第8章卡方检验 SPSS卫生统计学_
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统计学方法总结2spss做卡方检验的方法
统计学方法总结2spss做卡方检验的方法第一篇：统计学方法总结2spss做卡方检验的方法通过看网上的spss教程，发现用spss做卡方检验有俩种方法，特简单介绍下，若有错漏请补充，安江。
以比较两个组别（实验组与对照组）的男女差异为例。
方法一、 如下图所示设置三个变量（组别、性别、人数）再给“组别”以及“性别”变量添加值点输入数据（我是随机的）④如下图进行数据加权（教程上要求有这步，原因不明，查了一下有人说是因为这些数据不是原始数据，而是频数表数据，所以要进行预处理）⑤依次打开：分析（analyze）--描述统计（descriptive）--交叉表（crosstabs），打开交叉表对话框，按图所示将“组别”“性别”分别添加进“行”“列”中，点击交叉表对话框里的“统计量”（statistics），勾选“卡方”以及“McNemar”，点击交叉表对话框里的“单元格”（cell），勾选“行”。
⑥点击“确定”，出现最后结果。
会出现三张表，主要看第三张表的pearson卡方检验，渐进sig（双侧）值大于0.05，因此认为不同的性别对两组无显著的差别。
最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。
方法二、貌似方法二只适用于俩个变量的，列如比较若干组的人数差异性 如下图所示设置两个变量（组别、人数）再给“组别”变量添加值输入数据（我是随机的）④加权处理不知道需不需要，教程上并没有，不过方法一中的解释如果正确，那么次方法也是需要预处理的。
⑤找到非参数检验->旧对话框->卡方检验，将其单击单击打开，将“人数”添加到“检验变量列表”中，点击“选项”，勾选“描述性”⑥点击“确定”，出现最后结果。
会出现三张表，主要看第三张表的渐进显著性值小于0.05，因此认为人数对组别有显著的差别。
最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。
卫生统计学卡方检验课件
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
7
若H0成立，则理论上：
奥美拉唑组愈合人数：
115
T11
85 57.84 169
奥美拉唑组未愈合人数：
T12
8554 27.16 169
雷尼替丁组愈合人数：
T21
8411557.16 2/19/2012619
T nRnC n
雷尼替丁组未愈合人数：
T22
8454 26.84 169
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
3
表1 两药治疗消化道溃疡4周后疗效
两组的愈合率不同有两种可能：
1. 两药的总体愈合率无差别，两样本率的差别仅由抽 样误差所致。
2. 两种药物的总体愈合率确有不同。
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
4
一、卡方检验的基本思想
表1中，64、21、51、33 是整个表的基本数据，其余
卫生统计学卡方检验
8
TRC
nR nC n
n R 为相应行的合计
n C 为相应列的合计
n 为总例数。
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
9
表1 两药治疗消化道溃疡4周后疗效
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卫生统计学卡方检验
10
2 检验的基本公式:
2 (AT)2
T
2/19/2021
从基本公式可以看出， 2 统计量值反映了实际频数和理 论频数的吻合程度。如果假设检验H0 (π1=π2)成立，则 实际频数和理论频数之差一 般不会相差太大， 2值相 应也不会太大; 反之，实际频数和理论频数之差相差 很大卫，生则统计 学2 值卡相方检应验也会很大，11 相应的P值也就越小，
卡方检验的SPSS操作
a Continuity Correction 11.836
df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
又如模拟值和实际值之间的检验
两种治疗方法的疗效比较
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅 沈毅
四格表卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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沈毅 沈毅
四格表卡方检验
注意：由于上表给出的不是原始数据，而是频数表数据，应 该进行预处理。
沈毅 沈毅
卡方检验基础－卡方分布
当n比较大时， χ2 统计量近似服从k -1个自由度的χ2分布。 在自由度固定时，每个χ 2 值与一个概率值（ P 值）相对 应，此概率值即为在H0 成立的前提下，出现这样一个样本 或偏离假设总体更远的样本的概率。如果 P 值小于或等于 显著性水准，则拒绝H0，接受H1，即观察频数与期望频数不 一致。如果 P 值大于显著性水准，则不拒绝H0 ，认为观察 频数与期望频数无显著性差异。 P 值越小，说明H0 假设正 确的可能性越小； P 值越大，说明H0 假设正确的可能性越 大。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 沈毅
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一致性检验
df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
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又如模拟值和实际值之间的检验
两种治疗方法的疗效比较
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四格表卡方检验
