10-医学统计学卡方检验

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医学统计学之卡方检验SPSS操作

医学统计学之卡方检验SPSS操作

医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验(Chi-Square Test)是一种常用的统计方法,用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。

该方法主要用于处理分类数据,例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。

在SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)软件中,进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。

第一步:数据准备首先,需要在SPSS中导入数据。

假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系,我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量,分别用“Male”和“Female”表示性别,“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。

将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。

第二步:假设设定接下来,需要设置假设。

在卡方检验中,我们通常有一个原假设和一个备择假设:-原假设(H0):两个或多个分类变量之间没有显著差异。

-备择假设(H1):两个或多个分类变量之间存在显著差异。

在本例中,原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”,备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。

第三步:计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下:1.打开SPSS软件并导入数据。

2. 选择“分析(Analyse)”菜单,然后选择“非参数检验(Nonparametric Tests)”子菜单,最后选择“卡方(Chi-Square)”选项。

3.在弹出的对话框中选择两个分类变量(性别和吸烟状况),并将它们添加到变量列表中。

4.点击“确定(OK)”按钮,开始进行卡方检验的计算。

5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。

如果P值小于指定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,接受备择假设。

这样,就完成了卡方检验的SPSS操作。

需要注意的是,卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法,不能用于确定因果关系。

此外,在进行卡方检验之前,需要确保样本符合一些假设,例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设,可以考虑使用其他适用的统计方法。

卡方检验医学统计学

卡方检验医学统计学

卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一,它可用于测量两组数据之间的关联性。

在研究中,我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联,卡方检验就是我们解决这个问题的利器。

卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。

期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下,我们可以根据样本量和其他条件,计算出不同组之间的理论值。

而实际频数则是实验中观察到的实际结果。

卡方检验的步骤如下:1.建立零假设和备择假设。

零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系,备择假设则是反之。

2.确定显著性水平 alpha,通常取值为0.05。

3.构建卡方检验统计量。

计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后,再除以期望值的总和。

4.根据自由度和显著性水平,查卡方分布表得到 P 值。

5.如果 P 值小于显著性水平,拒绝零假设;否则无法拒绝零假设。

卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域,其中医学统计学是最为常见的一个。

卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。

举个例子,某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。

为了验证该药的疗效,实验组和对照组各50 人。

在 6 个月的治疗后,实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。

卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。

除了医学统计学之外,卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。

卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中,但它也有着自己的限制。

其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。

当样本量较小的时候,期望频数的计算就会出现一定的误差,进而导致检验结果不准确。

此外,在面对非常态分布数据时,卡方检验也会出现问题。

当数据呈现正态分布时,卡方检验的准确性最高。

然而,实际上,很多数据都呈现出非正态分布,这时需要使用一些修正方法来解决。

卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一,它可以用来测量两个变量之间的关联性。

医学统计学课件-卡方检验

医学统计学课件-卡方检验

联合治疗 39 34.44 8 12.56 47 73.3 单纯治疗 57 61.56 27 22.44 84 73.3
合计
96
35
131 73.3
Trc
nr nc n
理论频数= 84 73.3%
χ2检验的基本思想(1)
通过构造A与T吻合程度的统计量来反 映两样本率的差别!
实际数A
39
8
57
27
污染率 (%)

6
23
29
79.3

30
14
44
31.8

8
3
11
27.3
合计
44
40
84
47.6
理论数的计算
实际数A
6
23
29
30
14
44
8
3
11
44
40
84
(52.4%) (47.6%)
理论数T
15.2 13.8
23.0 21.0
5.8
5.2
T
nR
nC N
nR nC N
2值的计算
实际数A
χ2检验相关问题-应用条件
某矿石粉厂当生产一种矿石粉石时,在数天内即有 部分工人患职业性皮肤炎,在生产季节开始,随机 抽取15名车间工人穿上新防护服,其余仍穿原用的 防护服,生产进行一个月后,检查两组工人的皮肤 炎患病率,结果如表 ,问两组工人的皮肤炎患病 率有无差别?
χ2检验相关问题-应用条件
Total
When the variables are independent, the proportion in
both groups is close to the same size as the proportion

