R×C表卡方检验

2 2 2 7 15 37 2 199 88 14 88 32 60 93 1 9.60 df ( 3 1) (4 1) 6


2 =9.60< 2 0.1，6=10.64，P>0.1，
按α=0.05水准，不拒绝H0，即不能认为三组病 人中医各型的构成比不同.
四、R×C表2 检验应注意的问题
1. R×C表中，不宜有较多格子（1/5）的理论频数 小于5或理论频数小于1，否则易犯第一类错误。
出现某些格子中理论频数过小时：

2 =32.736 > 2 0.005，2=10.60，P<0.005，按
α=0.05水准拒绝H0，即可以认为三种药物治疗 高血压病效果不同。 2018年11月8日
1.建立数据文件



在SPSS数据编辑窗，建立数据文件题18.sav 。 行变量：“组别”，Values为：1＝“新复方 ”，2＝“降压片” ，3＝“安慰剂” ； 列变量：“疗效”，Values为：1＝“有效” ，2＝“无效； 频数变量：“频数”。
2018年11月8日
结果分析


表下方提示理论频数小于5的单元格有2个 ，最小理论频数为3.59<5，说明可用 Pearson卡方检验。 结果分析：Pearson 2 =9.596，双侧P＝ 0.143>0.05，以α＝0.05水准不拒绝H0，不 能认为三组病人中医分型的构成比不同。
2018年11月8日
拒绝H0，可以认为三种疗法效果不同。
2018年11月8日
三、两组或多组构成比的比较

例8-5 用三种治疗方法治疗199例消化性 溃疡住院病人资料如表8-6，试分析三组 病人按4种中医分型的构成比有无差别。
2018年11月8日
表8-6
疗法 生胃宁素 片 中药组 西药组 合计
三种消化性溃疡住院病人四种证型的构成
第三节 R×C表资料的 2检验
R×C表卡方检验的通用公式 多个样本率的比较 两组或多组构成比的比较 R×C表卡方检验应注意的问题
2018年11月8日
R×C列联表


前述四格表，即2×2表，是最简单的一种 R×C表形式。因为其基本数据有R行C列， 故通称R×C列联表（contingency table）， 简称R×C表。 R×C表的资料形式有： 1. 多个样本率的比较（如例p419题18的3×2 表） 2. 两组或多组构成比的比较（如例8-4的3×4 表）
2018年11月8日
2. spss操作过程


（1）在spss中调出数据文件Li8-4.sav （2）频数变量加权。 从菜单选择 Data→Weight Cases 弹出Weight Cases对话框，选择 Weight Cases by框，框内选入“频数 ”，即指定该变量为频数变量
2018年11月8日
2018年11月8日
1.建立数据文件




在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li8-4.sav。 行变量：“疗法”，Values为：1＝“生胃宁素 片”，2＝“中药组” ，3＝“西药组” ； 列变量：“中医分型”，Values为：1＝“肝胃 不和”，2＝“胃阴不和”，3＝“脾胃虚寒” ，4＝“寒热夹杂”； 频数变量：“频数”。

例8-4 （ P419题18）研究新复方治疗高血 压病效果的临床试验，并与标准对照药物 降压片和安慰剂作对照，结果如表8-5，比 较三组效果。
2018年11月8日
表8-5
组别 新复方 降压药 安慰剂 合计
三种药物治疗高血压病的有效率
疗效
有效 35 20 7 62 无效 5 10 25 40 合计 40 30 32 102
中医分型
肝胃不和 胃阴不和 脾胃虚寒 寒热夹杂 7 15 29 37 合计 88
4
3 14
12
5 32Fra Baidu bibliotek
16
15 60
19
37 93
51
60 199
2018年11月8日

H0：三种疗法病人的中医分型总体构成相同（ 疗法与证型无关） H1：三组病人中医分型总体构成不全相同（疗 法与证型有关） ，α=0.05
（3） 2检验 从菜单选择 Analyze→Descriptive Statistics→Crosstable 指定 Row(s)：疗法 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。

2018年11月8日
输出结果
结果分析：Pearson
2 =32.736，双侧P＝0.000<0.05，
2018年11月8日
2. spss操作过程


（1）在spss中调出数据文件题18.sav （2）频数变量加权。 从菜单选择 Data→Weight Cases 弹出Weight Cases对话框，选择 Weight Cases by框，框内选入“频数 ”，即指定该变量为频数变量
2018年11月8日
有效率 （%）
87.50 66.67 21.88 60.70
2018年11月8日
H0：π1=π2=π3，三种药物治疗高血压病总体
有效率相等 H1：三个总体率不全相等 α=0.05
2 2 2 35 5 23 2 32.736 102 1 62 40 40 40 40 32 df ( 3 1) ( 2 1) 2
2018年11月8日
一、R×C 表2 检验通用公式
nR nC T 理论频数 代入基本公式 n

可推导出： 基本公式
通用公式
2 2 ( A T ) A 2 2 n( 1) T nR nC

自由度= (R1)(C1)
2018年11月8日
二、多个样本率的比较
（3） 2检验 从菜单选择 Analyze→Descriptive Statistics→Crosstable 指定 Row(s)：疗法 Columns(s)：中医分型 击Statistics按钮选择Chi-square。

2018年11月8日
输出结果
理论数小于5的格子数为2(占16.7%),最小理论数为3.59