首先建立数据文件，如下。
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四格表卡方检验
注意：由于上表给出的不是原始数据，而是频数表数据，应 该进行预处理。
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卡方检验基础－卡方分布
当n比较大时， χ2 统计量近似服从k -1个自由度的χ2分布。 在自由度固定时，每个χ 2 值与一个概率值（ P 值）相对 应，此概率值即为在H0 成立的前提下，出现这样一个样本 或偏离假设总体更远的样本的概率。如果 P 值小于或等于 显著性水准，则拒绝H0，接受H1，即观察频数与期望频数不 一致。如果 P 值大于显著性水准，则不拒绝H0 ，认为观察 频数与期望频数无显著性差异。 P 值越小，说明H0 假设正 确的可能性越小； P 值越大，说明H0 假设正确的可能性越 大。 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 沈毅
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一致性检验
卫生统计学卡方检验
卫生统计学卡方检验
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(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
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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
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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
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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。
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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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卡方检验SPSS操作
卡方检验SPSS操作卡方检验是一种统计方法，用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。
它适用于比较两个或多个分类变量之间的关系，并确定这些变量是否相互独立。
在SPSS中，可以使用交叉表和卡方检验命令来执行卡方检验。
首先，打开SPSS软件并导入待分析的数据文件。
然后，选择“数据”菜单中的“交叉表”选项。
在弹出的交叉表对话框中，将要分析的变量拖拽到“行”和“列”的方框中。
假设我们要比较性别和喜好电影类型之间的关系，那么将性别拖拽到“行”，将电影类型拖拽到“列”。
接下来，在交叉表对话框中，点击“统计”按钮。
在弹出的统计对话框中，选择“卡方”选项，并点击“继续”按钮。
然后，点击“确定”按钮生成交叉表。
SPSS将显示交叉表的结果，包括观察频数、期望频数、卡方值和p值等。
在卡方检验中，我们通过观察频数和期望频数之间的差异来判断两个变量是否相关。
如果差异较大，卡方值较大，p值较小，则说明两个变量之间存在显著关系。
不管是使用交叉表还是描述统计方法进行卡方检验，都需要注意以下几点：1.样本数据应该是随机抽取的，并且足够大。
2.对于交叉表中的每个单元格，期望频数应当大于等于5，以确保卡方检验的可靠性。
3.卡方检验只能检验两个或多个分类变量之间的关系，不能用于比较连续变量。
4.如果卡方检验结果显著，表明两个变量之间存在关联，但不能确定关联的性质或因果关系。
卡方检验在数据分析中有着广泛的应用，可以用于医学研究、市场调查、社会科学等领域。
通过SPSS软件的操作，可以便捷地进行卡方检验，并获取检验结果。
spss卡方检验
Likelihood Ratio
73.739
9
.000
Linear-by -Linear
A s sociation
63.389
1
.000
N of Valid Cases
278
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5.42.
例6 某医院观察了三年间四个季节中四种甲状腺疾病检出情 况，整理资料如表6，问四种甲状腺疾病检出情况是否与 季节有关联？
表6 某院季节与甲状腺疾病检出情况关联性分析
甲状腺疾病分类
季节
合计
春
夏
秋
冬
甲亢
411
451
294
284
1440
亚甲炎
249
329
331
204
1113
甲低
60
61
59
52
232
甲状腺肿瘤
Estimate ln(Estimate) Std. Error of ln(Estimate)
2.791 1.026
.177
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95% ConfidencCeommon Odds
Interval
Ratio
Lower Bound Upper Bound
*
卫生统计学教研组
SPSS卡方检验
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
完全随机设计两样本率比较的假设检验
2
配对设计四格表资料的假设检验
3
医学统计学之卡方检验SPSS操作
Likelihood Ratio
3.159
3
.368
L i ne a r-b y-L i ne a r
Asso ci a tio n
2.358
1
.125
N of Valid Cases
280
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.43.
