利用SPSS17.0软件进行卡方检验

SPSS进行卡方检验具体操作(三)

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，实际频数A 与理论频数T 相差不应该很大，即统计量卡方值不应该很大。
如果 2值很大，当前检验统计量 2 >χ2α,ν，即出现小
概率事件（P<α）,于是拒绝H0。反之，则不拒绝H0
一、四格表卡方检验
表1 两种疗法的心血管病病死率的比较
20.0%
5.9%
O 295
388.8 27.3%
194 186.1 37.5%
444 358.2 44.6%
933 933.0 36.0%
Total 1080
1080.0 100.0%
517 517.0 100.0%
995 995.0 100.0% 2592 2592.0 100.0%
Chi-Squar e Tests
3、行x列 2
AnalyzeDescriptive Statistics -Crosstabs
结果解读
AREA * BLOOD Crosstabulation
A REA Total
亚洲欧洲北美洲
C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA
上机实现
实验1 两种药物治疗白色葡萄球菌败血症疗效的试验结果见表10-2，问两种药物的疗效有无差别？
（数据：例10-2.sav)
表1 两种药物治疗白色葡萄球菌败血症结果

SPSS数据的参数检验和方差分析

SPSS数据的参数检验和方差分析参数检验和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。

本文将详细介绍SPSS软件中如何进行参数检验和方差分析，并提供一个示例来说明具体的操作步骤。

参数检验（Parametric Tests）适用于已知总体分布类型的数据，通过比较样本数据与总体参数之间的差异，来判断样本数据是否与总体相符。

常见的参数检验包括：1. 单样本t检验（One-sample t-test）：用于比较一个样本的均值是否与总体均值相等。

2. 独立样本t检验（Independent samples t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否相等。

3. 配对样本t检验（Paired samples t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否相等。

4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。

接下来，将以一个具体的实例来说明SPSS软件中如何进行单样本t检验和卡方检验。

实例：假设我们有一个数据集，记录了一所学校不同班级学生的身高信息。

我们想要进行以下两种分析：1. 单样本t检验：假设我们想要检验学生身高平均值是否等于169cm（假设总体均值为169cm）。

步骤如下：b.选择“分析”菜单，然后选择“比较均值”下的“单样本t检验”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行t检验的变量（身高），并将值169输入到“测试值”框中。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成t检验的结果，包括样本均值、标准差、t值和p值。

2.卡方检验：假设我们想要检验学生身高与体重之间是否存在关联。

步骤如下：a.打开SPSS软件，并导入数据集。

b.选择“分析”菜单，然后选择“非参数检验”下的“卡方”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行卡方检验的两个变量（身高和体重）。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和p值。

方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）用于比较两个或以上样本之间的均值差异。

用SPSS对问卷调查中的多选题数据进行的卡方检验

用SPSS对问卷调查中多选题数据进行的卡方检验福建省教育科学研究所林斯坦多选题，又叫复选题、多重应答题或多重响应题，计算此类问卷题时，用SPSS处理比单选题稍复杂，都要先定义变量集，然后才能进行频率的统计和交叉分析。

如下图。

但是，SPSS对多重响应虽然能进行频率统计和交叉表分析，却不能在其操作界面上直接进行卡方检验。

现将解决这个问题的方法介绍如下。

一、多重应答题整体分析的卡方检验下面一问卷题有五个选项，可多选。

现在想了解对这个问题选项的不同选择频率之间是否存在显著的差异。

例：您认为，中小学教师职称聘任的主体最好应当是：[多选题]A.学校；B.中心校或学区；C.县级教育行政部门；D.设区市级教育行政部门；E.省级教育行政部门如同一般多选题的频率统计，把这个五个选项定为五个二分变量，每个变量的取值为0或1，以表示该项是否被选中。

