医学统计学卡方检验

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医学统计学6卡方检验

医学统计学6卡方检验

进行拟合优度 x2 检验,一般要求有足够的样本含量,理论频数不小于 5 。
1
理论频数小于 5 时,需要合并计算。
2
注意事项
2
独立样本四格表的x2检验
3
行×列的x2检验
1检验
4
配对设计分类资料的x2检验
x2检验
四格表的卡方检验,也是通过计算代表实际频数A与理论频数T之间的吻合程度的卡方值来进行检验的。
行×列卡方检验计算公式
n为总例数;R和C分别为行数和列数;A为第R行、第C列位置上的实际频数;nR为实际频数所在行的行合计;nC为实际频数所在列的列合计。
STEP4
STEP3
STEP2
STEP1
SPSS软件操作
定义变量
输入原始数据
定义频数
选择数据→加权个案 频数→加权个案(频数变量)
输出2种相关系数: pearson相关系数 spearman相关系数
列联系数:分析行与列之间的关联程度
03
04
02
01
第4步:x2检验(2)
选择统计量按钮
在交叉表:统计量对话框:勾上卡方
第4步:x2检验(3)
选择单元格按钮 在交叉表:单元显示对话框:勾上观察值、百分比:行、列
第5步:结果解读(1)
如果出现上述情况,可以考虑:增大样本量;根据专业知识合理地合并相邻的组别;删除理论数太小的行列 ;改用其它方法分析,例如确切概率法或似然比卡方检验。
02
同四格表资料一样,R×C表的卡方分布是建立在大样本的假定上的,要求总例数不可过少,不能有1/5以上的格子理论频数小于5,且不能有一个格子的理论频数小于1。
01
行×列表卡方检验注意事项
行×列表卡方检验注意事项

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。

统计学卡方检验

统计学卡方检验
个体化干预
根据分析结果,为患者提供个体化的干预措施,提高生存质量。
06
卡方检验注意事项及局限 性讨论
样本量要求及抽样方法选择
样本量要求
卡方检验对样本量有一定的要求,通常建议每个单元格的期望频数不小于5,以确保检验结果的稳定性和可靠性 。当样本量不足时,可能会导致检验效能降低,增加第二类错误的概率。
抽样方法选择
在进行卡方检验时,应选择合适的抽样方法。简单随机抽样是最常用的方法,但在某些情况下,如分层抽样或整 群抽样可能更适合。选择合适的抽样方法有助于提高检验的准确性和可靠性。
期望频数过低时处理策略
合并类别
当某个单元格的期望频数过低时,可以考虑 合并相邻的类别,以增加期望频数。合并类 别时应注意保持类别的逻辑性和实际意义。
适用范围及条件
适用范围
卡方检验适用于多个分类变量之间的独立性或相关性检验,如医学、社会科学等领域的调查研究。
条件
使用卡方检验需要满足一些前提条件,如样本量足够大、每个单元格的期望频数不宜过小等。此外, 对于有序分类变量或存在空单元格的情况,需要采用相应的处理方法或选择其他适合的统计方法。
02
卡方检验方法
统计学卡方检验
目录
• 卡方检验基本概念 • 卡方检验方法 • 数据准备与预处理 • 卡方检验实施步骤 • 卡方检验在医学领域应用举例 • 卡方检验注意事项及局限性讨论
01
卡方检验基本概念
定义与原理
01
02
定义
原理
卡方检验是一种基于卡方分布的假设检验方法,用于推断两个或多个 分类变量之间是否独立或相关。
确定分组界限
在确定分组界限时,可以采用等距分组、等频分组或 基于数据分布的分组方法。选择合适的分组界限有助 于保持各组之间的均衡性,减少信息损失。

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

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 t检验使用场景例题

医学统计学卡方检验 t检验使用场景例题

医学统计学中的卡方检验和t检验是两种常见的假设检验方法,它们在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值。

