8.3 配对设计资料的卡方检验

配对卡方检验公式

配对卡方检验公式配对卡方检验是一种用于比较两个相关变量之间是否存在关联的统计方法。

它适用于配对观测数据，即同一组个体在不同条件下的测量结果。

配对卡方检验公式是通过计算卡方统计量来判断两个变量的关联性，公式如下：卡方统计量= Σ((O - E)^2 / E)其中，O表示实际观测值，E表示期望观测值。

在进行配对卡方检验时，首先需要构建一个列联表来记录两个变量的观测值。

列联表是一个二维表格，其中每一行代表一个条件下的观测值，每一列代表另一个条件下的观测值。

表格中的每个单元格记录了两个条件同时满足的观测次数。

接下来，根据列联表中的观测值计算期望观测值。

期望观测值是在两个变量之间不存在关联的情况下，根据总体比例计算得出的预期观测次数。

计算期望观测值的公式为：E = (行总和× 列总和) / 总体样本量然后，根据公式计算每个单元格的卡方值。

卡方值是实际观测值和期望观测值之间的差异程度的度量。

计算卡方值的公式为：(O - E)^2 / E将每个单元格的卡方值相加即可得到卡方统计量。

卡方统计量服从自由度为（行数-1）×（列数-1）的卡方分布。

根据卡方统计量与卡方分布的关系，可以判断两个变量之间是否存在显著关联。

配对卡方检验的目的是确定两个变量是否存在相关性，以及相关性的强度和方向。

通过配对卡方检验，可以帮助研究人员在实际问题中确定变量之间的关系，从而更好地理解数据和现象。

总结起来，配对卡方检验公式是通过计算卡方统计量来判断两个相关变量之间是否存在关联。

它基于列联表中的观测值，通过计算实际观测值和期望观测值之间的差异来评估两个变量之间的关系。

配对卡方检验是一种常用的统计方法，可以应用于各种领域的研究中，帮助研究人员发现变量之间的关联性。

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p值，我们可以判断卡方统计量是否达到显著水平。

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. 拟合优度检验：用于判断观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

例如，我们可以使用卡方检验来判断一组数据是否符合某个理论分布。

2. 独立性检验：用于判断两个分类变量之间是否存在关联。

例如，我们可以使用卡方检验来判断性别与喜好之间是否存在关联。

3. 分类变量的比较：用于比较两个或多个分类变量之间的差异。

例如，我们可以使用卡方检验来比较不同地区的人口分布是否存在差异。

4. 配对数据的比较：用于比较配对数据之间的差异。

例如，我们可以使用卡方检验来比较同一组人在不同时间点的健康状况是否存在差异。

三、卡方检验的限制虽然卡方检验是一种常用的统计方法，但也存在一些限制：1. 样本量要求：卡方检验对样本量的要求较高，特别是在分类变量较多或期望频数较低的情况下，需要保证样本量足够大。

2. 数据独立性：卡方检验要求观察数据之间相互独立，如果数据存在相关性或依赖性，可能会导致检验结果不准确。

卫生统计学卡方检验

卫生统计学卡方检验
26/94
(一) 多个样本率比较
例3 某研究者欲比较A、B、C 三种方案治疗轻、中度高血压疗效，将年纪在50~70岁240例轻、中度高血压患者随机等分为3组，分别采取三种方案治疗。一个疗程后观察疗效，结果见表11.4。问三种方案治疗轻、中度高血压有效率有没有差异？
卫生统计学卡方检验
卫生统计学卡方检验
29/94
④ 确定P值
υ＝(3－1)(2－1)＝2，查 2 界值表得P<0.01。
⑤ 下结论
因为P<0.01，按α=0.05水准，拒绝H0，接收 H1，差异有统计学意义。即可认为三种方案治疗轻、
中度高血压有效率不等或不全等
卫生统计学卡方检验
30/94
例某市重污染区、普通污染区和农村出生婴儿致畸情况以下表，问三个地域出生婴儿致畸率有没有差异？
① 建立假设 H0：π1=π2 H1：π1≠π2
② 确定检验水准
α=0.05
③ 计算统计量 2 值
2(2 62-73 6-7 1/2 )27 12 .7 5 3 33 86 29
④ 确定P值
υ＝(2－1) (2－1)＝1，查 2界值表得P>0.05。
卫生统计学卡方检验
24/94
⑤ 下结论因为P>0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，差异无统计学意义。尚不能认为甲、乙两疗法对小儿单纯性消化不良治愈率不等。
9/94
TRC
nR nC n
n R 为对应行累计
n C 为对应列累计
n 为总例数。
卫生统计学卡方检验
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表1 两药治疗消化道溃疡4周后疗效
卫生统计学卡方检验
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配对卡方检验的方法原理