第一：把这个五个选项定义为一个变量集。

“分析”--“多重响应”---“定义变量集”。

在“将变量编码为”方框中选择“二分法”，“计数值”输入“1”；“名称”和“标签”输入相应的内容，点击“添加”到“多响应集”。

第二：对变量集进行频率分析。

“分析”---“多重响应”---“频率”。

将“多响应集”中的相应名称添加到“表格”第三：把得到的五个选项各项的频率，重新制成SPSS表格。

一个变量命名为“聘任主体”，数值为1，2，3，4，5，分别表示这五个选项，另一变量命名为“频率”，即刚得到的变量集的频率。

可分别对“聘任主体”的五个选项1，2，3，4，5赋予标签。

第四：个案加权频率。

“数据”--“加权个案”--“频率加权”。

(这一步很重要)第五：可以对五个选项被选中的频率进行分析。

“分析”--“非参数检验”--“卡方检验”，（SPSS第19版要选择“旧对话框”）把变量（聘任主体）选入检验变量中即可。

结果说明，对这五个选项被选中的频次存在着显著的差异。

二、多重应答题交叉分析的卡方检验例：您认为教师绩效考核主体最好是：（可多选）A、教育行政部门B、教育督导部门C、学校领导层D、教代会E、家长委员会F、其他回答这个题目的样本总体中有男有女，我们想检验不同性别对这五个选项被选中的频率是否有差别。

SPSS进行卡方检验具体操作(三)

6.7%
93.3% 100.0%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
小
医药 Count
4
12
16
于
Expected Count
2.1
13.9
16.0
% within trial
25.0%
75.0% 100.0%
5
T o ta l
Count
6
40
46
Expected Count
6.0
40.0
46.0
% within trial
13.0%
3、行x列 2
AnalyzeDescriptive Statistics -Crosstabs
结果解读
AREA * BLOOD Crosstabulation
A REA Total
亚洲欧洲北美洲
C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA
A 321
411.3 29.7%
258 196.9 49.9%
408 378.9 41.0%
987 987.0 38.1%
BLOO D
B
AB
369
95
215.8
64.2
34.2%
8.8%
43
22
103.3
30.7
8.3%
4.3%
106
37
198.8
59.1
10.7%

07用SPSS进行卡方检验

③单击
，打开图6-5所示对话框，选中“卡方”，
单击
，返回图6-4所示对话框，再单击
，输出
表6-2和表6-3所示结果。
图6-4 行×列分析对话框
图6-5选择统计方法（卡方检验）对话框
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
表6-3 2 检验结果表
3.结果说明
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
图6-2 例6.1数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
数据 → 加权个案加权个案频率变量：计数确定
分析→描述统计→交叉表行：组别列：效果统计量： √ 卡方继续确定
频率变量为计数
行变量列变量要求进行卡方检验
（2）分析过程说明 ①单击“数据 → 加权个案 ”，打开图6-3对话框，选中
总和
34
46
80
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”窗口，分别命名3个变量：“组别”、“效果” 和“计数”。“组别”和“效果”两变量的类型选择为 “字符串”，变量“计数”小数位数定义为0，如图6-1。
图6-1 例6.1资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-2格式输入数据资料。
五、用SPSS进行卡方检验
内容
一、2×2列联表的独立性检验二、R×K列联表的独立性检验三、适合性检验
一、教学目的、要求： 1. 掌握SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. 理解用SPSS进行X2检验分析所得结果的含义； 3. 了解X2检验的基本原理。
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行X2检验分析所得结果的含义。

SPSS卡方检验步骤

df
(2-s ided) (2-s ided) (1-s ided)
1
.000
1
.000
Lik elihood Rat io
26.229
1
.000
Fisher's Ex act Test
.000
.000
Linear-by -Linear As s oc iation
24.615
1
.000
N of Valid Cas es
32.124
2
.000
Linear-by-Linear Association
.181
1
.670
N of Valid Cases
133
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 20.51.
普通卡方值
处理组 * 效应 Crosstabu lation
Count
处理组
Total
试验组对照组
效应
有效 21
无效 2
5
16
26
18
Total 23 21 44
连续校正卡方值
确切概率值
Chi -Squ are Tests
Value Pearson Chi-Square 20.687b
2021/7/1
31
步骤：
3、分析：选 Analyze
Descriptive Statistics
2021/7/1
crosstabs…
32
用Statistics 选择要输出的统计量，选择Chi－square 。

