5习题卡方检验.pptx
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第九章 卡方检验12034 ppt课件
24.08, P0.05
结论与之相反。
二、两相关样本率检验 (McNemar检验)
配对四格表资料的 2 检验
与计量资料推断两总体均数是否 有差别有成组设计和配对设计一样, 计数资料推断两个总体率(构成比) 是否有差别也有成组设计和配对设计, 即四格表资料和配对四格表资料。
例 9-3 某 抗 癌 新 药 的 毒 理 研 究 中 , 将
(2 1 )2 ( 1 )1
以 = 1 查 附 表 8 的 2 界 值 表 得 P 0 . 005 。 按 0 . 05
检 验 水 准 拒 绝 H0, 接 受
H
,
1
肺
癌
患
者
癌
胚
抗
原
的
阳性率显著高于健康人,提示可能具有临床诊断价
值。
四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
表9-3 两种疗法治疗癫痫的效果
治 疗 方 法
治 疗 结 果
有 效
无 效
高 压 氧 组 66( 62.8)
4( 7.2)
常 规 组 38( 41.2)
8( 4.8)
合计 104
12
合 计 有 效 率 ( % )
70 46 116
94.3 82.6 89.7
H 0 :1 2 ,H 1 :1 2 , 0 .0 5
R ×C表 2 检验
行×列表资料
① 多个样本率比较时,有R行2列,称为R ×2表; ② 两个样本的构成比比较时,有2行C列,称
2×C表; ③ 多个样本的构成比比较,以及双向无序分类资
料关联性检验时,有行列,称为R ×C表。
检验统计量
2 n(
结论与之相反。
二、两相关样本率检验 (McNemar检验)
配对四格表资料的 2 检验
与计量资料推断两总体均数是否 有差别有成组设计和配对设计一样, 计数资料推断两个总体率(构成比) 是否有差别也有成组设计和配对设计, 即四格表资料和配对四格表资料。
例 9-3 某 抗 癌 新 药 的 毒 理 研 究 中 , 将
(2 1 )2 ( 1 )1
以 = 1 查 附 表 8 的 2 界 值 表 得 P 0 . 005 。 按 0 . 05
检 验 水 准 拒 绝 H0, 接 受
H
,
1
肺
癌
患
者
癌
胚
抗
原
的
阳性率显著高于健康人,提示可能具有临床诊断价
值。
四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
表9-3 两种疗法治疗癫痫的效果
治 疗 方 法
治 疗 结 果
有 效
无 效
高 压 氧 组 66( 62.8)
4( 7.2)
常 规 组 38( 41.2)
8( 4.8)
合计 104
12
合 计 有 效 率 ( % )
70 46 116
94.3 82.6 89.7
H 0 :1 2 ,H 1 :1 2 , 0 .0 5
R ×C表 2 检验
行×列表资料
① 多个样本率比较时,有R行2列,称为R ×2表; ② 两个样本的构成比比较时,有2行C列,称
2×C表; ③ 多个样本的构成比比较,以及双向无序分类资
料关联性检验时,有行列,称为R ×C表。
检验统计量
2 n(
《卡方检验正式》课件
卡方检验的结果可以直接解释为实际意义 ,例如,如果卡方值较大,则说明观察频 数与期望频数存在显著差异。
缺点
对数据要求高
卡方检验要求数据量较大,且各分类的期望频数不能太小,否则可能 导致结果不准确。
对离群值敏感
卡方检验对离群值比较敏感,离群值可能会对结果产生较大的影响。
无法处理缺失值
卡方检验无法处理含有缺失值的数据,如果数据中存在缺失值,需要 进行适当的处理。
案例二:市场研究中的卡方检验
总结词
市场研究中,卡方检验用于评估不同市 场细分或产品特征与消费者行为之间的 关联。
VS
详细描述
在市场研究中,卡方检验可以帮助研究者 了解消费者对不同品牌、产品或服务的偏 好。例如,通过比较不同年龄段消费者对 某品牌的选择比例,企业可以更好地制定 市场策略和产品定位。
案例三:社会调查中的卡方检验
小,表示两者之间的差异越小。通常根据卡方值的概率水平来判断差异
是否具有统计学显著性。
02
卡方检验的步骤
建立假设
假设1
观察频数与期望频数无显著差异
假设2
观察频数与期望频数有显著差异
收集数据
从样本数据中获取观察频数 确定期望频数,可以使用理论值或预期频数
制作交叉表
将收集到的数据整理成二维表格形式,行和列分别表示分类变量
卡方检验的基本思想
01
基于假设检验原理
卡方检验基于假设检验的原理,通过构建原假设和备择假设,利用观测
频数与期望频数的差异来评估原假设是否成立。
02
比较实际观测频数与期望频数
卡方检验的核心是比较实际观测频数与期望频数,通过卡方值的大小来
评估两者之间的差异程度。
03
卡方检验PPT课件
配对卡方检验
配对卡方检验
选中进行配对 卡方检验
配对卡方检验
结果分析
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
V al ue 14 .15 4b
11.836
df 1 1
Asymp. Sig. (2-si de d) .000
c. Binom ial distribution used.