配对卡方检验的方法原理配对卡方检验是一种用来比较两个相关变量之间是否存在相关性的统计方法。

它的原理基于卡方检验的理论，主要用于分析两个分类变量之间的关系。

在配对卡方检验中，我们首先需要收集一组配对的观测数据。

这些数据可以是两个相关变量在同一组个体上的测量结果，或是同一组个体在不同时间点上的测量结果。

例如，我们可以考察某个药物治疗前后患者的症状变化、商品广告的效果前后对比等。

接下来，我们需要构建一个列联表，以便分析两个分类变量之间的关系。

列联表是一个二维表格，其中的行和列分别代表两个变量的不同取值，而表格中的每个单元格则表示两个变量同时取某个组合值的个体数。

例如，对于药物治疗前后的症状变化，我们可以将药物治疗前的症状状态（如“好”、“一般”、“差”）放在列上，将治疗后的症状状态放在行上，然后填入每个组合下的个体数量。

在得到列联表后，我们需要计算每个单元格的期望频数。

期望频数是基于假设的独立性模型下，每个单元格的预期个体数量。

如果两个变量之间是独立的，那么期望频数应该近似等于观察频数。

然后，我们可以使用计算得到的观察频数和期望频数，按照卡方检验的公式，计算出配对卡方值。

最后，根据配对卡方值和自由度的关系，我们可以利用卡方分布表或计算机软件，确定配对卡方值的显著性水平。

如果得到的显著性水平小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个变量之间存在显著相关性。

需要注意的是，配对卡方检验的前提是数据的配对是完全随机的，且每个配对是独立的。

如果数据不满足这些前提条件，检验结果可能会产生偏差。

另外，配对卡方检验还有一些扩展方法，如麦克纳马检验（McNemar's test），用于比较两个相关变量的差异。

总之，配对卡方检验是一种用于分析两个相关分类变量之间关系的统计方法，通过比较观察频数和期望频数，确定两个变量是否存在显著相关性。

它在医学、社会科学等领域中广泛应用，帮助我们理解变量之间的关联关系。

卡方检验

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. T he minimum expected count is 37.88.
AREA * BL OOD Crosstabulation BLOOD A AREA 亚洲 Count Expected Count % within AREA Count Expected Count % within AREA Count Expected Count % within AREA 321 379.4 29.7% 408 349.6 41.0% 729 729.0 35.1% B 369 247.2 34.2% 106 227.8 10.7% 475 475.0 22.9% AB 95 68.7 8.8% 37 63.3 3.7% 132 132.0 6.4% O 295 384.6 27.3% 444 354.4 44.6% 739 739.0 35.6% Total 1080 1080.0 100.0% 995 995.0 100.0% 2075 2075.0 100.0%
合计
11
36
15
27
26
53
11＋2<40，使用校正公式计算卡方统计量
建立数据库
设立三个变量：jia、yi、weight jia代表甲法：+赋值为1，-赋值为0 yi代表乙法：+赋值为1，-赋值为0 Weight代表例数
对数据加权
配对卡方检验
Case Processing Summary Cases Missing N Percent 0 .0%
204(a+b)
64(c+d)
12.75
3.13

卡方检验统计学

合计
65
75
140
27
数据整理
可能的结果 1 2 3 4
甲法＋＋－－
15(c)
乙法＋－＋－
40(b)
频数
a b c d
28
检验步骤
H0：B=C ； H1：B≠C α=0.05
理论数T=(b+c)/2=(42+15)/2=28.5
计算卡方值 υ=1
2(A T )2 (4 2 0.5 ) 7 2 (1 2 5.5 ) 7 2 1.3 16
眼药水
合计
有效数 10(a) 9(c)
19(a+c)
无效数 4(b) 7(d)
11(b+d)
合计 14(a+b) 16(c+d)
30(n)
有效率（%） 71.43 56.25
63.33
精确概率检验法的基本思想
在无效假设成立的前提下，构造检验统计量的无效分布，即固定边缘合计数不变，得到所有不同实际频数分布的四格表(四格表中的实际
υ=（3-1）（2-1）=2
P<0.005，故按α=0.05水准拒绝H0，接受 H1，可认为3组有效率不同或不全相同。
36
8.3 多组率的两两比较
8.3.1卡方分割法
剂量组中剂量低剂量
合计
剂量组高剂量低剂量+中剂量
合计
有效数 20 20 40
治愈数 32 40 72
无效数 30 35 65
或强度。P=x/n
2
contents
8.1 两组率的比较 completely randomized design,2 groups 8.2 行列表数据的检验 completely randomized design,more than2