SPSS超详细操作：卡方检验（R×C列联表）

SPSS超详细操作：卡⽅检验（R×C列联表）医咖会之前推送过⼀些卡⽅检验相关的⽂章，包括：卡⽅检验(2x2)、卡⽅检验(2xC)、配对卡⽅检验、分层卡⽅检验等。

今天我们再和⼤家分享⼀下，如何⽤SPSS来做RxC列联表的卡⽅检验。

⼀、问题与数据研究者拟分析购房⼈与购房类型的关系，共招募了在过去12个⽉中有过购房记录的333位受试者，收集了购房⼈类型（buyer_type）和房屋类型（property_type）的变量信息。

其中研究对象类型按照单⾝男性（single male）、单⾝⼥性（single female）、已婚两⼈（married couple）和多⼈家庭（family）分类；房屋类型按照楼房（flat）、平房（bungalow）、独栋别墅（detached house）和联排别墅（terrace）分类，部分数据如下图。

其中，Individual scores for each paticipant（左图）列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)（右图）则是对相同情况研究对象的数据进⾏了汇总。

⼆、对问题的分析研究者想分析多种购房⼈类型与多种房屋类型的关系，建议使⽤卡⽅检验（R×C），但需要先满⾜3项假设：假设1：存在两个⽆序多分类变量，如本研究中购房⼈类型和房屋类型均为⽆序分类变量。

假设2：具有相互独⽴的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独⽴的，不会相互⼲扰。

假设3：样本量⾜够⼤，最⼩的样本量要求为分析中的任⼀期望频数⼤于5。

本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进⾏卡⽅检验（R×C）呢？三、SPSS操作1. 数据加权如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进⾏卡⽅检验之前，需要先对数据加权。

如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进⾏卡⽅检验的SPSS操作。

SPSS详细操作：配对卡方检验（McNemar’stest）

SPSS详细操作：配对卡⽅检验（McNemar’stest）⼀、问题与数据某研究者想要观察戒烟⼲预的效果，招募了50名研究对象，其中吸烟者和不吸烟者各25名。

所有研究对象均观看吸烟导致癌症的视频。

两周后，研究者询问研究对象是否还在吸烟。

研究者收集了所有研究对象的⼲预前吸烟状态（before）和⼲预后吸烟状态（after）。

两个变量均为⼆分类变量，即不吸烟与吸烟（分别赋值为1和2），部分数据如下图。

其中，Individual scores for each paticipant列出了每⼀个研究对象的情况，⽽Total count data (frequencies)则是对相同情况研究对象的数据进⾏了汇总。

⼆、对问题的分析研究者想了解同⼀⼈群⼲预前后的吸烟状态，且吸烟状态为⼆分类变量。

针对这种情况，可以使⽤McNemar’s检验，但需要先满⾜2项假设。

假设1：变量为⼆分类，且两类之间互斥。

假设2：所有研究对象均有前后两次测量数据。

这2项假设均与研究设计和数据类型有关。

三、SPSS操作1. 数据加权如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进⾏卡⽅检验之前，需要先对数据加权。

如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进⾏SPSS操作。

数据加权的步骤如下：在主界⾯点击Data→Weight Cases，弹出Weight Cases对话框后，点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗⼝。