Descriptive Statistics
crosstabs…
25
步骤： 5、定义：行 (row=group)和列(Column= effect)
26
用Statistics 选择要输出的统计量， 选择Chi－square 。
27
检验结果
Co un t g rou p T o ta l
group * effect Crosstabulation
检验水准：a’=0.05/3=0.0167 40
X2=24.894，p=0.000，按a=0.0167水准， 拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义， 可认为乙、丙两种疗法对尿路感染治疗效 果有差别，丙疗法优于乙疗法。
41
补充 P100 行×列表资料的x2检验 两组构成比的比较
步骤：1、定义变量并输入数据
Asso ci a ti on
20.217
1
.000
N of Valid Cases
44
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8. 59.
第8章卡方检验 SPSS卫生统计学
结果
五、配对设计 （二）R×R列联表
例8-6
六、四格表的确切概率法（例8-7）
总例数小于40，且有1个格子的理论频数小 于5，读取fisher‘s exact test结果p=0.214
练习
课本169-171页 练习题1、3、5、6
课外延伸内容
Kappa一致性检验
用于检验两种方法结果的一致程度。 crosstabs→statictics：选Kappa exact：选exact
其他两两比较时
设定A组与C组比较 If：组别~=2 或者：If：组别=1∣组别=3
如果想对其中的两个率进行相 互比较时，最好能够采用更加复 杂的分类数据模型，如对数线性 模型或者logistic回归模型进行分 析。 采用列联表分割等方法只能得 到近似的结果。
五、配对设计 （一）配对设计四格表（2×2列联表）
3、anylyze→descriptive statistics→crosstabs
第一个表显示数据处理概况：有效数据 例数、无效数据例数、总例数
第二个表显示列联表的资料,一个期望频数小于5（4.8）
结论：有1个格子的期望频数大于1，小于5，最小 期望频数为4.80 连续校正卡方值（continuity correction） x2=2.624， p=0.105＞0.05，差别没有统计学意义。
Kappa检验会利用列联表中的全部信息，而 McNemar检验只关心两者不一致的情况。 对于一致性较好，即绝大多数数据都在主对 角线上的大样本列联表， McNemar检验 可能会失去使用价值。 如对1万个案例进行一致性评价，9995个都 是完全一致的，显然，一致性相当的好， 但McNemar检验只考虑不一致的数据， 反而可能得出有差异的结论。
SPSS 卡方
表11-3 试验组与对照组疗效 组别 试验组 对照组 合计 有效 116 82 198 无效 4 35 39 合计 120 117 237 有效率（%） 96.67 70.09 83.54
“Crosstabs：Statistics”对话框
“Crosstabs：Cell Display”对话框
编号 白斑部位 正常部位 (1) 1 2 3 4 5 6 7 8 (2) 40.03 97.13 80.32 25.32 19.61 14.50 49.63 44.56 (3) 88.57 88.00 123.72 39.03 24.37 92.75 121.57 89.76
差值 d （4）=（3）－（2） 48.54 -17.13 43.40 13.71 4.76 78.25 71.94 45.20
SPSS 卡方检验
卫生统计学教研室 武振宇
zyw@
1. 无序分类资料的统计分析
在实际应用中，无序分类资料也是一种常 见的数据类型。比较变量之间不同水平下的频 数分布是否相同，常用卡方检验。 此外，卡方检验还可应用到拟合优度、 分析行变量与列变量之间是否独立性或一定的 相关性等。
血型 人数 O 50 A 70 B 50 AB 30 合计 200
1.1 四格表资料卡方检验
例11-2 某研究小组为研究慢支口服液II号对慢性支气管炎治疗效果，以口服消咳喘为对 照进行了临床试验，试验组120人、对照组117人（两组受试者病程、病情等均衡），疗程 2周，两组治疗后有效的患者分别为116人、82人。问慢支口服液II号与消咳喘治疗慢性支 气管炎的疗效是否相同？
1.5 四格表资料配对卡方检验
例 11-7 将 100 份样品一分为二，分别用含血培养基与无血培养基接种培养，观察弯曲菌检出情 况，为表 11-13 形式
第八章 检验(卡方检验)
乙疗法
45
50
95
47.37
合计
97
84
181
53.59
6. 2界值表
表 8-4 2 界值表
自由度
概率：（P）
0.05
0.01
1
3.84
6.63
2
5.99
9.21
3
7.81 11.34
4
9.49 13.28
…
20 31.41 37.57
图8.1 不同自由度的2分布曲线图
小结：2检验的基本思想
2
A T 2
1、四格表资料的2检验
• 基本公式：
专用公式：
2
A
T T
2
2
(ad bc)2 n
(a b)(c d)(a c)(b d)
应用条件：n≥40,且T≥5。 SPSS 输出结果选择：
• 校正公式：
Pearson’s Chi-Square。
2
( AT
0.5)2
T
2 (| ad bc | n / 2)2 n