医学统计学知到章节答案智慧树2023年湖南中医药大学

医学统计学知到章节测试答案智慧树2023年最新湖南中医药大学第一章测试1.参数是指总体的统计指标。

（）参考答案:对2.概率的取值范围为[-1,1]。

（）参考答案:错3.统计学中资料类型包括（）参考答案:等级资料;计数资料;计量资料4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。

（）参考答案:对5.样本应该对总体具有代表性。

（）参考答案:对第二章测试1.抽样单位的数目越大，抽样误差越大。

（）参考答案:错2.以下不属于概率抽样的是（）参考答案:雪球抽样3.整群抽样的优点（）参考答案:易于理解，简单易行4.概率抽样主要包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和便利抽样。

（）参考答案:错5.进行分层抽样时要求（）参考答案:各群内差异越小越好第三章测试1.在正态性检验中，P＞0.05时可认为资料服从正态分布。

（）参考答案:对2.在两样本均数比较的t检验中，无效假设是（）参考答案:两总体均数相等3.在两样本率比较的卡方检验中，无效假设是（）参考答案:两总体率相等4.配对设计资料，若满足正态性和方差齐性。

要对两样本均数的差别作比较，可选择（）参考答案:配对t检验5.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观测点距直线纵向距离平方和最小。

（）参考答案:对第四章测试1.定量数据即计量资料（）参考答案:对2.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。

（）参考答案:对3.定量数据的总体均数的估计只有点估计这一种方法。

（）参考答案:错4.定性数据是指计数资料。

（）参考答案:错5.动态数列是以系统按照时间顺序排列起来的统计指标。

（）参考答案:对第五章测试1.单个样本t检验要求样本所代表的总体服从正态分布、（）参考答案:对2.配对t检验要求差值d服从正态分布。

（）参考答案:对3.Wilcoxon符号秩和检验属于非参数检验。

（）参考答案:对4.配对设计可以用于控制研究误差。

（）参考答案:对5.配对t检验中，P＜0.05时说明两处理组差异无统计学意义。

中国大学生医学技术技能大赛(卫生统计学)1

中国大学生医学技术技能大赛（卫生统计学）1您的姓名： [填空题] *_________________________________学号： [填空题] *_________________________________1.正态分布曲线下，横轴上，从-1.64到1.64的面积为 [单选题] *A.92.5%B.97.5%C.95%D.99%E.无法判断(正确答案)2.以下说法正确的是 [单选题] *A.方差分析主要用于多个样本均数的比较(正确答案)B.方差分析主要用于多个样本率的比较C.方差分析主要用于样本率与总体率的比较D.方差分析主要用于样本均数与总体均数的比较E.方差分析主要用于适合度检验3.从两个不同总体随机各抽取一个样本，比较两个均数，假设检验后在α=0.05水平上不拒绝H0，其犯Ⅱ类错误的概率为 [单选题] *A.0B.0.05C.0.1D.1E.无法判断(正确答案)4.30个人每人抽取一个样本量为50的随机样本并计算80%可信区间。