将freq变量放⼊Frequency Variable栏，点击OK。

2. McNemar’s检验在主界⾯点击Analyze→Nonparametric Tests→Related Samples。

出现Nonparametric Tests：Two or More Related Samples对话框。

统计方法SPSS实例：四格表卡方检验

SPSS实例：四格表卡方检验我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。

从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。

下面先看一下具体这个案例的操作过程:情况1:有原始数据1.原始数据的数据结构，见下图。

在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个牟龄组是杏正确00 .aoM.00 1.00.00 .001.00 i.ao1.00t&o1.00.001 00 .001.0C,001.00 1.001.00too1 00 1 001.00 1.001.00 1.001.00 1.0Ctoo too1.00 .001.00 i.ao1.00 1001.0 0.001.00变量I ' '-U 1LL2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表I ："分言芒方绘邂怎吕九[DataSetl] - 1BV SPSS Statistics Data Editor^File Edit View Data Transforn Anahze Direct Marketing Graphs Utilities ^dd-ons V二H日5厂杯组■异H-FF融33GQ( 34 00q35co36 0037too¥Re£3rt5Des:ripWe StalisicsTaotesCumpdie MidribCentral Linear ModelLinearMixed MedelsCorrelateReg'e&sion0 Freque-icieE...]D escripfives...■ Ratio.. 耳三叭：心;3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic4.勾值卡方样选才这5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于0.05就可以认为达到了显著水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响b Cori puled OTily toi a 2x2 laal^情况2 :没有原始数据假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：Count我们只需要将数据进行加权就可以了。

梅毒螺旋体抗体测定方法比较

梅毒螺旋体抗体测定方法比较目的：对胶体金法、酶联免疫法(ELISA)、免疫发光法、凝集法（TPPA）四种梅毒螺旋体抗体测定方式进行比较。

方法：选取我院60份确诊为梅毒患者的血清，同时抽取60例健康人群的血清，对四种检测方式进行比较。

结果：四种检测方法中凝集法检测率为100%，准确率最高，酶联免疫法与免疫法光法的阳性平均检出率为98%，而胶体金法的梅毒阳性检出率为95%，且假阳性出现比例为3%，与其他三种检测率比较,p＜0.05,差异具有统计学意义。

结论：胶体金法在操作中简便快速，但假阳性假阴性均有发生，质量控制没有另外三种方法好，凝集法检出率最高，为最准确的梅毒抗体检测方式。

标签：梅毒螺旋体抗体；胶体金；测定梅毒是一种由苍白密螺旋体苍白亚种病毒所引起的疾病，本病起病较慢，是一种全身性的疾病，主要通过性来传播。

由于本病对患者的伤害较大且发病缓慢，因此本病的早期诊断是非常重要的。

血清诊断为主要的诊断方式，目前在临床中通常有胶体金法、酶联免疫法、免疫发光法、凝集法四种，本院将对四种抗体测定方式进行研究比较，寻找准确率最高的测定方式。

1资料与方法1.1一般资料选取我院2012年3月——2014年3月间60份确诊为梅毒患者的血清，同时抽取60例健康人群的血清，60例梅毒患者中有37例为一期梅毒患者，16例为二期梅毒患者，7例为三期梅毒患者。

所有患者血清均来自于我院体检以及住院部患者群中，所有标本收集完成后均行血清分离处理，放置冰箱保存。

1.2仪器试剂方法一：胶体金法（SYP）试剂来源：北京万泰生物药业股份有限公司。

方法二：酶联免疫法(ELISA)仪器:科华ST-360酶标仪试剂来源：英科新创（厦门）科技有限公司。

方法三：免疫发光法(CMIA)仪器：ABBORT C16200 全自动生化免疫分析仪，试剂配套。

方法四：凝集法（TPPA）试剂来源：富士瑞必欧珠式会社。

1.3结果观察对四种测定方式测定的梅毒阳性率进行比较，并做好详细记录。

用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方检验

用SPSS进行变量多组之间两两比较卡方检验福建省教育科学研究所林斯坦用SPSS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。

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 X2method)，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。

