医学统计学11卡方检验

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医学统计学八种检验方法

医学统计学八种检验方法

医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支,它通过对医学数据进行收集、整理和分析,以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。

而在医学统计学中,检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。

下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。

1.正态性检验:正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。

常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。

2.两独立样本t检验:该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。

适用于连续变量的比较,例如治疗前后的体重变化。

3.配对样本t检验:配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。

如药物治疗前后患者的血压比较。

4.卡方检验:卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。

适用于分组数据的比较,例如男女性别与健康状况之间的关系。

5.方差分析:方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。

适用于分析多个因素对结果的影响,如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。

6.生存分析:生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。

适用于研究患者生存期、疾病复发时间等,常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

7.相关分析:相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。

常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。

8.回归分析:回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。

适用于分析影响因素较多的情况,如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。

以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用,每种方法都有其适用的场景和注意事项。

在进行医学研究时,选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性,从而为临床实践和医学决策提供准确依据。

因此,熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。

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.

卡方检验

卡方检验
51
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较 例题 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,资料见下表。问三种疗法的有效率有无差别?
52
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较
53
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验
多个样本率的比较
4
卡方检验
χ2检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一, 英国人K . Pearson(1857-1936)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间的比较, 计数资料的关联度分析,拟合优度检验等等。
5
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的概率密度函数:
62
卡方检验
多个样本率的比较
• 当 分别取0.05,0.01,0.001,0.0001, 0.00001时,理论上出现假阳性的次数分别为 4999.5,999.9,99.9,9.99,0.99次。因此, 只有取检验水准 0.00001的情况下才有可能 避免假阳性的发生。
63
卡方检验
超几何分布
是一种散离型概率分布,常用于流行病学研究。
若总体含量为N例,其中有M例阳性,N-M例阴性,则从该总体中随机抽
取(每抽1例不予返回就抽下一例)含量为n的样本,其中恰有X例阳性
的概率为:
P(x)

C
x M

C
nx N M
C
n N
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。
59
卡方检验
■ 行×列表资料的χ2检验 多个样本率的比较 (本例检验步骤)

医学统计学11卡方检验

医学统计学11卡方检验

卡方值和P值
卡方值是由卡方检验计算得 出的统计量,用于判断观察 值和期望值是否有显著差异。
卡方检验的使用场景
医学研究
卡方检验常用于分析医学疾病流 行病学数据,如患病率、死亡率 等。
市场调研
卡方检验可以帮助企业了解顾客 满意度,分析产品销售情况,进 行市场调研。
质量控制
卡方检验可以用于控制产品质量, 分析产品合格率、不良品率等, 确定生产工艺是否正确。
计算卡方值
2
计算观察频数和期望频数,并按照公式
计算卡方值。
3
查找P值
查找卡方分布表中的临界值,以确定P值
做出结论
4
的大小。
比较P值和显著水平的大小,根据结论做 出是否拒绝原假设的决策。
卡方检验的结果解释
P值的大小
P值越小,代表观察到的数据 和期望值的差异越显著。
自由度的影响
自由度代表了数据可以变化 的自由度,自由度越大,得 到显著差异的概率越小。
卡方值的含义
卡方值越大,代表观察到的 数据和期望值之间的差异越 大,量
样本量过小可能导致卡方值不准 确,无法判断相关性。
适用范围
卡方检验只能用于分析分类变量 的相关性,无法用于连续变量。
误判率
卡方检验只能用于分析相关性, 无法保证因果关系。
结论和要点
医学统计学11卡方检验
卡方检验是医学统计学中一项非常重要的方法,它可以检验两个或多个分类 变量是否有显著差异。
卡方检验的基础知识
分类变量
卡方检验只能用于检验分类 变量,即变量取值范围为有 限个不同的类别,如血型、 肿瘤分期等。
原假设和备择假设
原假设是指我们要检验的假 设,而备择假设则是对原假 设的一个补充或对立的假设。

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

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常用的假设检验方法,广泛应用于统计学、医学、生物学等领域,其主要用于检查两个分类变量之间是否存在关联性。