卡方检验--医学统计学

卡方检验--医学统计学

Value Measure of Agreement N of Valid Cases a. Not assuming the null hypothesis. Kappa .455 58
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
Exact Sig. (1-sided)
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association McNemar Test N of Valid Cases a. Computed only for a 2x2 table 14.154b 11.836 14.550
供了完整的支持,此处只涉及两分类变量间关联程度的指
标,更系统的相关程度指标见相关与回归一章。
两分类变量间关联程度的度量
相对危险度RR:是一个概率的比值,指试验组人群反应阳性概率 与对照组人群反应阳性概率的比值。数值为1,表明试验因素与
反应阳性无关联;小于1时,表明试验因素导致反应阳性的发生
率降低;大于1时,表明试验因素导致反应阳性的发生率增加。 优势比OR:是一个比值的比,是反应阳性人群中试验因素有无的 比例与反应阴性人群中试验因素有无的比例之比。 当关注的事件发生概率比较小时(<0.1),优势比可作为相对危
df
.000
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5. 16. c. Binomial distribution used.

医学统计学:卡方检验

医学统计学:卡方检验

CM C N M P( x ) n CN
式中X的取值是从0与(n-N+M)之较大者开始直到n与M之较小者为止。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 超几何分布
x n x CM CN M P( x ) n CN
C
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。 例 某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,结果见表1 。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别?
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数不变的条件下, 利用超几何分布直接计算样本事件及 比样本事件更极端情形发生的概率。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。

医学统计学——卡方检验

医学统计学——卡方检验
趋近于正态分布。
• ⑵χ2分布具有可加性:如果两个独立的 随机变量X1和X2分别服从ν1和ν2的χ2分 布,那么它们的和(X1+X2)也服从(ν1+ ν2)的χ2分布。
χ2 界值
• ν确定后,如果分布曲线下右侧尾部的 面积为α时,则横轴上相应的χ2值就记 作χ2 α,ν ,即χ2界值。其右侧部分的 面积α表示:自由度为ν时, χ2值大 于界值的概率大小。χ2值与P值的对应 关系见χ2界值表(附表6)。χ2值愈大,P 值愈小;反之,χ2值愈小,P值愈大。
• T22=(c+d)×(1- PC)=(c+d)×(b+d)/n = 56×17/112=8.5
χ2检验的基本思想
• χ2检验实质上是检验A的分布与T的分 布是否吻合及吻合的程度,χ2越小,表
明实际观察次数与理论次数越接近。
• 若检验假设成立,则A与T之差不会很 大,出现大的χ2值的概率P是很小的, 若P≤α,就怀疑假设成立,因而拒绝 它;若P>α,则没有理由拒绝它。
不同自由度的χ2分布曲线图
图 8-1 不同自由度的χ2 分布曲线图
二、χ2检验的基本思想
• 例8-1 某中医院将112例急性肾炎 病人随机分为两组,分别用西药和 中西药结合方法治疗,结果见表8-1, 问两种方法的疗效有无差别?
表8-1 两种方法治疗急性肾炎的结果
组 别 治愈例数 未愈例数 合计 治愈率(%)
例8-2
• 某医师将门诊的偏头痛病人随机 分为两组,分别采用针灸和药物 两种方法治疗,结果见表8-3 , 问两种疗法的有效率有无差别?
两种疗法对偏头痛的治疗结果
疗 法 有效例数 无效例数 合计 有效率(%)
针 灸 33(30.15) 2(4.85) 35 94.29

医学统计学卡方检验

医学统计学卡方检验

资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
χ2检验的自由度
• χ2检验,根据自由度ν和检验水α准查表得χ2界值。
• 当ν确定后, χ2分布曲线下右侧尾部的面积为α时,横
轴上相应的χ2值记作
2 ,

• 当ν确定后, χ2值越大,P值越小。
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
四格表资料χ2检验的专用公式
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
χ2 检验
是现代统计学的创始人之一,英国统 计学家Karl Pearson于1900年提出的 一种具有广泛用途的假设检验方法。常 用于推断两个总体率(或构成比)之间 有无差别。
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
四格表资料的χ检验
2
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
旧药
2
14
16
12.5
新药
3
8
11
27.3
合计
5
22
27
18.5
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药疗效相同;H1 : π1≠π2
基本思想
实际频数(actual frequency,A):a、b、c、 d 理论频数(theoretical frequency,T )
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
假设H0:πA=πB=π,即A组与B组治疗的总体有效率相 等
A组:理论有效者=(a+b)×(a+c)/n; 理论无效者=(a+b)×(b+d)/n
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数固定不变的条件下,利用超几何分 布(hypergeometric distribution)公式直接计算表内 四个格子数据的各种组合的概率,然后计算单侧或双侧累 计概率,并与检验水准比较,作出是否拒绝H0的结论。