下面我们将分别介绍这两种方法的使用场景,并通过实际例题加以说明。

一、卡方检验的使用场景1. 适用于分类型数据的比较分析在医学研究中,经常需要对不同的类别进行比较,例如治疗组和对照组、男性患者和女性患者等。

此时可以使用卡方检验来判断两个或多个分类变量之间是否存在相关性或差异性。

2. 适用于观察数据和期望数据的拟合程度检验在一些医学实验中,我们会根据已知的理论分布假设,计算出期望的数据分布情况。

然后通过卡方检验来判断实际观察到的数据与期望数据之间的拟合程度。

二、t检验的使用场景1. 适用于两组数值型数据的均值比较在医学实验或临床研究中,我们常常需要比较两组数值型数据的均值,例如药物治疗组和安慰剂对照组的疗效比较。

此时可以使用t检验来判断两组数据的均值是否有显著差异。

2. 适用于独立样本和配对样本的比较根据样本数据的不同特点,t检验可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。

独立样本t检验适用于两组数据之间的比较,而配对样本t检验适用于同一组数据在不同条件下的比较。

三、卡方检验和t检验的实际例题下面我们通过具体的实例来进一步说明卡方检验和t检验的使用方法。

例题一:卡方检验某医院对两种不同治疗方案的疗效进行比较,收集了100例患者的数据,其中治疗方案A的疗效有效的有60例,无效的有40例;治疗方案B的疗效有效的有45例,无效的有55例。

现在需要使用卡方检验来判断两种治疗方案的疗效是否存在显著差异。

解析:(1)建立假设H0:两种治疗方案的疗效没有显著差异H1:两种治疗方案的疗效存在显著差异(2)计算卡方值根据实际观察到的数据和期望数据,计算出卡方值,并查找卡方分布表得到显著性水平。

(3)判断结果根据计算得到的卡方值和显著性水平,判断是否拒绝原假设,从而得出结论。

例题二:t检验某药厂新研发了一种降压药,为了评价其降压效果,随机选择了30名患者接受治疗,并记录治疗前后的收缩压数据。

医学统计学 4、卡方检验

医学统计学 4、卡方检验

地区 Eskdale Annandale 合计
A型 33 54 87
B型 6 14 20
O型 56 52 108
AB 型 5 5 10
合计
100 125 225
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练习题(作业)
见word文档
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24
Thank you!
25
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13
结合此例,SPSS演示配对设计2检验
例2 设有132份食品标本,把每份标本一分为二,分 别用两种检验方法作沙门菌检验,检验结果如表2所 示,试比较两种检验方法的阳性结果是否有差别? 表2 两种检验方法检验结果比较
乙法 甲法 + 合计 + 80 31 111 10 11 21 合计 90 42 132
合计
假设检验步骤: (1)建立检验假设,确定检验水准
H0:B=C,即A、B两种方法的总体检出率相同
H1:B≠C,即A、B两种方法的总体检出率不同 α=0.05 (2)计算检验统计量2值
当 b+c≥40,
2
b c
bc
2
当 b+c<40,
2
b c 1
bc
2
例3 用三种不同治疗方法治疗慢性支气管炎的疗效 如表3所示,试比较三种治疗方法治疗慢性支气管炎 的疗效。 表3 三种不同治疗方法治疗慢性支气管炎的疗效
组别 A药 B药 C药 合计 有效 35 20 7 62 无效 5 10 25 40 合计 40 30 32 102
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(五)Fisher确切概率法
表1 两种药物治疗消化道溃疡4周后疗效

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

医学统计方法之卡方检验

医学统计方法之卡方检验

医学统计方法之卡方检验卡方检验,又称卡方分布检验(Chi-Square Test),是一种常用的统计方法,用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。