例：您是否赞成教师聘任实行“双向选择”？（单选）1.赞成；2.不赞成为了解乡镇、县城和城市中不同教师对这个问题的看法是否有实质性的不同，则需先进行整体性的卡方检验。

第一步：按照正常程序的先进行一次Crosstable分析，以确定整体上看，多组间是否确有显著性差异。

本例中，从整体上看，显著性检验的概率小于0.05，拒绝原假设，说明三组间的选择有显著差异，要具体了解三组中究竟是哪两组，就要进行两两对比检验。

原来的检验用的是全部的个案，现在只需要选择需要比较的两组个案。

第二步：点击“数据（Data）”→“选择个案（Select Case）”→“如果条件满足（If condition is satisfied）”→“如果（If）”→在右上方的文字框内输入要比较的变量，例如要比较“列变量1”与“列变量3”，那么你就输入“列变量名=1or列变量名=3”→继续（continue）→确定（OK）第三步：按照常规做交叉表（Crosstable）检验，此刻得到的是1与3比较的结果成所有想比较的三组数据。

最后，要对多重比较的概率和与对照比较的概率进行比较，以判断是否有差异性。

有人认为，如果进行两两比较的话，应该结合联合概率进行分割，一般应降低检验水准，若总共要比较3次，就把检验水准降低为0.05/3，即0.017，而不是原来的0.05，卡方分量的个数最多也不得超过总卡方的自由度。

SPSS进行卡方检验具体操作(一)

SPSS结果
统计表格式
新药与对照药治疗感冒的效果
分组
无效人有效人
数
数
合计
新药 10 对照药 17
50
60
52
69
合计 27
102
129
有效率 %
83.3 75.4 80.6来自 Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona Likelihood Ratio Fisher's Ex act Test Linea r-by-Line ar A ssociat ion
效有差异。
四个表卡方检验应用条件
1．当n>40，且所有T≥5时，用
Pearson 2值。
2．当n>40，但有1<T<5时，需
用连续校正2值。
3．若n≤40，或T≤1时，需用确
切概率值。
二、多个率（构成比）的2检验
例五种食品的真菌检验结果, 试比较它们的真菌检出率有无差异？卡方2.SAV
乙培养基
＋
－
合计
＋
11
9
20
－
1
7
8
合计
12
15
28
SPSS操作(一)
数据加权处理 Dataweight case weight case by : 例数 OK
SPSS操作（二）
analyze descriptive crosstables row: 甲培养基 columns: 乙培养基 Statistics: McNemar OK
Likelihood Ratio
34 . 487
4

SPSS卡方检验的操作原理

配对卡方检验
配对卡方检验公式：
若b+c>40，则用公式：
χ
2
(b − c ) = b + c
2
若b+c≤40，则用公式：
χ =
2
( b − c − 1) b+c
2
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
例2 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名
可疑系统性红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结果见下表，问两种方法的检测结果有无差别？（数据见 McNemar.sav）
沈毅
四格表卡方检验
几种卡方检验的比较：连续性校正χ2检验：
仅适用于四格表资料，在n>40，所有期望频数均大于1，只有1/5单元格的期望频数大于1小于5时；
Fisher精确概率法：
在样本含量<40或有格子的期望频数<1的列联表，应该采用该法；
似然比χ2检验：
当n>40，最小期望频数>5时，结论与Pearson χ2基本一致；
结果分析
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。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
结果分析
此为四格表χ2检验的结果，χ2＝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。
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
卡方检验基础卡方分布浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致如是否符合正态分布possion分布等检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率检验两个分类变量是否相互独立如吸烟是否与呼吸道疾病有关检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后另两个分类变量是否独立如上例控制年龄性别之后吸烟是否与呼吸道疾病有关检验两种方法的结果是否一致如两种诊断方法对同一批人进行诊断其诊断结果是否一致卡方检验基础用途浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅例1某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处理方法观察对某种癌症的疗效结果见下表