医学统计学-卡方检验

医学统计学-卡方检验
医学统计学-卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法,用于比较观察值和期望值之间的差异。它 在医学研究中有着广泛的应用,可以帮助我们验证假设、推断总体特征以及 分析类别变量的相关性。
卡方检验的定义和原理
卡方检验是一种基于卡方分布的统计检验方法。它基于观察值与期望值之间 的差异来判断样本数据与理论分布的拟合程度。
卡方检验的局限性和注意事项
• 卡方检验只能验证分类变量之间的关联性,不能验证因果关系。 • 卡方检验对样本足够大和数据分类合理的要求比较严格。 • 卡方检验结果受样本选择和观察误差的影响,需要谨慎解释。 • 在进行卡方检验前,需要对数据进行充分的清洗和准备。
结论和要点
卡方检验是一种常用的统计方法
卡方检验的应用领域
医学研究
卡方检验可以用来分析疾病的发生与某个因素之间的关联性,如吸烟与肺癌。
社会科学
卡方检验可以用来研究不同人群之间的行模式和态度偏好,如性别与政治观点。
市场调研
卡方检验可以用来分析消费者的购买偏好和市场细分,如年龄与产品偏好。
卡方检验的假设和前提条件
1 独立性假设
卡方检验基于观察值和期望值之间的差异来验证两个变量之间是否存在独立性。
它可以帮助我们验证假设、推断总体特征以 及分析类别变量的相关性。
结果解读和意义
卡方检验的结果可以帮助我们了解变量之间 的关系,并为决策提供依据。
应用广泛
卡方检验在医学研究、社会科学和市场调研 等领域都有着重要的应用。
局限性和注意事项
卡方检验有一定的局限性,需要注意样本大 小和数据分类的合理性。
4
比较卡方值和临界值
判断卡方值是否大于临界值,从而做出关于拒绝或接受原假设的决策。
卡方检验的结果解读和意义

《卡方检验》课件

《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。

医学统计学--卡方检验

医学统计学--卡方检验
பைடு நூலகம்
笃 学
精 业
修 德
厚 生
6
2 ( A T ) 2值的大小还取决于 个数的多少(严 T 2 ( A T ) 格地说是自由度 的大小)。由于各 皆是 T 2
正值,故自由度 愈大, 值也会愈大;所以只 2 值才能正确地反映 有考虑了自由度 的影响,
实际频数 A和理论频数 T 的吻合程度。检验时, 要根据自由度 查 2 界值表。当 2≥ 2时, P , ,
2 中,若拒绝无效假设
H0只能做出总的结论,但还不知道哪两
个率之间有差别。若想知道哪两个率之间
有差别,还要进行两两比较,本节介绍两
两比较的方法之一:行×列表的分割。
笃 学
精 业
修 德
厚 生
30
4.行×列表的分割 (一)多个实验组间的两两比较 由于要做重复多次的假设检验,需对第Ⅰ 类错误作校正,新的校正检验水准为:
第七章 掌握内容:
2 检 验
1.检验的基本思想和用途 2.成组设计四格表资料检验的计算及应用条件
3.配对设计四格表资料检验 4.行列表资料检验及应用时应注意的问题 5.频数分布拟合优度的检验 了解内容 1.四格表资料的Fisher精确概率法的基本思想 与检验步骤
笃 学 精 业 修 德 厚 生
2 检验是一种用途很广的假设检验方
处理组 1 2 属性 阳性 阴性 合计
合计
a (T11) c (T21) m1
b (T12) d (T22) m2
n1(固定值) n2(固定值) n
要想知道处理组1,2之间差别是否有统计学意义, 常用 2 检验统计量来作假设检验。
笃 学 精 业 修 德 厚 生
5