R×C表卡方检验
▪ 1979年某地发生松毛虫病,333例患者按年龄分为2组,资料如下,分析 不同年龄人群病变类型结构有无区别?
某地松毛虫患者病变构成
年龄分 皮炎型 骨关节 软组织炎 混合
组
型
型
型
合计
儿童组 50
48
成人组 105
10
合计
两种方法的检测结果
免疫荧光法 + -
合计
乳胶凝集法
+
-
11
12
2
33
13
45
合计 23 35 58
配对卡方检验
首先建立数据文件,如下。
配对卡方检验
同理,由于是频数表数据,应该先用weight cases进行预 处理。
不能忘记 哦!
配对卡方检验
在此选入频数变量即可进 行下一步的分析。
配对卡方检验
❖ 表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗效比较的行 ×列表,除了观察值以外,还有期望值。
四格表卡方检验
结果分析
❖ 此为四格表2检验的结果,2=6.508,P=0.011,差异有显著性
意义,即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。
《卡方检验》课件
制作交叉表
确定交叉表的行列变量
根据研究目的和内容,选择合适的行列变量,构建交叉表。
制作交叉表
将分组后的数据按照行列变量制作成交叉表,以便于进行卡 方检验。
计算理论频数
确定期望频数
根据交叉表中的数据,结合各组 的概率计算期望频数。
计算理论频数
根据期望频数和实际频数计算理 论频数,为后续的卡方检验提供 依据。
计算卡方值
计算卡方值
使用卡方检验的公式计算卡方值,该 值反映了实际频数与理论频数的差异 程度。
自由度的确定
在计算卡方值时,需要确定自由度, 自由度通常为行数与列数的减一。
显著性水平的确定
选择显著性水平
显著性水平是衡量卡方值是否显著的指标,通常选择0.05或0.01作为显著性水 平。
判断显著性
根据卡方值和自由度,结合显著性水平判断卡方检验的结果是否显著,从而得 出结论。
3.84、6.63等),可以确定观测频数与期望频数之间的差异是否具有统
计学显著性。
02
卡方检验的步骤
收集数据
确定研究目的
制定调查问卷或收集程序
在开始收集数据之前,需要明确研究 的目的和假设,以便有针对性地收集 相关数据。
根据研究目的和内容,制定合适的调 查问卷或建立数据收集程序,确保数 据的完整性和准确性。
详细描述
例如,在市场调研中,我们可以通过卡方检验来分析不同年龄段、性别、职业等 人群对于某产品的态度或购买意愿是否有显著差异,从而为产品定位和营销策略 提供依据。
实际案例二:医学研究中的应用
总结词
在医学研究中,卡方检验常用于病例 对照研究和队列研究中的分类变量关 联性分析。
详细描述
例如,在病例对照研究中,我们可以 通过卡方检验来比较病例组和对照组 在某些基因型、生活方式或暴露因素 上的分布是否有统计学差异,从而探 讨病因或危险因素。
医学统计方法之卡方检验PPT课件
3、查界值表,确定P值,做出推断结论
查χ2界值表,υ=6,χ20.05(6)=12.59, χ2 > χ20.05(1) ,则 P<0.05,在α=0.05的水准下,拒绝H0,认为三个不同地区 的人群血型分布总体构成比有差别。
.