本文将从原理和步骤两个方面阐述卡方检验的实现过程。

1. 原理卡方检验的原理基于卡方统计量,它可以用来比较观察值与期望值之间的差异。

通常情况下,我们假设两个变量没有关联,也就是说,它们的观察值与期望值之间的差异是由偶然性引起的。

如果我们进行卡方检验的结果显示两个变量之间的差异超过了一定的阈值,则可以推断出这两个变量之间存在着某种关系。

2. 步骤卡方检验的步骤可以归纳为以下几个方面:(1)制定假设。

我们首先需要制定研究假设,用于检测两个变量之间是否存在关联性。

通常情况下,我们采用零假设和备择假设的方式,其中零假设指的是两个变量之间不存在关联性,而备择假设则指存在某种形式的关联性。

(2)设置显著性水平。

我们需要设置显著性水平,通常人们使用 0.05 这个标准。

这意味着,如果计算出来的卡方值的概率小于0.05,我们就可以拒绝零假设,认为两个变量之间存在关联。

(3)制定数据表。

为了进行卡方检验,我们需要制定一个数据表,其中包含两个分类变量的观察值和期望值。

为了提高可信度,我们需要对数据进行足够的采样,以尽可能模拟真实的情况。

制定数据表时,需要考虑变量之间的关系,具体方法可以参考统计学教材或博客。

(4)计算卡方值。

计算卡方值是卡方检验的核心。

通常我们需要用观察值与期望值之间的差异,以及它们的平方差值,等等数据来计算卡方值。

计算公式可以参考博客或教材。

(5)比较检验结果。

最后,我们可以使用卡方分布表或者相关的统计软件来比较检验结果。

如果卡方值小于临界值,那么我们可以接受零假设,认为两个变量之间没有关联性。

反之,如果卡方值大于临界值,那么我们可以拒绝零假设,认为两个变量之间存在关联性。

总的来说,卡方检验是一种简便而有效的检验方法,可以用来检测两个分类变量之间的联系。

在使用卡方检验的过程中,我们需要注意数据采样和制表的过程,以建立可靠的假设模型。

医学统计学11卡方检验

医学统计学11卡方检验


阳性
阴性
合计
患病率(%)
1
14
15
6.7
10

18
32
28
43
35.7
25.6
11
24
H0:两组工人的皮肤炎患病率无差别,即π1=π2; H1:两组工人的皮肤炎患病率有差别,即π1≠π2; 检验水准 =0.05。 求得最小的理论频数T11=15×11/43=3.84, 1<T11<5且n=43>40,所以宜用 χ2检验的校正公 式
100(10.0) 160( 6.4)
500
1000 2500
37
2值的计算
实际数A
450 190 300 410 250 250 100 40 350 40 20 100 376 158 376
理论数T
364 182 364 196 98 196 64 32 64
( Ai Ti )2 2 Ti
4
1.2 近似正态法
p 0
u
1
0 0
n
5
近似正态法

据临床经验,一般的胃溃疡病患者有20%会出现胃出血 症状。某医院观察了304例65岁的胃溃疡病患者,其中有 96例发生胃出血,占31.58%,问老年患者是否较一般患 者易出血? H0:π=π0, 老年胃溃疡病患者的胃出血率等于20%; H1:π>π0, 老年胃溃疡病患者的胃出血率大于20%。 单侧α=0.05
19.02 19.53 17.48 17.98 18.47 16.52
(28 19.02)2 (9 17.98)2 (18 19.53)2 (20 18.47)2 (10 17.48)2 (24 16.52)2 2 19.02 17.98 19.53 18.47 17.48 16.52 15.556

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

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

医学统计学卡方检验详解演示文稿

医学统计学卡方检验详解演示文稿
第七十三页,共138页。
第七十四页,共138页。
SPSS软件Biblioteka 作• 第1步:定义变量第七十五页,共138页。
• 第2步:输入 原始数据
第七十六页,共138页。
• 第3步:定义频数
• 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案(频数 变量)
第七十七页,共138页。
• 第4步:x2检验(1)
• 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框:组别和中医分型分别进入行和列
第六十五页,共138页。
• 第3步:定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案(频数 变量)
第六十六页,共138页。
• 第4步:x2检验(1) • 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框:组别和疗效分别进入行和列
第六十七页,共138页。
• 第4步:x2检验(2) • 选择统计
量按钮
• 在交叉表 :统计量
• 2)当n≥40,但有理论频数1≤理论值<5 时,用连续校正的卡方检验;或者确切概 率法。
• 3) n<40或有理论值<1,或P≈α时,用 确切概率法。
第四十九页,共138页。
【例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。问两组新生儿的HBV总体感染率有无 差别?
• 第3步:定义频数 • 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案(频数
变量)
第四十二页,共138页。
• 第4步:x2检验(1) • 选择分析→交叉表
• 交叉表对话框:组别和疗效分别进入行和列
第四十三页,共138页。
• 第4步:x2检验(2)
• 选择统计 量按钮
• 在交叉表

