四格表卡方检验
四格表卡方检验
本章结构
第一节 四格表 2检验
第二节 四格表确切概率法
第三节 R×C 表资料的 2检验
第四节 配对四格表资料的 McNemar检验
第五节 多个样本率的两两比较
2023年3月29日
第一节 四格表 2检验
卡方检验的基本思想 四格表专用公式 四格表卡方检验的应用条件 校正卡方检验
2023年3月29日
表8-4 两组疗效比较
05水准不拒绝H0，不能认为两法疗效不同。
第五节 多个样本率的两两比较
2023年3月29日
衡量理论数与实际数的差别
检验统计量 2 值：
2R,C(ArcTrc)2
（ AT） 2
T r,c1
rc
T
2023年3月29日
2(27125.324)2(522.76)2(7491.76)2
Statistics→Crosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。
2023年3月29日
输出结果
理论数小于5的格子数为2(占50%),最小理论数为4.18 卡方检验：有效观测数 n=71>40，有两个格子理论数T<5，故用
2 检验
2 检验(Chi-square test)是现代统计学的
创始人之一，英国人K . Pearson（1857-1936 ）于1900年提出的一种具有广泛用途的统计方 法，可用于两个或多个率间的比较，计数资料 的关联度分析，拟合优度检验等等。
本章仅限于介绍两个和多个率或构成比比较
的 2检验。
2023年3月29日
相反
2023年3月29日
1.建立数据文件
40第四节-四格表的卡方检验
第四节 四格表旳卡方检验
• 一、独立样本四格表旳卡方检验 • 独立样本四格表旳χ2检验，就是最简朴旳双向表 即22表旳χ2检验。它既能够用缩减公式来计算χ2值， 又能够用χ2检验旳基本公式来计算χ2值。
例1： 教科书第240页。
例如： 教科书第242页。
例如： 教科书第244页。
关键词：普小教师 有特殊教育需要旳学生 随班就读态度
2．校正χ2值旳计算
• 在有关样本四格表中，假如(b+c)<30或 (b+c)<50（即要求比较严格），则要对χ2值进 行亚茨连续性校正。其校正公式为：
2 ( b c 1)2
bc
例1： 教科书第246页。
北京、香港两地普小教师对有特殊教育需要学生
随班就读态度旳比较研究
韦小满、袁文得、刘全礼
摘要：从北京、香港两个地域旳一般小学中随机抽取了 225名教师进行问卷调查。成果表白，在对有特殊教育需要学 生在一般班级随班就读旳基本态度上，香港地域持赞同态度旳 教师百分比高于北京地域。但对各类有特殊教育需要学生旳随 班就读，两地教师旳态度既有相同旳方面，也有不同旳方面。 两地教师对随班就读旳接受程度明显受学生旳残疾类型和残疾 程度旳影响。
四格表卡方检验结果解读
四格表卡方检验结果解读
卡方检验是一种统计方法，用于判断两个分类变量之间是否存在关联性。
四格表卡方检验是卡方检验的一种特殊形式，常用于比较两个变量的分布，特别是当变量有两个分类且分别为两个互斥的水平时。
四格表卡方检验的结果解读主要包括卡方值、自由度和显著性水平等。
卡方值是用于衡量观察到的频数与期望频数之间的偏离程度。
自由度是指用于计算卡方值的度量数量，计算方法为（行数-1）*（列数-1）。
显著性水平是指判断卡方值是否显著的阈值，通常使用0.05或0.01作为判断标准。
当卡方值显著小于显著性水平时，我们可以认为两个变量之间不存在关联性。
这意味着两个变量的分布在统计上没有差异，变量之间的关联是由于随机差异引起的。
反之，当卡方值显著大于等于显著性水平时，我们可以认为两个变量之间存在关联性。
这意味着两个变量的分布在统计上存在差异，变量之间的关联是非随机的。
需要注意的是，卡方检验只能表明两个变量之间是否存在关联性，不能确定关联性的方向和强度。
如果想要探究更深入的关系，可以使用其他统计方法，如相关分析或回归分析等。
四格表卡方检验是一种常用的统计方法，用于判断两个变量之间的关联性。
通过解读卡方值、自由度和显著性水平，可以得出两个变量之间是否存在关联性的结论。
然而，卡方检验只能表明是否存在关联性，不能确定其方向和强度。
如需深入了解两个变量的关系，可以考虑其他统计方法。