38
二、多个样本率间多重比较
行×列表χ2检验的结果说明差异有统计学意义,需作两 两比较时,先调整α值,再进行率的两两比较。
配对检验公式推导:
bc
(+,)和(,+)两个格子中的理论频数均为
2
b c 40时
2
(AT)2(b b c )2 2(c b c)22
T
bc
bc
2
2
(b c)2
bc
~ 2 分布
同理可得b c 40时
1
校正公式: 2 (| A T | 0.5)2 (| b c | 1)2
表8-5 两种培养基的培养结果
B培养基
A培养基
+
-
合计
+
48
24
72
-
20
106
126
合计
68
130
198
A 培养基 B培养基
痰标本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
结果统计
A培养基 + + + + + + + + + + -
B培养基 + + + + + + + -
合计
145 109 254 57.09
1.建立检验假设并确定检验水准
卡方检验ppt课件
2检验 (chi-square test)
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=பைடு நூலகம்0
0.0
0
5
10
15
20
25
1
主要内容
2分布
– 了解2分布的基本思想和2分布曲线
四格表资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
配对设计资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
2分布的形状依赖于自由度ν的大小,当 ν≤2时,曲线呈L型;随着ν的增加,曲线 逐渐趋于对称;当ν→∞时, 2分布趋向正 态分布。
3
2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
4
2 检验
2检验是一种用途非常广泛的以2分布 为理论依据的假设检验方法,主要用于:
14
本例的2检验
H0:π1=π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率相同
H1:π1≠π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率不同
α=0.05
15
本例的2检验
2 (A T )2 (35 30.76)2 (74 78.24)2 (22 26.24)2 (71 66.76)2 1.771
实际频数:表内各格数字为实际资料的数字。
10
2 检验的基本思想
实际频数和理论频数差异的大小可以用2值的大
小来说明,当样本量n和各个按检验假设计算的理
论频数T都足够大时,比如n≥40,T≥5, 似于2分布,n越大,近似程度越好。
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=பைடு நூலகம்0
0.0
0
5
10
15
20
25
1
主要内容
2分布
– 了解2分布的基本思想和2分布曲线
四格表资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
配对设计资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
2分布的形状依赖于自由度ν的大小,当 ν≤2时,曲线呈L型;随着ν的增加,曲线 逐渐趋于对称;当ν→∞时, 2分布趋向正 态分布。
3
2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
4
2 检验
2检验是一种用途非常广泛的以2分布 为理论依据的假设检验方法,主要用于:
14
本例的2检验
H0:π1=π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率相同
H1:π1≠π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率不同
α=0.05
15
本例的2检验
2 (A T )2 (35 30.76)2 (74 78.24)2 (22 26.24)2 (71 66.76)2 1.771
实际频数:表内各格数字为实际资料的数字。
10
2 检验的基本思想
实际频数和理论频数差异的大小可以用2值的大
小来说明,当样本量n和各个按检验假设计算的理
论频数T都足够大时,比如n≥40,T≥5, 似于2分布,n越大,近似程度越好。
卡方检验举例PPT课件
Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
稳定性及随机性
运行图
Stat>Quality Tool>Run Chart 输出: 4 个 P > 0.05 …证明数据没有“趋势”“成群”“振荡”“混合”
形状
统计描述图
Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics...
改进前后均值比较
双样本 T检验(盒形图) Stat>Basic Statistic>2-Sample T-Test
(之前需要F检验)
ANOVA+盒形图
Stat>ANOVA>One-way
输出:如 F检验 P>0.05,需做T检验或ANOVA检验,P<0.05,有改进
6.131
前后独立性测试
卡方检验(Y离散X离散) Stat>Tables>Chi-Square Test… 输出:P < 0.05, 改进有意义
页码 4.49 6.63 4.37 4.109 6.7
6.103 6.94 6.109
6.167
控制
控制阶段主要目的: 证明改善是有效的 使改善保持下去
目的
工具
Minitab
采集改进后数据
数据采集表/采集规则
数据整理
重叠
Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
稳定性及随机性
贯彻改进方案质量计划
“书面新流程” “操作公差” “监督评审内容” “对故障的响应计划” 培训操作人员
P12.4
避免错误
卡方检验 PPT
卡方检验基础
2值的计算:
2 (A E)2 E
由英国统计学家Karl Pearson首次提出,故被 称为Pearson 2 。
卡方检验基础-卡方分布
当n比较大时, 2 统计量近似服从k-1个自由度的2分布。
在自由度固定时,每个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
相关问题-两个率或构成比的比较
❖ 这是一个比较两个性别的 职位构成比是否相同的统计 学问题,要用Descriptive中 的Crosstabs实现,与单个率 的比较不同。
相关问题-两个率或构成比的比较
❖ 分别指定行列 变量到Row(s) 和Columns中。
相关问题-两个率或构成比的比较
相关问题-两个率或构成比的比较
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。
卡方检验基础
利用单样本均值比较的t检验,可以检验样本所在总体
检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率 检验两个分类变量是否相互独立,如吸烟是否与呼吸道疾病有关 检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后,另两个分类变量 是否独立,如上例控制年龄、性别之后,吸烟是否与呼吸道疾病有关 检验两种方法的结果是否一致,如两种诊断方法对同一批人进行诊 断,其诊断结果是否一致
相关问题-两个率或构成比的比较
例2 某妇女联合会向工会提出质疑,认为该公司在对女 性员工的职位安排上存在歧视,因为该公司216名女性 雇员中,只有10人为经理,其余206名为办事员;而 258名男性雇员中,74名为经理。但是工会说,男女间 职位类别比例的差异,只是一个随机误差,并不是真 的存在性别歧视。哪种说法才是正确的呢?(数据见 employee data.sav)
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A.不变 B.愈大 C.愈小 D.与 x2 值相等 E.与 x2 值无关
5.从甲乙两篇论文中,查到同类的两个率比较的四格表资料以及 x2 检验结果,
甲论文
x2
>
x2 0.01(1)
,乙论文
x
2
>
x2 0.05(1)
。若甲乙两论文的样本量相同,则可认为(
)
A.两论文结果有矛盾 B.两论文结果基本一致 C.甲论文结果更可信 D.