SPSS卡方检验步骤

Total
Chi-Square Tests Value 30.640a 32.124 .181 133 df 2 2 1 Asymp. Sig. (2-sided) .000 .000 .670
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
.816 .216 88 1 .642
.408
a. Computed only for a 2x2 table b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13. 00.
检验水准：a’=0.05/3=0.0167
学意义，可认为试验组有效率高于对
照组。
P440 第5题配对设计卡方检验步骤：
1、定义变量
12
步骤：
2、输入数据
13
步骤： 3、变量加权
14
步骤：
3、变量加权：按频数加权
15
步骤：
4、分析：选 Analyze
Descriptive Statistics
crosstabs…
16
步骤： 5、定义：行 (row=A法)和列(Column= B法)
28
X2=3.348，p=0.341，按a=0.05水准，
不拒绝H0，差异无统计学意义，尚
不能认为不同类型原发性肝癌的 nm23-H1基因的表达率有差别。
29
补充
P100 行×列表资料的x2检验多个样本率比较及两两比较
步骤：1、定义变量并输入数据
30

阿尔兹海默病患者便秘的临床警惕与诊治

阿尔兹海默病患者便秘的临床警惕与诊治摘要】目的探讨便秘与阿尔兹海默病的关系，及其治疗方法。

方法选择2012年2月15日-10月15日，在我院精神科确定了30名患者作为本次研究对象，同时从本院体检科选取30名患者作为对照组。

按照便秘评定标准判定两组患者的患病率，然后对比两组患者便秘患病率的大小。

将便秘患者随机分为两组，对照组患者给予果导片口服，实验组患者给予Ｒ－Ｃ型肠道水疗机治疗便秘，满疗程后，比较两组患者的治愈情况。

结果阿尔兹海默病患者便秘患病率为93.33%。

正常老年人中便秘患病率为16.67%。

两组研究对象便秘的患病率的差异有统计学意义（χ2=34.04，p<0.05），两组患者便秘治愈情况之间的差异有显著的统计学意义。

结论阿尔兹海默病患者的便秘的发生率高于普通老年人，应当引起重视。

采用C-R水疗机进行治疗能够较好的治愈患者便秘情况。

【关键词】阿尔兹海默病便秘诊治【中图分类号】R592 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）33-0229-01便秘是老年人常见的疾病之一，若阿尔兹海默病患者发生便秘，常常会影响患者的服药依从性，对治疗过程和疗效产生不利影响，严重者还可出现麻痹性肠梗阻，危及患者的生命[1]。

因此阿尔兹海默病患者便秘发生是否较多，又如何治疗就是本次研究的目的。

1.研究对象与方法1.1 研究对象选择2012年2月15日-10月15日，在我院老年病区进行治疗的阿尔兹海默病患者作为本次研究的样本源，研究对象纳入标准为：（1）符合阿尔兹海默病的诊断标准：采用经我国学者修正的改良长谷川痴呆量表(HDSI),是目前国内应用最广泛的痴呆评分量表。