四格表卡方检验
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• （3） 2检验 从菜单选择 Analyze→Descriptive Statistics→Crosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。
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输出结果
理论数小于5的格子数为2(占50%),最小理论数为4.18 卡方检验：有效观测数 n=71>40，有两个格子理论数T<5，故用
校正卡方检验2 =2.746，P=0.098，不能认为两药疗效不同。
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第二节 四格表确切概率法
四格表确切概率法基本思想 实例
第32页/共42页
36
2
38
合计
62
9
71
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例8-2 对表8-4资料推断两组的疗效有无差别
（1） H0: 1 2 ，即两组疗效相同
H1: 1 2 ，即两组疗效不同 ， α=0.05
（2）计算2值，最小理论数
9 33 T12 71 4.18
因有理论数1<T<5，n>40，故用校正2检验
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一致性检验 危险度分析
配对四格表卡 方检验
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主要输出结果
校正只适用于四格表 理论数小于5的格子数为0(占0%),最小理论数为8.24
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结果分析
简述四格表资料卡方检验的应用条件
简述四格表资料卡方检验的应用条件一、四格表资料卡方检验的应用条件。
(一)样本具有代表性（二）可用t检验。
（三）四格表资料卡方检验。
（四）资料中无重大缺失值，资料无偏斜，独立样本均值和方差相等。
二、三格表资料卡方检验的应用条件。
(一)有3个或3个以上数据可以作为参考值。
(二)可用t检验。
三、四格表资料卡方检验的适用范围。
(一)使用前提：被检验的资料必须是正态分布。
(2)当非正态分布时，只能利用t检验来判断结果。
(二)使用说明：如果使用三格表资料进行卡方检验时，可以通过做差运算处理后，在用t检验对未知参数值进行判断。
如果需要将数据进行调整之后再进行卡方检验，就要做比例因子的运算。
在我们做差运算之后，必须将比例因子加到已知数据中去，并保证两者同为1。
(三)例题：已知样本的标准差和方差如下：一格表资料卡方检验：只有一个样本组， X＝3， Y＝4， Z＝5，则Y＝0， Z＝0的概率为多少？二格表资料卡方检验：使用的样本组有4个样本，且X＝1， Y＝1， Z＝2，则Z＝1的概率为多少？三格表资料卡方检验：四格表资料卡方检验：假设这四组数据具有如下特点：二、三格表资料卡方检验的应用条件。
(一)有3个或3个以上数据可以作为参考值。
(二)可用t检验。
二格表资料卡方检验：四格表资料卡方检验：四格表资料卡方检验： (三)例题：某机械厂2000年产量及职工人数如下表所示，试计算各组职工年龄之间的关系。
四格表资料卡方检验：四格表资料卡方检验：已知数据X＝5， Y＝6， Z＝7，则Y＝8的概率为多少？三格表资料卡方检验：使用的样本组有3个样本，且X＝1， Y＝1， Z＝2，则Z＝1的概率为多少？四格表资料卡方检验：四格表资料卡方检验：已知数据X＝6， Y＝7， Z＝8，则Y＝9的概率为多少？三格表资料卡方检验：使用的样本组有3个样本，且X＝1， Y＝1， Z＝2，则Z＝1的概率为多少？四格表资料卡方检验： (1)假设四个样本X＝1， Y＝1， Z＝1，则Y＝8的概率为多少? (2)使用三格表资料进行卡方检验，四格表资料卡方检验。
四格表卡方检验结果解读