医学统计学卡方检验

医学统计学卡方检验
02 P =P1+ P2 + P3 + P6 =0.370 > 0.05,不拒绝H0 。
03 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。
Part 02.
配对四格表资料的 检验
χ2
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
的条件下,利用超几何分布
Fisher确切概率法的基本思想
(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
“!”为阶乘符号, n !=1×2×…×n,0 !=1, ∑Pi=1。
累计概率,并与检验水准比较,
P( ab)( c 作! 出 a 是! 否db 拒! ) 绝cH! ( 0a d 的! ! 结 论n! 。c)( b!d)!
当T<1或n<40,四格表资料χ2检验结果 可能会有偏性,需采用Fisher确切检验 进行分析。该法由R. A. Fisher提出,且 直接计算概率,因此也叫Fisher确切概 率检验(Fisher’s exact probability test)。
四格表资料的Fisher确切概率法
在四格表周边合计数固定不变
否有差别?
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药有效率相同;H1 : π1≠π2 α=0.05
⑵n>40,Tmin>5
2 5 5 2 . 1 7 2 8 1 1 9 . 8 3 2 2 3 3 9 . 8 3 2 2 3 8 . 1 2 8 6 . 48 5 . 1 7 81 . 8 3 23 . 8 3 28 . 18

医学统计学课件卡方检验

医学统计学课件卡方检验

队列研究中的卡方检验
总结词
在队列研究中,卡方检验用于比较不同暴露 水平或不同分组在某个分类变量上的分布差 异,以评估暴露因素与疾病发生之间的关系 。
详细描述
队列研究是一种前瞻性研究方法,按照暴露 因素的不同将参与者分为不同的组,追踪各 组的疾病发生情况。通过卡方检验,可以比 较不同暴露水平或不同分组在分类变量上的 分布差异,如分析不同饮食习惯的人群中患
卡方检验与相关性分析的区别
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异,而相关性分析则用于研究 两个或多个变量之间的关联程度。
卡方检验与相关性分析的联系
在某些情况下,卡方检验的结果可以为相关性分析提供参考,帮助了解变量之间的关联 程度。
05
卡方检验的应用实例
病例对照研究中的卡方检验
总结词
02
公式
卡方检验的公式为 $chi^{2} = sum frac{(O_{ij} - E_{ij})^{2}}{E_{ij}}$,
其中 $O_{ij}$ 表示实际观测频数,$E_{ij}$ 表示期望频数。
03
适用范围
卡方检验适用于两个分类变量的比较,可以用于分析病例对照研究、队
列研究等类型的研究。
卡方检验的用途
如比较不同年龄组、性别组等人群中某种疾病的患病率。
卡方检验的基本假设
每个单元格中的期望 频数应该大于5。
卡方检验对于样本量 较小的情况可能不适 用。
观察频数与期望频数 应该服从相同的概率 分布。
02
卡方检验的步骤
收集数据
01
02
03
确定研究目的
在开始卡方检验之前,需 要明确研究的目的和假设 ,以便有针对性地收集数 据。