平均来说包含总体参数的可信区间的数目是 [单选题] *A.50B.40C.30D.24(正确答案)E.不能确定5.关于连续性计量资料标准差说法正确的是 [单选题] *A.标准差单位与原始数据单位相同(正确答案)B.标准差单位与原始数据单位不同C.同一资料的标准差一定比均数小D.同一资料的标准差一定比均数大E.标准差就是标准误6.关于I×J析因设计方差分析与随机区组设计方差分析的区别，以下说法正确的是 [单选题] *A.析因设计与随机区组设计均施加给试验对象两个处理因素B.随机区组设计方差分析可以分析处理因素对试验效应的交互作用C.析因设计方差分析可以分析处理因素对试验效应的交互作用(正确答案)D.析因设计和随机区组设计方差分析均可分析处理因素对试验效应的交互作用E.析因设计和随机区组设计方差分析均不能分析处理因素对试验效应的交互作用7.线图可用于 [单选题] *A.某现象的内部构成B.各现象的比较C.某现象随另一现象的伴随变化趋势(正确答案)D.某现象的频数分布E.某现象的发展速度8.上海市2016年各区糖尿病不同性别发病率用什么统计图表示 [单选题] *A.线图B.直方图C.散点图D.对数线图E.复式直条图(正确答案)9.上海市2016年各区结核病年龄别发病率用什么统计图表示 [单选题] *A.线图B.直方图C.散点图D.对数线图E.复式直条图(正确答案)10.为了使显著性检验的两类错误同时减少，可采取措施 [单选题] *A.提高显著性水平B.增加样本含量(正确答案)C.降低实验误差D.增加人员和设备E.随机分组11.两样本均数比较，经t检验，差别有显著性时，P越小，说明 [单选题] *A.两样本均数差别越大B.两总体均数差别越大C.越有理由认为两总体均数不同(正确答案)D.越有理由认为两样本均数不同E.可以认为样本均数和总体均数差别都很大12.从正态分布资料中随机抽样，变量值位于μ-2.58σ到μ＋1.96σ间的概率是[单选题] *A.95%B.97%(正确答案)C.99.5%D.视均数而定E.视标准差而定13.关于检验效能，下列说法错误的是 [单选题] *A.两总体均数确有差别时，按α水准发现这种差别的能力(正确答案)B.两总体均数确有差别时，按1－β水准发现这种差别的能力C.与α有关D.与样本例数有关E.与两总体均数间的位置有关14.在完全随机设计的方差分析中，组内误差应 [单选题] *A.反映测量误差B.反映个体差异C.反映含测量误差与个体差异的随机误差(正确答案)D.反映处理间差异E.反映处理间差异与随机误差15.对于下述关于参考值范围的说法，哪个是错误的 [单选题] *A.参考值范围的计算应当基于同质样本B.参考值范围的确定应当选取足够多例数的个体C.当人群存在异质性时，应当通过增加例数来确保参考值范围的正确(正确答案)D.参考值范围的计算有单双侧之分E.参考值范围的制定应当基于正常人16.统计表有广义与狭义两种，狭义统计表是指 [单选题] *A.调查表B.实验表C.统计报表D.统计分析表(正确答案)E.整理汇总表17.下面说法中错误的是 [单选题] *A.完全随机设计的方差分析可以用于两个样本均数的比较B.将完全随机设计的方差分析用于混杂较少的资料，则检验效能更高C.在随机区组设计中，每一个区组内的例数都等于处理组数D.在随机区组设计中，区组内及区组间的差异都是越小越好(正确答案)E.完全随机设计的方差分析中，离均差平方和只能反映变异的绝对大小，而不能用于相互比较18.率标准化的主要目的是 [单选题] *A.把率变成构成比B.消除内部构成的差异(正确答案)C.把大的率变小，小的率变大D.把率变成绝对数E.把构成比变成绝对数19.正态分布的中位数是 [单选题] *A.0B.1C.1.96D.2.58E.与μ有关(正确答案)20.以下不属于编制频数表的步骤是 [单选题] *A.确定组数B.确定组距C.确定组段D.确定频数E.制作频数分布图(正确答案)21.20个人每人抽取一个样本量为50的随机样本并计算80%可信区间。

《医学统计学》考试试题及答案大全04

《医学统计学》考试试题及答案一.单选题（每题Label分）1.下列关于非参数检验的叙述错误的是（）。

A.非参数检验不依赖于总体的分布类型B.非参数检验仅用于等级资料比较C.适合参数检验的资料采用非参数检验会降低检验效能D.非参数检验会损失部分样本信息E.秩和检验是一种非参数检验方法正确答案：B2.两种药物疗效(治愈、显效、好转、无效)比较，宜用（）。

A.χ2检验B.方差分析C.秩和检验D.t检验E.SNK-q检验正确答案：C3.用大剂量Vit.E治疗产后缺乳，以安慰剂作对照，Vit.E 组中有效者24例，无效者6例，安慰剂组有效者4例，无效者12例。