数均大于或等于5 E.总例数小于40
15.某防疫站同时用乳胶凝聚法与常规培养法对110 份乳品作细菌检查,结果如
下:
问欲对比两种检验方法的结果有无差别,应采用什么方法( ) A. u 检验 B. 列联表 x2 检验 C. 配对四格表 x2 检验 D. 配对四格表校正 x2 检验 E. 四格表 x2 检验
甲论文结果不可信 E.甲论文说明两总体的差别大
6.计算R×C 表的专用公式是( )
x2
(ad bc)2 n
A.
(a b)(a c)(b d )(c d )
x2 (b c)2
B. B.
bc
x 2
n
C.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A2
nRnC
1
b c 0.52
x2
D.
bc
x2 (A T)2
E.
T
1
7.关于行×列表 x2 检验,正确的应用必须是( )
x2 0.05(1)
,可认为
A.两样本率不同 B.两样本率相同 C.两总体率不同 D.两总体率相同 E.样本率与总体率不同
3.分析计数资料时,最常用的显著性检验方法是( )
A.t 检验法 B.正态检验法 C.秩和检验法 D. x2 检验法 E.方差分析
4.在卡方界值( x2 )表中,当自由度一定时, x2 值愈大,P 值( )
A.被比较的n 个样本率之间的差异有显著性 B.样本率间差别没有显著性 C. 任何两个率之间差别均有显著性 D.至少某两个样本率是差别有显著性 E.只 有两个样本率间差别有显著性
9.四个样本率作比较, 2
2 0.01,(3)
,可认为(
)
A.各总体率不等或不全相等 B.各总体率均不相等 C.各样本率均不相等
D.各样本率不等或不全相等 E.各总体率相等
10. 配对四格表资料需用校正公式的条件( )
A.1<T<5 和 n>40 B.b+c<40 C.T<1 或 n<40 D.T>1 n>40 E.a+c<40
11. 配对资料 x2 值专用公式是( )
x2
(ad bc)2 n
A. (a b)(a c)(b d )(c d )
1
b c 0.52
x2
D.
bc
x2 (A T)2
E.
T
13.作四格表卡方检验,当N>40,且
时,应该使用校正公式
A T<5 B T>5 C T<1 D T>5 E 1<T<5 14.四格表资料的卡方检验时无需
校正,应满足的条件是( )。
A.总例数大于40 B.理论数大于5 C.实际数均大于l D.总例数大于40且理论
计数资料统计分析————习题
1.
x2
x2 0.05,n
则(
)
A.P≥0.05 B.P≤0.05 C.P<0.05 D.P=0.05 E.P>0.05
2. x2 检验中,自由度v的计算为( )
A.行×列(R×C) B.样本含量n C.n-1 D.(R-1)(C-1) E.n
2.四格表卡方检验中,
x2
<
x2 (b c)2
B.
bc
x 2
n
C.
A2
nRnC
1
b c 0.52
x2
D.
bc
x2 (A T)2
E.
T
12.在x2 检验中,四格表的校正公式是:
x2
(ad bc)2 n
A. (a b)(a c)(b d )(c d )
x2 (b c)2
B.
bc
2
x 2
n
C.
A2
nRnC
3
答案 1-5:BDDDCC 6-10:CDDAB 11-15:BAEDD
4
A.不宜有格子中的实际数小于5 B.不宜有格子中的理论数小于5 C.不宜有格子中的理论数小于5 或小于1 D.不宜有1/5 以上的格子中的理论数小于5 或有一个格子中的理论数小于l E.不宜有1/5 以上的格子中的实际教小于5 或有一个格子中的实际数小于1
8.R×C 表的 x2 检验中,P<0.05 说明( )