四格表卡方检验结果解读在统计学中，卡方检验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关联性。
四格表卡方检验是其中的一种形式，通常用于分析两个分类变量的关联性。
四格表是由两个分类变量所组成的一个二维交叉表，其中每个分类变量各有两个水平（类别）。
卡方检验的目的是判断这两个分类变量是否独立，即变量之间是否存在关联性。
卡方检验的原假设为“两个变量之间独立”，备择假设则为“两个变量之间不独立”。
进行卡方检验的关键是计算出卡方值，并将其与临界值进行比较。
若计算得到的卡方值大于临界值，则认为两个变量之间存在显著关联性；反之，若计算得到的卡方值小于或等于临界值，则认为两个变量之间不相关。
卡方值的计算是基于四格表中的观察频数与期望频数的比较。
观察频数是指四格表中每个单元格中的实际观察到的频数，而期望频数是指基于假设模型下，每个单元格中的预期频数。
解读四格表卡方检验的结果时，首先需要查看输出的卡方检验统计量和自由度。
卡方检验统计量通常表示为χ2（读作“卡方”），其数值越大，说明两个变量之间的差异越显著。
自由度表示独立变量的自由度和独立变量水平数目之间的关系。
自由度越大，说明检验结果越可靠。
在解读卡方检验结果时，需要关注的重要指标有四个：卡方值，自由度，P值和显著性水平。
卡方值越大，表明差异越显著，与假设模型越不符合。
自由度越大，卡方值越大，相应的P值越小，表明差异越显著。
P值是在给定假设模型成立的条件下，观察到卡方值或更极端的情况发生的概率。
一般而言，当P值小于等于0.05时，我们可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在显著关联性。
当P值大于0.05时，我们无法拒绝原假设，即无法得出两个变量之间存在关联性的结论。
显著性水平是事先确定的一个阈值，通常取0.05。
当P值小于等于显著性水平时，拒绝原假设；当P值大于显著性水平时，无法拒绝原假设。
在解读四格表卡方检验结果时，需要同时综合考虑卡方值、自由度、P值和显著性水平这四个指标来进行判断。
卡方检验四格表计算举例
卡方检验四格表计算举例卡方检验是一种统计学方法，用于确定观察到的频数与期望频数之间的差异是否显著。
它常常应用于四格表（4×2）、二项分布（2×2）和多格表（大于4×2）等情况中。
下面以一个四格表的例子来进行卡方检验的计算。
假设我们进行了一项实验，想要研究两种不同的投放广告方式对销售额的影响。
为了测试这个假设，我们随机选择了两组参与者，每组30人。
一组参与者暴露在广告A下，另一组参与者暴露在广告B下。
我们记录了两组参与者中购买产品的人数如下：广告A广告B购买1020未购买2010根据这个表格，我们可以计算期望频数，然后计算卡方值和p值。
首先，我们需要计算每个格子的期望频数。
期望频数是根据总样本数和每个组的比例计算得到的。
总样本数为60（30+30），购买产品人数比例为(10+20)/60，未购买产品人数比例为(20+10)/60。
广告A(期望)广告B(期望)购买10(15)20(15)未购买20(15)10(15)接下来，我们计算卡方值。
卡方值的计算公式为：卡方值=∑(（观察频数-期望频数）^2/期望频数)。
卡方值=((10-15)^2/15)+((20-15)^2/15)+((20-15)^2/15)+((10-15)^2/15)=5/3+5/3+5/3+5/3=20/3≈6.67最后，我们需要计算p值，用于判断卡方值的显著性。
p值表示在假设成立的情况下，观察到大于或等于当前卡方值的频数出现的概率。
p值可以通过查表或计算软件进行计算。
在这里，我们使用计算软件得到p值≈0.009，这是根据自由度为1的卡方分布得到的。
最后我们需要比较p值和显著性水平（通常为0.05）来判断原假设（两种广告方式对销售额无影响）是否成立。
由于p值（0.009）小于显著性水平（0.05），我们可以拒绝原假设，并得出结论：两种广告方式对销售额有显著影响。
以上是一个卡方检验四格表的计算举例。
根据具体的数据和研究问题，我们可以通过类似的步骤进行卡方检验的计算和解释。
四格表分析
2 P
k i 1
( Ai
Ti )2 Ti
服从自由度为k-1旳卡方分布。