欲分析Vit.E是否有效，应用（）。

A.χ2检验B.方差分析C.秩和检验D.t检验E.SNK-q检验正确答案：A4.定量资料多组比较，满足参数检验条件，假设检验时宜采用（）。

A.秩和检验B.方差分析C.t检验D.χ2检验E.McNemar检验正确答案：B5.定量资料多组比较，当分布类型不清时，宜用（）。

A.秩和检验B.方差分析C.t检验D.χ2检验E.McNemar检验正确答案：A6.对于多组独立有序多分类变量资料比较，假设检验时宜采用（）。

A.秩和检验B.方差分析C.t检验D.χ2检验E.McNemar检验正确答案：A7.非参数统计的应用条件为（）。

A.样本数据来自正态总体B.若两组比较，要求两样本方差相等C.总体分布类型未知D.要求样本例数很大E.总体属于某种已知的分布类型正确答案：C8.设配对设计资料的变量为X和X2,则配对设计的符号秩检验，如何编秩（）。

A.把X1与X2的差数绝对值从小到大编秩，排好后秩次保持原差数的正负号B.把X1与X2的差数绝对值从小到大编秩，秩次不保存正负号C.把X1和X2综合按绝对值从小到大编秩D.把X1与X2的差数从小到大编秩E.把X1和X2综合从小到大编秩正确答案：A9.用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名。

甲法的检出率为60%，乙法的检出率为50%，甲、乙两法一致检出率为35%，试问两种方法何者为优，宜用（）。

配对四格表卡方检验例题

配对四格表卡方检验例题配对四格表卡方检验例题背景介绍配对四格表是一种常见的统计分析方法，用于比较两个分类变量之间的关系。

卡方检验是基于配对四格表的统计方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著关系。

本文将以例题的形式介绍配对四格表卡方检验的步骤和应用。

例题描述假设我们有一组数据，研究了食物种类和消化不良的关系。

我们记录了100个人的饮食习惯和是否有消化不良的情况。

数据如下：| 有消化不良 | 无消化不良 || | |热辣食物 | 30 | 20 |酸味食物 | 10 | 40 |现在我们想要判断食物种类和消化不良之间是否存在显著关系。

步骤一：设置假设我们首先需要设置原假设和备择假设。

在本例中，假设食物种类和消化不良之间是独立的，即两者没有关系。

设置假设如下：•原假设（H0）：食物种类和消化不良之间独立。

•备择假设（H1）：食物种类和消化不良之间存在关系。

步骤二：计算期望频数根据原假设的设置，我们可以通过计算期望频数来判断观察频数和期望频数之间的差异。

期望频数的计算公式为：期望频数 = (行总和 * 列总和) / 总样本数根据上述公式，我们可以计算得到期望频数如下：| 有消化不良 | 无消化不良 | 行总和 | | | | —— |热辣食物 | 25 | 25 | 50 |酸味食物 | 15 | 35 | 50 |列总和 | 40 | 60 | |步骤三：计算卡方值根据观察频数和期望频数的差异，我们可以计算卡方值来判断两个分类变量之间的关系。

卡方值的计算公式为：卡方值 = sum((观察频数 - 期望频数)^2 / 期望频数)根据上述公式，我们可以计算得到卡方值如下：卡方值 = (30 - 25)^2 / 25 + (20 - 25)^2 / 25 + (10 - 15)^2 / 15 + (40 - 35)^2 / 35 ≈步骤四：查表判断根据卡方值和自由度，我们可以查表来判断卡方值的显著性。