（2）年龄大于65周岁；（3）与患者或其家属签订知情同意书，自愿参加本次研究。

最后共确定了30名患者作为本次研究对象，同时从本院体检科选取30名患者作为对照组。

1.2 研究方法（1）将60名研究对象按照国际RomeⅡ协作委员会制订的RomeⅡ功能性胃肠疾病诊断标准[2]判断是否具有便秘。

卡方检验SPSS操作

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（3）组间比较（组间效应）
Tests of Between-Subjects Effects Measure: MEASURE_1 Transformed Variable: Average Source Intercept 组别 Error Type III Sum of Squares 1760929.000 144.000 950.333 df 1 1 10 Mean Square 1760929.000 144.000 95.033 F 18529.593 1.515 Sig . .000 .247
Total
Chi-Square Tests Value 30.640a 32.124 .181 133 df 2 2 1 Asymp. Sig. (2-sided) .000 .000 .670
Pearson Chi -Square Likel ihood Ratio Linear-by-Linear Associ ati on N of Valid Cases
facto r1*
组别
Error(fa ctor1 )
Sph ericityAssu med Gre en hou se -Ge isse r Hu y nh -Fe ldt Lo w er-b ou nd Sph ericityAssu med Gre en hou se -Ge isse r Hu y nh -Fe ldt Lo w er-b ou nd Sph ericityAssu med Gre en hou se -Ge isse r Hu y nh -Fe ldt Lo w er-b ou nd
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（2）不同时间比较（组内效应）
Tes tsof Within-SubjectsEffec ts Measure :MEASURE_ 1 Sou rce facto r1 Ty peIIISu m ofSquare s 26 61 .167 26 61 .167 26 61 .167 26 61 .167 14 1.1 67 14 1.1 67 14 1.1 67 14 1.1 67 46 .33 3 46 .33 3 46 .33 3 46 .33 3 df 2 1.5 97 2.0 00 1.0 00 2 1.5 97 2.0 00 1.0 00 20 15 .96 6 20 .00 0 10 .00 0 MeanSqu are 13 30 .583 16 66 .724 13 30 .583 26 61 .167 70 .58 3 88 .41 5 70 .58 3 14 1.1 67 2.3 17 2.9 02 2.3 17 4.6 33 F 57 4.3 53 57 4.3 53 57 4.3 53 57 4.3 53 30 .46 8 30 .46 8 30 .46 8 30 .46 8 Sig. .00 0 .00 0 .00 0 .00 0 .00 0 .00 0 .00 0 .00 0

数字化护理管理模式在消毒供应中心腔镜器械管理中的价值

数字化护理管理模式在消毒供应中心腔镜器械管理中的价值【摘要】目的：探讨数字化护理管理模式在消毒供应中心腔镜器械管理中的价值。

方法：通过回顾和分析了我院2020年1月-2021年6月使用的消毒供应中心腔镜器械共60例，随机进行分组管理，对照组（30例）则是采用常规的管理方式进行管理，观察组（30例）则在常规护理基础上使用数字化护理管理的方式进行管理，了解两组消毒供应中心腔镜器械管理的效果。

结果：观察组管理效果均高于对照组，差异具有统计学意义（p＜0.05）。

结论：和使用常规的管理方式相比较，运用数字化护理管理方式进行管理，会提高对消毒供应中心腔镜器械管理的质量，具有极大的应用价值。

【关键词】数字化护理管理模式；消毒供应中心；腔镜器械管理；价值医院对使用的医疗器械要求很高，所以要对器械进行严格的管理，这些工作的进行离不开医院的消毒供应中心。

毒供应中心是医院一个非常重要的部门，负责管理医院的器械，主要的工作内容包括对医院器械的清洗、消毒和包装等[1]。

为了能够做好医疗器械的消毒、包装等工作，保证医疗安全，就必须要不断精进供应室器械消毒工作。

本研究针对目前临床的现状，比较和分析针对医院的供应室器械消毒工作应用护理干预的运用成果，详细见以下报道：1.一般资料与方法1.1一般资料通过回顾和分析我院2020年1月-2021年6月的供应室器械消毒资料，从中随机抽取60份作为研究对象。

将这60份供应室器械消毒资料平均分为两组，其中，对照组（30例）采用常规方式对供应室器械进行消毒，观察组（30例），在本院供应室器械消毒中应用护理干预。

对比两组器械消毒相关工作中的消毒事故发生率和消毒相关工作的合格情况。

对照组和观察组的基本资料差异无统计学意义（P>0.05）。

1.2方法对照组应用常规管理实行供应室医疗器械的消毒工作，观察组将数字化护理管理模式应用到供应室医疗器械的消毒工作中，具体说明如下：（1）创建数字化护理管理小组。