卡方检验的原理

卡方检验的原理

卡方检验的原理卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。

它的原理是通过比较实际观察值和期望理论值之间的差异来判断两个变量之间的相关性程度。

在进行卡方检验时,我们首先需要构建一个列联表,然后根据列联表中的数据计算出卡方值,最后根据卡方值来判断两个变量之间的相关性程度。

首先,我们来看一下列联表的构建。

列联表是由两个分类变量的交叉分类频数构成的二维表格。

表格的行表示一个分类变量的各个分类,表格的列表示另一个分类变量的各个分类,交叉点上的数字表示对应分类组合的频数。

构建列联表的目的是为了清晰地展现两个变量之间的关系,为后续的卡方检验提供数据基础。

接下来,我们需要计算卡方值。

卡方值的计算公式为,χ²=Σ((O-E)²/E),其中,Σ表示求和,O表示观察频数,E表示期望频数。

在计算卡方值时,我们需要先计算出期望频数,然后将观察频数和期望频数的差异进行平方,并除以期望频数,最后将所有分类组合的差异平方和除以期望频数的总和就得到了卡方值。

最后,我们根据卡方值来判断两个变量之间的相关性程度。

在进行判断时,我们需要参考自由度和显著性水平。

自由度的计算公式为,df=(r-1)(c-1),其中,r表示行数,c表示列数。

在一般情况下,我们可以查找卡方分布表来确定显著性水平下的临界值,然后比较计算出的卡方值和临界值的大小关系,从而判断两个变量之间的相关性程度。

总的来说,卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间相关性的统计方法,它通过比较实际观察值和期望理论值之间的差异来判断两个变量之间的相关性程度。

在进行卡方检验时,我们需要构建列联表,计算卡方值,并根据卡方值来判断两个变量之间的相关性程度。

通过卡方检验,我们可以更加清晰地了解两个变量之间的关系,为进一步的分析和决策提供依据。

医学统计学卡方检验 t检验使用场景例题

医学统计学卡方检验 t检验使用场景例题

医学统计学中的卡方检验和t检验是两种常见的假设检验方法,它们在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值。

下面我们将分别介绍这两种方法的使用场景,并通过实际例题加以说明。

一、卡方检验的使用场景1. 适用于分类型数据的比较分析在医学研究中,经常需要对不同的类别进行比较,例如治疗组和对照组、男性患者和女性患者等。

此时可以使用卡方检验来判断两个或多个分类变量之间是否存在相关性或差异性。

2. 适用于观察数据和期望数据的拟合程度检验在一些医学实验中,我们会根据已知的理论分布假设,计算出期望的数据分布情况。

然后通过卡方检验来判断实际观察到的数据与期望数据之间的拟合程度。

二、t检验的使用场景1. 适用于两组数值型数据的均值比较在医学实验或临床研究中,我们常常需要比较两组数值型数据的均值,例如药物治疗组和安慰剂对照组的疗效比较。

此时可以使用t检验来判断两组数据的均值是否有显著差异。

2. 适用于独立样本和配对样本的比较根据样本数据的不同特点,t检验可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。

独立样本t检验适用于两组数据之间的比较,而配对样本t检验适用于同一组数据在不同条件下的比较。

三、卡方检验和t检验的实际例题下面我们通过具体的实例来进一步说明卡方检验和t检验的使用方法。

例题一:卡方检验某医院对两种不同治疗方案的疗效进行比较,收集了100例患者的数据,其中治疗方案A的疗效有效的有60例,无效的有40例;治疗方案B的疗效有效的有45例,无效的有55例。

现在需要使用卡方检验来判断两种治疗方案的疗效是否存在显著差异。

解析:(1)建立假设H0:两种治疗方案的疗效没有显著差异H1:两种治疗方案的疗效存在显著差异(2)计算卡方值根据实际观察到的数据和期望数据,计算出卡方值,并查找卡方分布表得到显著性水平。

(3)判断结果根据计算得到的卡方值和显著性水平,判断是否拒绝原假设,从而得出结论。

例题二:t检验某药厂新研发了一种降压药,为了评价其降压效果,随机选择了30名患者接受治疗,并记录治疗前后的收缩压数据。

卡方检验的解释

卡方检验的解释

卡方检验是一种统计检验方法,用于比较两个或多个分类变量之间的差异是否具有统计学意义。

它主要用于推断两个分类变量之间是否存在关联或独立性。

卡方检验的原理是通过比较实际观察到的频数与期望频数之间的差异来判断两个变量之间是否存在显著的关联。

在卡方检验中,首先计算每个单元格中的实际频数与期望频数之间的差异,然后将这些差异平方后相加,得到卡方值。

最后,根据卡方分布的概率密度函数来确定卡方值是否落在拒绝域内,从而判断两个变量之间的关联是否具有统计学意义。

卡方检验可以用于多种情况,如检验两个分类变量之间是否存在关联、检验多个分类变量之间的独立性、检验频数分布的拟合优度等。

在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的卡方检验方法,并结合样本大小和显著性水平来判断结果的可靠性。

