第8章卡方检验 SPSS卫生统计学_
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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。
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。
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
第8章卡方检验源自文库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
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、总例数
第二个表：显示列联表的资料
Chi-Square Tests
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)
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
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
a.Com 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.
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
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
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：
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
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
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。
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。
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。
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
第8章卡方检验源自文库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
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、总例数
第二个表：显示列联表的资料
Chi-Square Tests
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)
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
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
a.Com 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.
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
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
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：
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
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
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。