34
86
60.47
乙疗法
45
50
95
47.37
合计
97
84
181
53.59
男 女 合计
表 8-2 四格表资料示意
有
无
a（A11） c（A21）
a+c
b（A12） d（A22）
b+d
合计 a+ b c+d n
2. 检验假设: π1=π2=π，如检验假设成立，则两样本合计率 是π的最佳估计值。
3. 理论频数：
TRC = n R n C / n n R 为第R行合计数， n C为第C列合计数。 如：T11=86×97/181=46.09 T21=95×97/181=50.91
SPSS卡方检验步骤
SPSS卡方检验步骤
1.打开数据集：在SPSS中打开包含要进行卡方检验的数据的数据集。
确保数据集中包含分类变量的数据。
2. 创建交叉表：选择"分析"菜单中的“描述性统计”选项，然后选
择“交叉表”。
将一个或多个分类变量移动到"Row(s)"和"Column(s)"框中，以创建交叉表。
3.运行卡方检验：在交叉表创建好后，选择“统计”按钮。
在弹出的
对话框中，勾选“卡方”复选框。
4.设置期望频数：默认情况下，SPSS使用观察到的频数计算期望频数。
如果需要自定义期望频数，可以选择“卡方”对话框中的“期望频数”选项，并在弹出的对话框中进行设置。
5.查看结果：点击“确定”按钮后，SPSS将计算卡方统计量，并在
输出窗口中显示结果。
通过查看卡方检验的结果，可以确定观察到的频数
与期望频数之间是否存在显著差异。
6.解释结果：卡方检验的结果通常包括卡方统计量、自由度和P值。
卡方统计量越大，意味着观察到的频数与期望频数之间的差异越大。
P值
表示观察到的差异是由于抽取误差而不是真正的相关性引起的概率。
如果
P值小于显著性水平（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。
7.建立交叉表图：在结果显示后，可以选择将结果导出为交叉表图。
在输出窗口中选择“图形”菜单，并选择适当的交叉表图类型。
总之，SPSS卡方检验可以通过计算卡方统计量和P值来确定分类变量之间是否存在显著关联。
通过遵循上述步骤，可以在SPSS中进行卡方检验，并解释其结果。
SPSS 卡方检验课件
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29
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30
结果1：男性卡方检验p=0.000 女性p=0.584
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31
结果2：风险估计，男性组OR=14.043，95%置信区 间不包括1。女性OR=1.222， 95%置信区间包括1。 提示，对于男性而言吸烟史发生肺癌的危险因素，
女性则不是。
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22
• 文件diagnosis.sav为例
• 操作过程：
• 分析
• 统计描述
•
交叉表
• 行变量：treat_b
• 列变量：treat_a
• 统计量：McNemar
Kappa
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23
结果解释：McNemar 检验结果p=0.057，两法诊断 结果差异无统计学意义
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33
• 结果3：OR的均一性检验,用两种方法比较性别之 间OR是否存在差异（p=0.001）。说明男性高于女 性
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34
• 结果4：又称协变量分析，将性别当做协变量，即 剔除性别这个影响后吸烟与肺癌的关系。结果显 示在剔除性别影响后，吸烟和肺癌仍然显著相关， 即吸烟史导致肺癌的危险因素。
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43
• 练习2：某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏 药三种方法治疗周围性面神经麻痹的疗效。
• 问题1：三种疗法的有效率有无差别
• 问题2：如果三种疗法存在差异，是否任意两组疗 法均有差别
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44
素材猫
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45
spss18.0 卡方检验
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1
主要内容
相关主题
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皮尔逊卡方值x2（pearson chi-square）=4.130 连续校正x2（continuity correction）：仅在2×2表计算.(n≥40, 有
1≤T<5) 似然比值（likelylihood ratio）：处理多维表时有更大优势。 费歇尔精确检验（fisher‘s exact test） （n<40或有T<1，四格表
非整数加权