在本例中，自由度为1（df = (行数 - 1) * (列数 - 1) = 1 * 1 = 1），我们选择显著性水平为。

配对卡方检验的适用条件

配对卡方检验的适用条件
配对卡方检验(matched-pairchi-squaretest)是一种统计测试，用于检验两组数据之间是否存在显著性差异。

该方法可以帮助人们对两个类型的数据进行比较，从而分析不同的结果。

因此，配对卡方检验是实践中非常重要的技术，有助于科学家和研究者验证一些重要的结论。

配对卡方检验是一种有效的技术，但它仍需要遵循一定的条件才能运用。

总体而言，这些条件主要归纳为四点：
1. 任何使用次卡方检验的数据必须已经安排成一对(pair)的形式，以方便检验不同的数据值之间的关系。

2.据的来源必须是两个独立样本。

3. 两组数据之间必须是配对的，也就是说，每一对数据中的每一个分量都是具有相同特征的两个值。

4.据的分布必须具有正态分布或近似于正态分布的趋势。

此外，配对卡方检验还有一些更为具体的限制条件，如数据中的缺失值处理、多组数据对比、样本数量限制等。

如果遵循这些条件，配对卡方检验可以为研究者提供有效的支持，以实现各种科学目的与检验结论。

总而言之，配对卡方检验是一种有效的统计技术，它可以帮助人们辨别两组数据之间的差异。

然而，在使用之前，该方法还有一些测试前提需要考虑，例如：样本数据需要以配对形式收集，两组数据必须来自独立样本，样本数量的限制，以及数据的分布等等。

只有在满
足了这些条件的前提下，配对卡方检验才能真正发挥其优势。

人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编

人卫第七版医学统计学课后答案李康、贺佳主编第一章绪论一、单项选择题答案 1. D 2. E 3. D 4. B 5. A 6. D 7. A 8. C 9. E 10. D11、E 12、C 13、E 14、A 15、C二、简答题1答由样本数据获得的结果，需要对其进行统计描述和统计推断，统计描述可以使数据更容易理解，统计推断则可以使用概率的方式给出结论，两者的重要作用在于能够透过偶然现象来探测具有变异性的医学规律，使研究结论具有科学性。

2答医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。

统计设计能够提高研究效率，并使结果更加准确和可靠，数据整理主要是对数据进行归类，检查数据质量，以及是否符合特定的统计分析方法要求等。

统计描述用来描述及总结数据的重要特征，统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。

3答统计描述结果的表达方式主要是通过统计指标、统计表和统计图，统计推断主要是计算参数估计的可信区间、假设检验的P 值得出相互比较是否有差别的结论。

4答统计量是描述样本特征的指标，由样本数据计算得到，参数是描述总体分布特征的指标可由“全体”数据算出。

5答系统误差、随机测量误差、抽样误差。

系统误差由一些固定因素产生，随机测量误差是生物体的自然变异和各种不可预知因素产生的误差，抽样误差是由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。

第二章定量数据的统计描述一、单项选择题答案 1. A 2. B 3. E 4. B 5. A 6. E 7. E 8. D 9. B 10. E 11、D 12、E 13、E 14、C 15、E二、计算与分析第三章正态分布与医学参考值范围一、单项选择题答案 1. A 2. B 3. B 4. C 5. D 6. D 7. C 8. E 9. B 10. A11、E 12、C 13、C 14、B 15、A二、计算与分析2[参考答案] 题中所给资料属于正偏态分布资料，所以宜用百分位数法计算其参考值范围。

配对卡方检验的方法原理

配对卡方检验的方法原理一、概述配对卡方检验是一种用于比较两组数据差异的统计方法，通常用于分析两个相关的分类变量之间的关系。

它可以帮助我们确定两组数据是否具有显著差异，从而判断它们之间是否存在相关性。

在医学研究、社会科学和市场营销等领域中都有广泛应用。

本文将介绍配对卡方检验的方法原理及其应用。

二、原理1. 卡方检验的基本思想卡方检验是一种基于频数表格的统计方法，它通过比较观察值和期望值之间的差异来评估样本数据是否与假设相符。

在配对卡方检验中，我们将观察值与期望值进行比较，并通过计算卡方值来确定两组数据之间是否存在显著差异。

2. 配对卡方检验的步骤（1）建立假设：首先需要建立一个零假设和一个备择假设。

零假设通常是指两组数据之间没有显著差异，备择假设则相反。

（2）构建频数表格：根据样本数据构建一个2x2或nxn频数表格。

（3）计算期望值：根据总样本数和各组的比例计算期望值。

（4）计算卡方值：根据观察值和期望值的差异计算卡方值。

（5）确定P值：根据卡方分布表确定P值。

（6）做出结论：比较P值和显著性水平，如果P值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两组数据之间存在显著差异。