需要注意的是,卡方检验的前提是样本必须是随机样本,并且每个单元格中的频数不应过小。

如果样本不满足这些条件,可能会导致卡方检验的结果不准确。

此外,卡方检验只是一种统计推断方法,不能证明因果关系的存在,需要结合实际情况进行综合分析。

医学统计学卡方检验

医学统计学卡方检验

计算期望频数
2
根据独立性假设,计算预期的频数。
3
计算卡方值
根据观察频数和期望频数,计算卡方值。
判断显著性
4
根据卡方值和自由度,判断结果是否显著。
卡方检验的计算方法
卡方检验的计算方法主要包括计算卡方值、计算自由度以及查找临界值。 计算卡方值:
1. 计算每个组别的观察频数和期望频数之差的平方。 2. 将所有差的平方相加,得到卡方值。 计算自由度: • 自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1) 查找临界值:
卡方检验的应用范围和特点
卡方检验广泛应用于医学研究中,例如研究疾病与风险因素之间的关联性。 卡方检验的特点包括:
非参数检验
不依赖于总体的任何参数假设。
适用性广泛
可用于分析两个或释。
卡方检验的步骤
1
收集数据
收集观察到的数据,例如不同组别的频数。
根据自由度和显著性水平,在卡方分布表中查找对应的临界值。
案例分析:卡方检验在医学统计学中的应用
临床研究
通过卡方检验分析患者病情与治疗 效果之间是否存在关联性。
遗传研究
运用卡方检验检测基因型与表型之 间的关联性。
公共卫生
分析卡方检验数据以确定风险因素 与疾病之间的关联性。
结论和总结
卡方检验是一种强大的统计工具,可用于分析变量之间的关联性。 通过掌握卡方检验的原理、应用和计算方法,我们能更好地理解数据背后的 关系,并做出有针对性的决策。
医学统计学卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法,主要用于比较观察到的数据与期望值之间 是否存在显著差异。
卡方检验的原理和假设
卡方检验基于观察到的频数与期望频数之间的差异,用于判断变量之间是否存在关联性。 卡方检验的假设为:

医学统计学(6) 卡方检验

医学统计学(6) 卡方检验

• 第4步:x2检验(1) • 选择分析→交叉表
• 交叉表对话框:组别和感染结果分别进入行和列
• 第4步:x2检验(2) • 选择统计 量按钮 • 在交叉表: 统计量对 话框:勾 上卡方
• 第4步:x2检验(3) • 选择单元 格按钮 • 在交叉表: 单元显示 对话框: 勾上观察 值、期望 值、百分 比:行
• 在中医药科研中,经常遇到同一个样本中 两个或多个构成比比较的问题,在满足卡 方检验的要求条件下,可用卡方检验来分 析实际频数的比率是否符合理论比率。
【例1】为探索高血压患者中医证型构成,调查原发性 高血压患者3578例,中医证型构成见表。问原发性高血 压患者中医证型内部构成是否相同?
A
T
• X2=392.514 • V=5-1=4 • P=1-CDF.CHISQ(392.514,4)=0.000
• 单个样本构成比的x2检验——拟合优度检验
• 独立样本四格表的x2检验
• 行×列的x2检验
• 配对设计分类资料的x2检验 • 多维分类资料的x2检验
x2检验
• 单个样本构成比的x2检验——拟合优度检验 • 独立样本四格表的x2检验
• 行×列的x2检验
• 配对设计分类资料的x2检验 • 多维分类资料的x2检验
• 第5步:结果解读(1)
• 结果解读:各组的中医分型构成比。
• 第5步:结果解读(2)
• 结果解读:x2=4.020,p=0.403
【例7】某医院肝胆外科在手术中,观察了222例胆结石 患者,其发病部位与结石类型的资料见表,分析其发病 部位与结石类型间有无关系?
行变量和列变量均为无序分类变量。 可分析行、列两变量之间有无关联,关联 的密切程度。 可进行多个样本率或构成比的比较。
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配对四格表资料的χ2检验
概述 计数资料的配对设计常用于两种检验方法、培养方法、 诊断方法的比较。 特点是对样本中各观察单位分别用两种方法处理,然 后观察两种处理方法的某两分类变量的计数结果,整理为
一致:a(+)和 d(-);不一致:b(甲+,乙-) 和 c(甲-,乙+)。
概述
配对四格表资料的χ2检验,又称为McNemar test检验。
卫生部“十二五”规划教材
医学统计学
χ2检验
χ2 检验
是现代统计学的创始人之一,英国统 计学家Karl Pearson于1900年提出的一种 具有广泛用途的假设检验方法。常用于 推断两个总体率(或构成比)之间有无 差别。
四格表资料的χ2检验
基本思想
实际频数(actual frequency,A):a、b、c、d 理论频数(theoretical frequency,T )
多个样本率间多重比较
采用Bonferroni法进行多个样本率的两两比较,步骤如下:
• 对需要比较的行×列表资料进行χ2分割,变成多个四格 表;
• 对每个四格表进行χ2检验; • 采用(α‘=α/比较次数 )计算调整的水准,其中α为事
先确定的水准; • 以α‘调整作为检验检验水准,作出结论。
多组间的两两比较
2 n(
A2 nR nC
- 1) ,
(行数 - 1)(列数 - 1)
【例】某研究者欲比较甲、乙、丙3家医院住院病人院 内感染情况,随机抽查同一时期各医院住院病人院内感 染情况结果见表。试比较三家医院院内感染率有无差别。
医院
感染
未感染
合计

