结果: H0:两组新生儿 HBV 的总体感染率无差别。Fisher 精确概率双侧检验 p=0.1210;p≥0.05,不拒绝 H0。尚不能认为预 防注射与非预防注射的新生儿 HBV 的感染率不等。
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3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验(McNemar's Test) 例 7‐3 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 7‐3 两种方法的检测结果 免疫荧光法 乳胶凝集法 + - 12( b) 11( a) c 33( d ) 2( ) 13 45 合计
思路:计数资料→R*C 表→双向无序→基本卡方+组间两两比较 程序: data A;
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input r c f; cards; 1 1 199 1 2 7 2 1 164 2 2 18 3 1 118 3 2 26 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run; 结果:
1 / 14
99(90.48) a 75(83.52) c 174 ( a c )
5(13.52) b 21(12.48) d 26 (b d )
104 ( a b ) 96 ( c d ) 200 ( n )
95.20 78.13 87.00
23 + 35 - 58 合计 思路:计数资料→配对四格表→利用 b、c 的卡方检验(McNemar's Test) 程序: data A; input r c f;/*注意b、c必须摆在第二三两行*/ cards; 1 1 11 1 2 12 2 1 2 2 2 33 ; proc freq; tables r*c/agree; weight f; run;
7 / 14
8 / 14
H0:三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效无差别。卡方值=21.0377;p<0.0001,拒绝 H0。尚不能认为三种疗法治 疗周围性面神经麻痹的疗效无差别。两两比较:物理疗法、药物治疗组——卡方值 =6.7560 , p=0.0093 , p < α`=0.05/(3+1)=0.0125。两组间有差别;物理疗法、外用膏药组——卡方值=21.3228,p<0.0001。两组间有差别;药 物治疗和外用膏药组——卡方值=4.5910,p=0.0321>0.0125 不拒绝 H0,两组间可认为无差别。总结物理疗法与其它 两组的疗效有差别,药物治疗与外用膏药组之间疗效无差别。 5.R*C 表——双向无序——构成比比较——基本卡方 例 7‐7 某医师在研究血管紧张素 I 转化酶(ACE)基因 I/D 多态与 2 型糖尿病肾病(DN)的关系时,将 249 例 2 型糖尿病 患者按有无糖尿病肾病分为两组,资料见表 7‐9,问两组 2 型糖尿病患者的 ACE 基因型总体分布有无差别? 表 7‐9 DN 组与无 DN 组 2 型糖尿病患者 ACE 基因型分布的比较 组别 DN 组 无 DN 组 合计 DD 42(37.8) 30(21.7) 72(28.9) ID 48(43.3) 72(52.2) 120(48.2) II 21(18.9) 36(26.1) 57(22.9) 合计 111 138 249
weight f; run;
结果:
H0:两组降低颅内压的总体效率无差别。卡方值=12.8571;p=0.0003;p≤0.05,拒绝 H0。试验组有效率高于对照组, 可认为试验组药物降低颅内压有效率高于对照组。 2.独立四格表——连续校正卡方与 Fisher 精确概率 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有差别? 表 7‐2 两种药物治疗脑血管疾病有效率的比较 有效率 组别 有效 无效 合计 (%) 胞磷胆碱组 神经节苷酯 组 合计 46 18 64 6 8 (4.67) 14 52 26 78 88.46 69.23 82.05
结果: H0:两组药物治疗脑血管病的有效率无差别。连续校正卡方值=3.1448;p=0.0762;p≥0.05,不拒绝 H0。尚不能认为 两种药物治疗脑血管病的有效率不等。 例 7‐4 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? 表 7‐4 两组新生儿 HBV 感染率的比较 感染率 组别 阳性 阴性 合计 (%) 预防注射 4 18 22 18.18 组 非预防组 5 6 11 45.45
3 / 14
合计
9
24
33
27.27
思路:计数资料→独立四格表→n<40 或有 T<1→Fisher 精确概率 程序: data A; input r c f @@; cards; 1 1 4 1 2 18 2 1 5 2 2 6 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
目录
卡方检验 ................................................................................................................................................................................... 1 1.独立四格表——基本卡方 ............................................................................................................................................. 1 2.独立四格表——连续校正卡方与 Fisher 精确概率 ..................................................................................................... 2 3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验(McNemar's Test) ......................................................................................... 5 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 ................................................................................. 6 5.R*C 表——双向无序——构成比比较——基本卡方 ................................................................................................... 9 6.R*C 表——双向无序——列联比——基本卡方+pearson 列联系数 C ...................................................................... 10 7.R*C 表——单向有序——R 有序——(同双向无序)基本卡方 .............................................................................. 11 8.R*C 表——单向有序——C 有序——(绝对不能用基本卡方)CMH 卡方或非参 ................................................. 11 9.R*C 表——双向有序——(绝对不能用基本卡方)CMH 卡方或 Spearman 相关系数(rs) ............................... 12 10.R*C 表——分层卡方——根据是否有序判断 ........................................................................................................... 13 总结: ..................................................................................................................................................................................... 14 思路、分析依靠个人经验,能力浅薄,难免疏漏,仅供参考 By Albert Wang
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