三、应用配对卡方检验可以应用于很多领域，下面分别介绍医学研究、社会科学和市场营销等领域中的应用。

1. 医学研究在医学研究中，配对卡方检验通常用于比较两种治疗方法的效果。

例如，我们可以将患者随机分为两组，一组接受A治疗，另一组接受B治疗。

然后通过配对卡方检验来比较两种治疗方法的有效性。

2. 社会科学在社会科学中，配对卡方检验通常用于比较两个分类变量之间的关系。

例如，在一项调查中，我们可能想知道男女性别与购买力之间是否存在关系。

通过配对卡方检验，我们可以确定两个变量之间是否存在显著关系。

3. 市场营销在市场营销中，配对卡方检验通常用于比较两种广告策略的效果。

例如，在一项广告测试中，我们可以将受试者随机分为两组，一组接受A广告，另一组接受B广告。

配对卡方检验

What is the use of running when you are on a wrong road？！
祝：学业有成！李宗文
12
ห้องสมุดไป่ตู้
10.5
9.5
虽然Standard与new都是实验结果，但在配对资料中需建立俩个变量来表示，因配对资料在SPSS的运算过程中，默认每一行的变量是需要配对，即对每一行的数据进行配对处理后进行运算。在其他配对资料的计算方法中也是如此。
如下图可见，SPSS在配对资料的运算过程中是将俩变量进行配对后才进行的处理，即每一行的变量需配对，也就是俩方法的交集。
配对卡方检验的数据格式与俩完全随机样本的数据格式有所不同，数据中每一行，所代表的是这一行内的配对数据。固在建立数据库时，要按配对模式去建立变量，这与俩完全随机样本的数据格式完全不同。
配对卡方检验的变量生成时，需按配对数据进行录入，最后生成的数据库，应体现俩方法的交集内容。如下：
行
列
变量的格式在配对t检验中也是如此，如下是一配对t检验的资料
表1 12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果编号标准品新制品
1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11
12.0 14.5
15.5 12.0 13.0 12.0 10.5 7.5 9.0 15.0 13.0
10.0 10.0
12.5 13.0 10.0 5.5 8.5 6.5 5.5 8.0 6.5
在SPSS的应用过程中，数据库的建立是最基本的操
作，也是最关键的操作，所以在建立数据库的时候，
需要根据资料的类型区建立相应的数据库，对于完全随机的资料类型，记住:主；谓；宾，分清变量的实质内容。而对于配对资料，需要按照相应的交集情况去生成变量，建立数据库。

卡方检验原理与应用实例

卡方检验原理与应用实例卡方检验（Chi-Square Test）是一种统计方法，用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。

它的原理是通过计算观察频数与期望频数之间的差异程度，判断两个变量是否存在显著的关联。

卡方检验的原理可以简要描述为以下几个步骤：1.建立原假设（H0）和备择假设（H1）。

2.构建一个列联表，把两个或多个分类变量按照行列组合，记录观察频数。

3.计算期望频数，即基于H0假设下的每个组合的预期频数。

4.计算观察频数与期望频数之间的差异程度，使用卡方统计量进行计算。

5.根据卡方统计量的分布情况，通过查找卡方分布表得出拒绝域，或使用计算机软件进行计算，判断原假设是否拒绝。

以下是一个应用实例，展示了卡方检验的应用。

假设我们想要研究性别与抽烟行为之间的关联性。

为了获取数据，我们随机选择了1000位受访者，并记录了他们的性别和是否抽烟的情况。

数据如下所示：性别，是否抽烟------，------男性，抽烟男性，不抽烟女性，抽烟女性，抽烟男性，不抽烟女性，不抽烟男性，抽烟女性，不抽烟男性，抽烟女性，抽烟我们的原假设为“性别与抽烟行为之间没有关联”，备择假设为“性别与抽烟行为之间存在关联”。

现在我们需要通过卡方检验来判断这两个变量之间是否存在显著的关联。

首先，我们构建一个列联表，记录观察频数：抽烟，不抽烟，总-------，------，------，------男性，3，2，5女性，3，2，5总计，6，4，10接下来，我们需要计算期望频数，在计算期望频数时我们需要假设原假设成立。

抽烟，不抽烟，总--------，-------，------，------男性，3*6/10，2*4/10，5女性，3*6/10，2*4/10，5总计，6，4，10通过计算观察频数与期望频数之间的差异程度，我们得到卡方统计量为0.2、根据查找卡方分布表，在显著性水平α=0.05下，自由度为(2-1)*(2-1)=1，临界值为3.84由于0.2<3.84，即卡方统计量小于临界值，因此我们不能拒绝原假设，即认为性别与抽烟行为之间没有显著的关联。

卡方检验(年版)