43
188
231

19
170
189

15
151
• T<1或n<40,用四格表资料的Fisher确切概率法。
【例】某医生研究比较A、B两种药物对急性细菌性肺炎 的疗效,甲药治疗42例,有效40例, 乙药治疗22例,有 效16例。问两种药物的疗效差别有无统计学意义?
处理 A药 B药 合计
有效 40(36.75) 16 (19.25)
56
无效 2(5.25) 6(2.75)
2
(
AT
0.5)2
T
2 ( ad bc n / 2)2 n
(a b)(c d)(a c)(b d)
四格表资料χ2检验的校正公式
在实际工作中,对于四格表资料,通常规定:
• T≥5,且n≥40时,直接计算χ2值,用基本公式或专用 公式;
• 1≤T<5,且n≥40时,用连续性校正公式( continuity correction ),或四格表资料的Fisher确切概率法;
假设H0:πA=πB=π,即A组与B组治疗的总体有效率相等
A组:理论有效者=(a+b)×(a+c)/n; 理论无效者=(a+b)×(b+d)/n
B组:理论有效者=(c+d)×(a+c)/n; 理论无效者=(c+d)×(b+d)/n
TRC

nR nc n
TRC为第R行第C列的理论频数,nR为相应行的合计, nC为相应列的合计。


k( k

1) / 2
实验组与同一对照组的比较


k
1
【例】某医院用三种穴位针刺治疗急性腰扭伤,结果见 表。试比较三种穴位针刺效果有无差别。
穴位 后溪穴 人中穴 腰痛穴
合计
治愈数 80 20 24 124
未愈数 18 20 38 76
合计 98 40 62 200
穴位 后溪穴 人中穴 合计
【例】用两种血清学方法对100例肝癌患者进行检测,有 关检测结果见表。问两种血清学方法检测结果有无差别?
甲法
+ 合计
乙法
+
-
50
32
15
3
65
35
合计
82 18 100
⑴H0 :b = c,两种方法检出率相同;H1 :b≠c; α=0.05

2 32 152 6.14
32 15
⑵计算各组合概率 在四格表周边合计数不变的条件下,共有“周边合计
数中最小数+1”中组合。
组合i Pi
1
23
45
6
0 16 1 15 2 14 3 13 4 12 5 11
5 6 4 7 3 8 2 7 1 10 0 11
0 . 0 0 5 7 2 20 . 0 6 5 4 0 30 . 2 4 5 2 6 20 . 3 8 1 5 1 90 . 2 4 7 9 8 70 . 0 5 4 1 0 6
(b
c) 40, 2

(b b
c)2 c
,
1
(b
c)<40, 2
(b

c 1)2 b c
,
1
由于该检验只考虑了不一致的情况(b与c),而未考虑 样本含量n及一致结果(a与d)。因此,当n很大且两法一 致率较高(即a与d数值较大),b与c的数值相对较小时, 即使检验结果有统计学意义,但实际意义并不大。
⑶ 2 0.0 5,1