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:
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理论数计算
某班100名学生,其中女生40名,男生60名,现 在评选优秀学生20名, 问1)假设如果男女优秀生相同,男女生优秀生和 非优秀生各多少名? 2)现在男女优秀生各10人,问男女生优秀生率有 无差别? 解: 女生优秀数为T11= 女生非优秀数为T12= 男生优秀数为T21= 男生非优秀数为T22=
分 组 改善 无改善 合 计 有效率(%)
试验组 对照组 合 计
23 11 34
2 6 8
25 17 42
92 64.71 80.95
问两组病人的改善及恢复正常率有无差别。
解 由 于 n=42>40 , 且有 格 子 的 理 论数 1<T12=4.76<5,1<T22=3.24<5, 所以不能应用χ 2检验的基本公式,而应 使用四格表χ 2检验的连续性校正公式计 算χ 2统计量。
χ2分布曲线
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3 ν=6
.1
ν=10
0.0 0 5 10 15 20 25
3.判断与决策
按照α =0.05的检验水准,拒绝 H0 ,接受 H1 ,两个总体有效率的差异有统计学意 义。 专业结论 磁场疗法治疗腰部扭伤和腰肌 劳损的治疗效果不相同。
4.CHISS软件实现
步骤如下: 点击 数据→文件→打开数据库表→找到文件 名:b10-1.DBF→确认。 (2)进入统计模块:进行相应的统计计算,具 体操作为 点击 统计→统计推断→pearson卡方 反应变量:有效、无效→期望频数→确认。 (3)进入结果模块:点击 结果。
分组 A1 B1 B2
A2
合计
a c
a+c
b d
b+d
合计 a+b
c+d
a+b+c+d
案例1 治疗肺炎新药临床试验 用某新药治疗肺 炎病,并选取另一常规药作为对照药,治疗结果 如下:采用新药治100例,有效 60例;采用对照 药治40例,有效 30例。
试问:1) 列表描述临床试验结果; 2)两种药物疗效有无差别? —————————————— 组别 有效 无效 —————————————— 新药 60 40 对照药 30 10 ——————————————
( A T )2 2 T
χ2 检验是由统计学家K.Pearson(1899) 提出,故也称为Pearsonχ2检验。
实际数和理论频数
实际频数 是通过科学试验观察得到的数据, 记为A。 理论频数 根据在两总体率相同的假设推算 出的频数称为理论频数或希望数,记为T 。 为了便于理解,我们以实际例子来说明χ2检 验的假设。
χ2检验连续性校正公式为