表 8-10 甲法测定结果正常减弱异常合计
两种方法检查室壁收缩运动情况乙法测定结果合异常 2 9 17 28 65 51 34 150 （固定值）
18
计
正常 60 0 8 68
减弱 3 42 9 54
第四节列联表资料的确切概率法
表 8-11 分组甲药乙药合计 7 3 10 两种药物治疗精神抑郁症的效果治疗效果有效无效 5 8 13 12 11 23 合计有效率 % 58.3 27.3 43.5
8
2×2列联表2检验校正公式的应用
表 8-3 两种疗法缓解率的比较组别单纯化疗复合化疗缓解 2 ( 4.8) 14 (11.2) 未缓解 10 ( 7.2) 14 (16.8) 24 合计 12 28 40 缓解率（%） 16.7 50.0 40.0
2 ( A T 0.5) 2 合计 16 T
0.1999
6
0.0378
0.3198
7
0.1364
0.2665
8
0.3106
0.1142
9
0.4849
0.0238
10
0.6591
0.0021
11
0.8333
0.0001
22
第五节 2值检验用于拟合优度检验
例8-8 随机抽取了某地12岁男孩120名，测其身高如下：
128.1 126.0 142.7 138.4 150.4 140.3 141.4 142.2 127.4 138.9 144.4 125.6 137.6 136.6 142.7 137.3 139.7 152.1 146.0 123.1 150.3 127.7 136.9 136.2 144.3 134.6 136.2 142.4 155.8 126.0 146.2 154.4 122.7 141.6 136.4 145.2 138.4 142.7 141.2 150.0 140.6 142.7 131.8 141.0 134.5 128.2 138.1 136.2 146.4 143.7 139.7 141.2 147.7 138.4 132.3 135.9 132.9 135.0 139.4 156.9 134.1 133.4 135.8 145.1 152.7 140.2 142.9 154.3 140.8 133.1 124.3 131.0 134.8 141.4 148.1 136.6 144.7 147.9 127.7 142.8 147.9 125.4 139.1 139.9 139.6 139.5 138.8 141.3 150.7 136.8 143.0 130.3 139.0 140.6 138.9 135.7 138.3 143.8 157.3 133.1 143.1 146.3 132.3 140.2 136.1 139.8 135.3 138.1 148.5 144.5 142.7 146.8 134.7 131.0 135.9 129.1 140.6 139.7 147.5 142.4

医学科研中卡方检验的选择与应用-PPT文档资料

一、独立样本列联表资料的χ2检验
（1）.2×2列联表资料的χ2检验（2）.R×C列联表资料的χ2检验
（1）.2×2列联表资料的χ2检验
组别属性阳性 a(T11) C(T21) a＋c 阴性 B(T12) D(T22) b＋d 合计
1 2 合计
a＋b c＋d n
应用条件：要求样本含量应大于40；每个格子中的理论频数不应小于5。注：当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正
统计描述
统计推断
用样本信息去推断其所代表的总体间有无差别时，需要使用假设检验(hypothesis testing)或称显著性检验(significance test)。
资料类型诊断为阳性：有尿路梗阻性病变诊断为阴性：无尿路梗阻性病变
检查方输尿管外源性先天性输尿管案结石内肿瘤压迫或狭窄侵犯金标准 25 15 20 15 CTU 24 14 15 14 19 19 18 10 15 15 重 T2 10 FSE HASTE 10 输尿管其他炎性病变 15 10 14 14 15 19 27 28
χ2检验(Chi-square test)
是现代统计学的创始人之一， K . Pearson于1900年提出的一种具有广泛用途的统计方法。可用于两个或多个率（或者构成比）之间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等。
K. Pearson（1857-1936）
基本公式为: χ 2 = Σ ( A - T) 2/T A 为实际值, T 为理论值 χ 2检验主要用于：（1）推断两个或多个样本率及构成比之间的差别是否有统计学意义。（2）分类变量配对设计下的卡方检验。（3）频数分布的拟合优度检验等。

配对卡方检验及Kappa检验(一致性检验)

一、配对卡方检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。

操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验。

即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。

不能给出卡方值，只能给出P值。

二、一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。

Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficient of internal consistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。

取值在0～1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。

操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa复选框。

计算Kappa值。

如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。

病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。

它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。

8.3 配对设计资料的卡方检验

配对卡方检验公式

卡方检验的基本原理

卫生统计学卡方检验

配对卡方检验的方法原理

卡方检验

卡方检验 统计学

医学统计学知到章节答案智慧树2023年湖南中医药大学

中国大学生医学技术技能大赛(卫生统计学)1

《医学统计学》考试试题及答案大全04

配对四格表卡方检验例题

配对卡方检验的适用条件

人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编

配对卡方检验的方法原理

配对卡方检验

卡方检验原理与应用实例

卡方检验(年版)

医学科研中卡方检验的选择与应用-PPT文档资料

配对卡方检验及Kappa检验(一致性检验)

卡方检验统计学