3.84

2 ,则P<0.05,拒绝H0 ,接受H1
R×C列联表资料的χ2检验
概述
行×列表资料的χ2检验,用于多个样本率的比较、 两个或多个构成比的比较。
基本数据为: ⑴多个样本率比较时,有R行2列; ⑵两个样本构成比比较时,有2行C列; ⑶多个样本构成比比较时,有R行C列。
166 509
⑶ 2 0.0 5,2
5.99
2
,则P<0.05,拒绝H0 ,接受H1 ,
故可认为甲、乙、丙三家医院院内感染率总体有差别。
多个样本率间多重比较
进行多个样本率比较时,如果拒绝H0 ,多个样本 率间差异有统计学意义,表明至少有某两个率之间 有差异。为了获得哪两个率之间有差异,需要进行 多个率的两两比较。
a、若有1/5以上的格子出现1≤T<5,则 • 增大样本含量,以达到增大理论频数的目的; • 结合专业,删去理论频数太小的格子对应的行或列; • 结合专业,将理论频数太小的行或列与性质相近的行 或列合并; • 用双向无序R×C表资料的Fisher确切概率法。
行×列表 χ2检验注意事项
b、多个样本率比较,若统计推断为拒绝H0 ,接受H1 , 只能认为各总体率或构成比之间总的来说有差别。若要 进一步了解哪两者之间有差别,可用卡方分割法,或者 调整检验水准。
⑶确定P值,作出结论
原样本四格表对应的概率为P3=0.245262,小于或等于 P3的四格表为i=1,2,3,6,故双侧检验P值为
P =P1+ P2 + P3 + P6 =0.370 > 0.05,不拒绝H0 。
左侧概率为P =P1+ P2 + P3 =0.316,右侧概率为P =P3+ P4 + P5 + P6 =0.929,故单侧检验P值为0.316。
d)!
“!”为阶乘符号,n !=1×2×…×n,0 !=1,∑Pi=1。
【例】某医生用新旧两种药物治疗某病患者27人,治疗 结果见表。问两种药物的疗效有无差别?
组别 旧药 新药 合计
治愈数 2 3 5
未愈数 14 8 22
合计 16 11 27
治愈率(%) 12.5 27.3 18.5
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药疗效相同;H1 : π1≠π2 α=0.05
T
大小。ν愈大, χ2值也越大。
自由度取决于可以自由取值的基本格子数,而不是样 本含量。
对于四格表资料( ν=1),计算一个理论值TRC后,其他 3个理论值可用周边合计数减去相应的理论值T得出。
χ2检验的自由度
• χ2检验,根据自由度ν和检验水α准查表得χ2界值。
• 当ν确定后, χ2分布曲线下右侧尾部的面积为α时,横
166
合计
77
509
586
⑴设H0 :三家医院院内感染率相同;H1 : 感染率不同; α=0.05
⑵ 2 586 ( 432 188 2 19 2 170 2 152
231 77 231 509 189 77 189 509 166 77
151 2

1) 10.09
治愈数 80 20 100
未愈数 18 20 38
合计 98 40 138
穴位 人中穴 腰痛穴
合计
治愈数 20 24 44
穴位 后溪穴 腰痛穴 合计
治愈数 80 24 104
未愈数 18 38 56
未愈数 20 38 58
合计 40 62 102
合计 98 62 160
⑴设H0 :任意两个对比组的总体治愈率相等;H1 : 总体 治愈率不等; α=0.05
6.4 8
⑶ 2 0.0 5,1

3.84

2
,则P<0.05,拒绝H0 ,接受H1 ,
故认为甲、乙两药的疗效不同,乙药疗效要好于甲药。

四格表资料χ2检验的校正公式
χ2分布是一种连续性分布,而计数资料属离散性分布, 由此得到的统计量也是不连续的。为改善χ2统计量分布的 连续性,英国统计学家Yates F建议将实际频数和理论频 数之差的绝对值减去0.5以作校正。

2 0.0
1
6
7,1
,故可认为后溪穴与人中穴、后溪穴与
腰痛穴治愈率之间有统计学意义,而人中穴与腰痛穴治愈
率之间无统计学意义。
若把人中穴针刺治疗急性腰扭伤设为对照组,另两组 为试验组,则
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