本文将详细介绍卡方检验的原理、应用范围以及具体的步骤。

一、原理:卡方检验的原理是基于卡方分布的性质。

卡方分布是指具有自由度的正态分布的平方和,记为χ^2(k),其中k为自由度。

在卡方检验中,我们将观察到的频数与理论预期频数进行比较,从而判断两个或多个分类变量之间的差异是否显著。

二、应用范围:卡方检验广泛应用于医学研究中的数据分析,尤其是在对两个或多个分类变量之间的关联进行检验时。

常见的应用场景包括但不限于以下几种:1.检验观察频数与理论预期频数之间的差异,以判断观察结果是否与理论预期相符。

2.检验两个或多个分类变量之间的关联性,以确定它们之间是否存在显著的相关性。

3.比较两个或多个群体在一个或多个分类变量上的分布差异,从而判断它们之间是否存在显著差异。

三、步骤:卡方检验的主要步骤包括以下几个:1. 建立假设:首先需要明确检验的假设。

在卡方检验中,通常有两种假设:“原假设”(null hypothesis,H0)和“备择假设”(alternative hypothesis,H1)。

原假设通常表示没有差异或关联,备择假设则表示存在差异或关联。

2.计算期望频数:根据原假设,计算出理论预期频数。

理论预期频数是基于既定的分布假设和样本总体的参数计算得出的。

3.计算卡方值:将观察频数与理论预期频数进行比较,计算出卡方值。

卡方值是观察频数与理论预期频数之间的差异的平方和。

4.确定自由度:根据检验问题的具体情况确定自由度。

在卡方检验中,自由度通常由分类变量的水平数目决定。

5.查表找出p值:根据卡方分布表,找出相应自由度下的临界值。

将计算得到的卡方值与临界值进行比较,确定其显著性水平。

p值是指在原假设成立的前提下,观察到的差异大于或等于当前差异的概率。

6.做出判断:根据p值与显著性水平的比较,做出判断是否拒绝原假设。

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:

医学统计方法之卡方检验

医学统计方法之卡方检验

医学统计方法之卡方检验卡方检验(Chi-square test)是一种常用的医学统计方法,用于比较观察频数与期望频数的差异,以判断两个或多个类别变量之间是否存在相关性或差异。