单元格累计权重进行四舍五入 加权前，对个案权重进行四舍五入
加权后，对单元格的累计权重 截去小数点
加权前，对个案权重进行舍位
如果数据文件当前的加权是将函数值作为加 权变量，那么单元格计数就有可能是非整 数加权，此处5个选项，用于处理非整数情 况。
即进行处理后再计算检验统计量。
Exact 对话框
将频数f放入frequency variable栏中
3、anylyze→descriptive statistics→crosstabs
Statistics对话框
Cells对话框
第一个表：显示数据处理概况：有效数据 例数、无效数据例数、ts
第8章卡方检验 SPSS卫生统计学
第八章 χ2 检 验
χ2检验(chi square test)是以χ2 分布为 理论基础的检验方法。
主要用于： 1、分类资料的假设检验。 2、频数分布的拟合优度检验。
2 (A T )2, (行 数 - 1 )(列 数 1 ) T
TRC
皮尔逊卡方值x2=4.130，p=0.042＜0.05， 差别有统计学意义。
三、四格表校正卡方检验
1、定义变量，输入数据(例8-2) 设三个变量：
四格表校正卡方检验
例题8-2
2、data→weight cases--激活weight cases对话框。
将频数f放入frequency variable栏中
首先是处理记录缺失情况报告，可见24例 均为有效值。
二、独立样本2×2列联表 卡方检验
例题：例8-1
步 骤：
1、定义变量，输入数据 设三个变量：
处理（r）：即行号 状况（c）：即列号 频数（f）
加权数据——data-weight cases
2、data→weight cases…激活weight cases对话框。
Crosstabs（列联表）过程构成 两维或多维的各水平的列联表。并 为两维表提供多种检验与相关的计 算。
如果研究者想知道性别和病情分级的交叉频 数分布，以及各种百分比的情况，怎么做？ (数据：病人基本资料)
操作步骤： analyze→descriptive statistics→crosstabs Rows框：sex columns框：x0 cells：
4.156
1
.041
Fis her's Exact Tes t
.049
.031
Linear-by-Linear As sociation
4.106
1
.043
N of Valid Cas es
169
puted only for a 2x2 table
b.0 cell s (.0% ) have expected count les s than 5. The m i ni m um expec 84.
如果掌握的是原始资料，可不必转 换成列联表，直接录入即可
程序操作
1、Analyze-Descriptives statistics-Crosstabs
Statistics对话框：选择chi-square
四、R×c列联表的卡方检验
多用于多个率、构成比的比较 例题8-3，步骤 1、定义变量，设三个变量，输入数据 2、weight cases 3、crosstabs
Value Pears on Chi-Square4.130b
Conti nuity Correaction3.487
As ym p. Si g. Exact Sig. Exact Sig.
df
(2-s ided) (2-s ided) (1-s ided)
1
.042
1
.062
Likeli hood Rati o
nR nC n
A：实际频数（actual frequency）
T：理论频数（theoretical frequency）
TRC ：第R 行C 列的理论频数 nR ：相应的行合计，nC ：相应的列合计
一、分类变量的统计描述
1、使用frequencies过程输出频数表 如病例基本资料：
如果研究者希望了解共有多少个患者， 男性和女性各为多少，不同病情等级的人 数有多少？(数据：病人基本资料)
应用frequencies：选入性别（sex）、 病情等级（x0）
首先给出的是统计量列表，因没有选择输出任何统 计量，所以只给出有效统计量。可见共有24名患者的数 据，且这些数据都是完整的，没有缺失值。
接着给出的是性别的频数表
接着给出的是病情分析的频数表
2、使用crosstabs过程输出频数表
percentages：选择row、column、total →continue→ok
Cells 按钮
Residuals：残差 Unstandardized：单元格观
察频数与理论频数之差A-T Standardized： 对（A-T）进行标准化变换 Adjusted Standardized：
调整后的标准化残差，单 元格残差除以标准误
3、anylyze→descriptive statistics→crosstabs
第一个表显示数据处理概况：有效数据 例数、无效数据例数、总例数
第二个表显示列联表的资料,一个期望频数小于5（4.8）
结论：有1个格子的期望频数大于1，小于5，最小 期望频数为4.80
连续校正卡方值（continuity correction） x2=2.624， p=0.105＞0.05，差别没有统计学意义。
资料自动给出确切概率法结果）。
线性相关（linear-by-linear association）：行、列变量有无线性关 系，列联表分类变量中少用，多用于连续变量。
有效例数（N of valid cases）
结论：有0个格子的期望频数小于5，最 小期望频数为26.84，符合pearson x2 检验的要求。