2
( A T 0.5) T
2
四格表χ2检验连续性校正公式*
( ad bc 0.5n) 2 n (a b)(c d )(a c)(b d )
2
例10-4 某医生用复合氨基酸胶囊治疗肝硬 化病人,观察其对改善某实验室指标的 效果,见表10-7。
R表示列联表中行标识的分组数;C表示 列联表中列标识的分组数。
本例实际数与理论数 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 有效(理论数) 无效( 理论数) 小计 ─────────────────────── 扭伤 673( 661.0) 35( 47.0) 708 腰肌劳损 312( 324.0) 35( 23.0) 347 ─────────────────────── 合计 985 70 1055 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
牙疼 牙周炎 龋齿
400 400
200 240
0.5000 0.6000
0.4510~0.5490 0.5520~0.6480
400 320 0.8000 0.7608~0.8392 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
CHISS软件实现
1.进入数据模块 点击 数据→文件→建立数据库表 2.进入统计模块 进行统计计算 点击 统计→统计推断→可信区 间→率的可信区间 反应变量:→确认
分 组 有效 无效 35 35 70 合 计 有效率(%) 708 347 1055 95.06 89.92 93.36 扭伤 673 腰肌劳损 312 合 计 985
问磁场疗法对两种疾病患者治疗效果有无 差异?
解题分析
扭 伤 有 效 率 95.06 %, 腰 肌 劳 损 有 效 率 89.92 %,造成这种差别的原因是什么呢? 可能有两种: 其一病的不同(本质上的差异); 其二抽样误差 差别到底是本质上的差异还是纯粹的抽 样误差,需进行假设检验。
2 ) 理论频数计算公式
TRC n R nC n
TRC 表示列联表中第R行第C列交叉格子的理论 频数; nR表示该格子所在的第R行的合计数; nC表示该格子所在的第C列的合计数; n表示总例数。
例10-1 用磁场疗法治疗腰部扭挫伤患者 708人,其中有效673例。用同样疗法治 疗腰肌劳损患者347人,有效312例。观 察结果如表10-6所示。
设计的讨论
治疗方法: 磁场疗法、针灸疗法、推拿按摩… 疾病类型: 腰部扭伤、腰肌劳损、腰疼…
观察结果:有效,无效
四格表χ2检验专用公式*
为了简化计算,可以由χ2检验的基本公式 和一些相关公式推导出四格表专用公式
式中a,b,c,d是指表10-1中所示,n为 样本总例数。
(ad bc) n (a b)(c d )(a c)(b d )
Qualitative Data
Analysis
定性数据的分析
童新元 中国人民解放军总医院
名人格言
谬误的好处是一时的,真理的好处 是永久的,真理有弊病时,这些弊病 会很快被消灭,而谬误的弊病则与 谬误始终相随。
狄德罗(法国思想家,1713—1784)
案例1:评价方法的讨论
怎样评价男女生在德、智、体的差异? 怎样评价A、B、C三种降压药物疗效的差 别?
正态分布法
总体率的可信区间可以用正态分布法估计。 当n足够大,且p 和1-p均不太小,如np 和 n(1- p)均大于5时,p的抽样分布逼近正 态分布。此时,可根据正态分布的特性计 算总体率的(1-a)%可信区间: 双侧:( p-uα /2·p , p+uα /2·p ) S S 单侧:大于p-uα ·p 或小于 p+uα ·p S S
解题步骤:
1.建立假设: H0 :磁场疗法对腰部扭伤和腰肌劳损治 疗的总体有效率相同,即π1=π2 H1 :磁场疗法对腰部扭伤和腰肌劳损治 疗的总体有效率不同,即π1≠π2 确定显著水平α=0.05
3)χ2值 计算公式
(A T) T
2 2
服从自由度ν =(R-1) (C-1)的χ2分布
相应地此时率的标准误估计值按下式计算: p(1 p) (10 2) ˆ S p p n
• 式中,Sp为率的标准误的估计值;p为样本率。
二、率的区间估计
总体率的点估计是计算样本的率,很简单, 但计算得到的样本率不等于总体率,它们 间存在差异。因此,我们还需要知道总体 率大概会在一个什么样的区间范围,即所 谓总体率的可信区间估计。
第一节
率的估计
一、率的点估计 与总体均数的估计相似,从总体中随机抽取一个 样本,从样本计算得到的率是总体率的点估计值。 例 132例美国冠心病黑人在进行心脏搭桥手术后, 有5人死亡, 试估计美国冠心病黑人心脏搭桥手 术后死亡率为多少? 解:P=5/132 *100%=3.8%
二、 率的抽样误差与标准误
练习 随机抽取某市小学400名儿童,查出患有 牙疼200名,患有牙周炎240名,患有龋齿320 名。 试估计儿童牙疼、牙周炎、龋齿的患病率及其 95%可信区间为多少?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 指标 例数 阳性数 阳性率 95%CI正态近似法 ────────────────────────
本例的χ 2值:
(673 661.02) 2 (35 46.98) 2 (312 323.98) 2 (35 23.02) 2 2 661.02 46.98 323.98 23.02 9.9427
υ =(2-1)(2-1)=1
由χ 2界值表得χ 20.05,1=3.84, 本例χ 2检验=9.9427>3.84, 所以,P<0.05。
χ 2检验
χ 2检验(chi-square test)是由英国统计学家 K. Pearson于1900年提出的,其广泛地应用于分 类数据的统计分析,推断两个及两个以上总体率 或构成比差异是否有统计学意义、两个个表χ 2检验可 以分为完全随机设计的两样本率比较的χ 2 检验 和配对设计的χ 2检验。
2 2
四格表χ2检验应用条件
四格表χ2检验应根据实际频数和理论频数 选取计算χ2统计量的公式,四格表χ2检验 专用公式应用条件是样本总例数n≥40, 且四个格子中的每个理论数Tij≥5。
(三)χ2检验的连续性校正公式
在四格表中n≥40,但是有一个格子的理 论数1≤Tij<5时,利用四格表χ2 检验的专 用公式计算出来的χ2 统计量偏大,必须 加以校正。英国统计学家Yates 提出将 实际频数与理论频数之差的绝对值减去 0.5 作 连 续 性 校 正 ( correction for continuity ) , 故 连 续 性 校 正 公 式 又 称 Yates校正(Yates’s correction)。
解题步骤:
1.建立假设 H0 :π1=π2 ,即试验组与对照组实验室指 标的改善及恢复正常率相同 H1 :π1≠π2 ,即试验组与对照组实验室指 标的改善及恢复正常率不同 确定显著水平 α =0.05
例10-1 采用某药治疗高血压病人200例,服药一 月后160人有效,试估计该药的有效率及其双 侧95%可信区间。 该药总体有效率:p=160/200=80%, Sp =0.02828 u0.05/2=1.96,总体有效率的95%CI为: (0.8-1.96×0.02828,0.8+1.96×0.02828) =(0.7446,0.8554) 即估计该药的有效率为80%, 该药的有效率的 95%可信区间为(0.7446,0.8554)。 解
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