卡方检验适用于分类数据的分析,常用于研究疾病与相关因素的关系、药物与不良反应的关系等。

卡方检验的基本原理是通过计算观察频数与期望频数之间的差异,并比较差异的程度来判断两个或多个分类变量之间的关联性。

卡方值越大,观察频数与期望频数之间的差异越大,相关性越显著。

卡方检验的零假设(Null hypothesis)是假设变量之间没有关联性,即观察频数与期望频数之间的差异是由随机误差引起的。

卡方检验的计算步骤如下:1.建立零假设与备择假设。

例如,我们想要研究其中一种药物与不良反应的关系,零假设可以是“该药物与不良反应之间没有关联性”,备择假设可以是“该药物与不良反应之间存在关联性”。

2.构建两个变量的列联表,计算观察频数。

列联表是将两个或多个分类变量交叉组合生成的一个二维表格。

例如,我们可以将药物使用与不良反应按行和列分别组合,得到一个2×2的列联表。

3.计算期望频数。

期望频数是在零假设成立的情况下,根据总体总数和变量之间的独立性计算的理论频数。

期望频数可以通过计算每个组合的行合计、列合计以及总体合计来得到。

4.计算卡方值。

卡方值是观察频数与期望频数之间的差异的平方和除以期望频数的总和,即卡方值=Σ((O-E)²/E),其中O为观察频数,E为期望频数。

5.比较卡方值与临界值。

通过查找卡方分布表,根据给定的显著性水平(一般为0.05或0.01),确定临界值。

如果卡方值大于临界值,则拒绝零假设,认为两个变量之间存在关联性。

如果卡方值小于等于临界值,则无法拒绝零假设,认为两个变量之间不存在关联性。

6.进行推论。

如果拒绝零假设,可以推断两个变量之间存在关联性。

反之,如果无法拒绝零假设,不能推断两个变量之间存在关联性。

需要注意的是,卡方检验对样本容量有一定要求,通常要求每个格子的期望频数不低于5、如果期望频数低于5,需要采取合适的修正方法或使用其他适用于小样本的检验方法。

【医学】《医学统计学》6 Chisquare test

【医学】《医学统计学》6 Chisquare test
02
它通过比较两个分类变量之间的 关系,推断它们之间是否存在关 联性。
卡方检验的重要性
01
在医学研究中,卡方检验常用于分析病例对照研究、队列研究等类型 的数据,以评估不同特征或因素之间的关联性。
02
卡方检验能够提供定量的证据,帮助研究者判断变量之间的关系是否 具有统计学显著性,从而为进一步的研究提供依据。
实施步骤
根据研究目的和数据特征,选择适当的 卡方检验方法,如四格表卡方检验、配 对卡方检验等。
VS
结果解读
根据卡方检验的结果,判断不同因素与疾 病发生之间的关系是否具有统计学显著性 。同时,结合实际情境和专业知识,对结 果进行合理的解释和推断。
07
结论与展望
卡方检验在医学统计学中的地位
重要统计工具
数据收集
首先,收集所有需要的数据,确保数据的准确性和完 整性。
数据筛选
检查数据中是否存在异常值或缺失值,这些值可能影 响检验结果。
数据分类
将连续变量转换为适当的分类变量,以便进行卡方检 验。
构建期望频数
理论频数计算
根据每个类别的预期频率计算期望频 数。
期望频数的调整
根据实际频数的大小对期望频数进行 调整,以避免极端值的影响。
卡方分布的应用
利用卡方分布表来确定显著性水平,判断实际频数与期望频数的差异是否具有 统计学上的意义。
确定显著性水平
选择显著性水平
选择合适的显著性水平(如0.05或 0.01),用于判断实际频数与期望频 数的差异是否具有统计学上的显著性 。
结果解释
根据卡方检验的结果,解释实际频数 与期望频数的差异是否具有统计学上 的显著性,并据此得出相应的结论。
卡方检验的应用场景

(医统)卡方检验

(医统)卡方检验

2
观测值的自由度(vi>2),Si为第i组观测值的标 准差 2 • 拒绝原假设的条件为: 2 ,
F检验
• 检验两组观测值的方差的齐性 • 原假设: 2 2
1 2
• 检验统计量:
2 2 2 S1 F 2 2 ~ F( 1 , 2 ) 1 S2
• 拒绝条件: F F /2 (1, 2 )或F F1 /2 (1, 2 )
2.拟合优度检验
• B.表征实验分布,即用卡方统计量检验实验分布 是否服从某一理论分布(正态、二项等) • 步骤:1.将总体X的取值范围分成k个互不重迭的 小区间 • 2.计算落入第i个小区间的样本值的观测频数 • 3. 根据所假设的理论分布, 算出总体X的值落入每 个小区间的概率p,于是np就是落入该区间的样本 值的理论频数 • 4.计算卡方统计量 • 5.与临界值进行比较,进行决策
χ2 检验 数据资料 总体 检验对象
离散型资料 总体分布是未知的
连续型资料假设检验
连续型资料 正态分布 对总体参数或几个总体 参数之差
不是对总体参数的检 验,而是对总体分布 的假设检验
三、χ2 检验的用途
适合性检验
是指对样本的理论数先通过一定的理
论分布推算出来,然后用实际观测值与理论
数相比较,从而得出实际观测值与理论数之
理论值(E)
696.75 232.25 929
O-E
+8.25 -8.25 0
由于差数之和正负相消,并不能反映实 际观测值与理论值相差的大小。
为了避免正、负相抵消的问题,可将实际 观测值与理论值的差数平方后再相加,也就是 计算:
∑(O-E)2
O--实际观察的频数 E--无效假设下的期望频数
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χ2检验的自由度
• χ2检验,根据自由度ν和检验水α准查表得χ2界值。
• 当ν确定后, χ2分布曲线下右侧尾部的面积为α时,横
轴上相应的χ2值记作
2 ,

• 当ν确定后, χ2值越大,P值越小。
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四格表资料χ2检验的专用公式
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χ2 检验
是现代统计学的创始人之一,英国统 计学家Karl Pearson于1900年提出的 一种具有广泛用途的假设检验方法。常 用于推断两个总体率(或构成比)之间 有无差别。
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四格表资料的χ检验
2
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旧药
2
14
16
12.5
新药
3
8
11
27.3
合计
5
22
27
18.5
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药疗效相同;H1 : π1≠π2
基本思想
实际频数(actual frequency,A):a、b、c、 d 理论频数(theoretical frequency,T )
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假设H0:πA=πB=π,即A组与B组治疗的总体有效率相 等
A组:理论有效者=(a+b)×(a+c)/n; 理论无效者=(a+b)×(b+d)/n
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Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数固定不变的条件下,利用超几何分 布(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累 计概率,并与检验水准比较,作出是否拒绝H0的结论。
故认为甲、乙两药的疗效不同,乙药疗效要好于甲药。
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四格表资料χ2检验的校正公式
χ2分布是一种连续性分布,而计数资料属离散性分布, 由此得到的统计量也是不连续的。为改善χ2统计量分布的 连续性,英国统计学家Yates F建议将实际频数和理论频 数之差的绝对值减去0.5以作校正。
P
(a
b)!(c d )!(a c)!(b a!b!c!d! n!
d )!
“!”为阶乘符号,n !=1×2×…×n,0 !=1, ∑Pi=1。
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【例】某医生用新旧两种药物治疗某病患者27人,治疗 结果见表。问两种药物的疗效有无差别?
组别
治愈数 未愈数
合计
治愈率(% )
• T<1或n<40,用四格表资料的Fisher确切概率法。
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【例】某医生研究比较A、B两种药物对急性细菌性肺炎 的疗效,甲药治疗42例,有效40例, 乙药治疗22例,有 效16例。问两种药物的疗效差别有无统计学意义?
处理 A药 B药 合计
有效 40(36.75) 16 (19.25)
两样本率比较时,当总例数n≥40且所有格子的T≥5 时,可用四格表资料的专用公式计算
2
(a
(ad bc)2 n b)(c d )(a c)(b
d)
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【例】某医生欲比较用甲、乙两种药物治疗动脉硬化的 疗效,甲药治疗71例,有效52例, 乙药治疗42例,有效 39例。问两种药物的有效率是否有差别?
药物 甲药 乙药 合计
有效
无效
合计
有效率(%)
52(57.18)a 19(13.82)b 39(33.82)c 3(8.18)d
71 (a+b) 42 (c+d)
73.24 92.86
91(a+c)
22(b+d) 113(n=a+b+c+d)
80.53
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⑴设H0 :π1=π2 ,即两药有效率相同;H1 : π1≠π2 α=0.05
B组:理论有效者=(c+d)×(a+c)/n; 理论无效者=(c+d)×(b+d)/n
TRC
nR nc n
TRC为第R行第C列的理论频数,nR为相应行的合计 ,nC为相应列的合计。
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2
(A T )2 T
,
(行数 - 1)(列数 - 1)
χ2值反映了实际频数与理论频数的吻合程度。 • 若假设成立,实际频数与理论频数的差值较小, χ2值
56
无效 2(5.25) 6(2.75)
8
合计 42 22 64
有效率(%) 95.24 72.73 87.50
用校正公式,χ2 =4.79;错用基本公式, χ2=6.69。
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四格表资料的Fisher确切概率法
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)。
2
( AT
0.5)2
T
2 ( ad bc n / 2)2 n
(a b)(c d )(a c)(b d )
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四格表资料χ2检验的校正公式
在实际工作中,对于四格表资料,通常规定:
• T≥5,且n≥40时,直接计算χ2值,用基本公式或专用 公式;
• 1≤T<5,且n≥40时,用连续性校正公式( continuity correction ),或四格表资料的Fisher确切概率法;
也较小; • 若假设不成立,实际频数与理论频数的差值较正。
χ2检验的自由度
χ2值的大小取决于 (A T )2 的个数多少,即自由度的
T
大小。ν愈大, χ2值也越大。 自由度取决于可以自由取值的基本格子数,而不是样 本含量。 对于四格表资料( ν=1),计算一个理论值TRC后,其他 3个理论值可用周边合计数减去相应的理论值T得出。
⑵n>40,Tmin>5
2 52 57.182 19 13.822 39 33.822 3 8.182 6.48
57.18
13.82
33.82
8.18

2
(52
3 19 39)2 71 42 91 22
113
6.48
⑶ 2 0.05,1
3.84
2
,则P<0.05,拒绝H0 ,接受H1 ,
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