即：
2 P
2,v，拒绝H0。
上述卡方检验由此派生了不同应用背景旳多种问 题旳检验，尤其最常用旳是两个样本率旳检验等。
措施原理
牙膏类型 含氟牙膏 一般牙膏 合计
表 6.2 使用含氟牙膏与一般牙膏儿童的龋患率
患龋齿人数 70(76.67) 45(38.33) 115
此时,能够考虑边际卡方检验，见P130
注意事项
配对四格表卡方与成组设计卡方
因为配对设计旳资料同一对观察成果间一般是非独 立旳，而成组设计旳资料一般能够以为是独立旳， 所以配对四格表资料不能用成组设计旳2或 Fisher检验旳，而要用配对设计旳2或配对设计 旳直接计算概率法进行检验。
Poisson分布资料推断
累计概率 0.0106 0.0895 0.3138 0.6306 0.8726 0.9745 0.9974 0.9999 1.0000
*本例现有样本情况 d=6。
❖ 然后将其中不大于等于既有样本概率旳概率值相加，即为
P值：
▪ 本例中P值=P(0)+ P(6)+P(7)+P(8)=0.0361<0.05
措施原理
❖ 理论频数
▪ 基于H0成立，两样本所在总体无差别旳前提下
计算出各单元格旳理论频数来
TRC
nR nC n
牙膏类型 含氟牙膏 一般牙膏 合计
患龋齿人数 70(76.67) 45(38.33) 115
未患龋齿人数 130(123.33) 55(61.67) 185
调查人数 200 100 300
❖ 使用不同旳牙膏并不会影响龋齿旳发生（两个分 类变量间无关联） ▪ 两变量旳有关分析
四格表卡方检验
通常为分类数减去1
理论次数的计算
根据某种经验或理论
二、配合度检验的应用
1、检验无差假说 理论次数=总数*1/分类项数 例题p.332
2、检验假设分布的概率 理论次数的计算按照理论分布求得 例题p.333
三、连续变量分布的吻合性检验
对于连续随机变量的计量数据，有时在 实际研究中预先不知道其总体分布，而 是要根据对样本的次数分布来判断是否 服从某种指定的具有明确表达式的理论 次数分布。 关于分布的假设检验方法有很多，运用 卡方值所做的配合度检验是最常用的一 种。
举例：正态分布吻合性检验
例题：p.336
四、比率或百分数的配合度检验
如果计数资料用百分数表示，最后计算 出来的卡方值要乘以100/N后，再与查表 所得的临界值进行比较。 例题：p.337
五、二项分类的配合度检验与比 率显著性检验的一致性
二者实质相同，只是表示方式不同。 相比较而言，配合度检验计算方法更为 简单。
在独立性检验和同质性检验中，如果两 个变量或两个样本无关联时，期望值为 列联表中各单元格的理论次数，即各个 单元格对应的两个边缘次数的积除以总 次数。
五、小期望次数的连续性校正
如果个别单元格的理论次数小于5，处理 方法有以下四种：
1、单元格合并法 2、增加样本数 3、去除样本法 4、使用校正公式
主要内容
第一节 卡方检验的原理 第二节 配合度检验 第三节 独立性检验 第四节 同质性检验
为什么叫作卡方检验
计数数据一般应用属性统计方法，因为 这类数据是按照事物属性进行多项分类 的。 而且，对这些计数数据的统计分析是根 据卡方分布进行的。
卡方检验的功能
处理一个因素两项或多项分类的实际观 察频数与理论频数分布是否相一致的问 题，或者说有无显著差异的问题。
完全随机设计四格表资料的卡方检验,其校正公式
完全随机设计四格表资料的卡方检验,其校正公式在统计学中，卡方检验是用来检验观测频数与期望频数是否存在显著差异的一种常用方法。
在实际应用中，我们经常会遇到完全随机设计四格表资料的情况，而对这种情况进行卡方检验时，需要使用相应的校正公式，以确保检验结果的准确性和可靠性。
让我们来理解一下完全随机设计四格表资料的含义。
完全随机设计是实验设计中的一种常见形式，它要求实验对象被随机分配到各个处理组中，各处理之间相互独立，且每个处理组中的实验对象也是相互独立的。
四格表则是指实验结果按照两个因素分组，形成四个格子，每个格子中包含了不同处理的观测频数。
在这种情况下，我们需要进行卡方检验来判断两个因素之间是否存在相关性或独立性。
在进行卡方检验时，我们首先需要计算期望频数。
期望频数是指在假设两个因素之间不存在相关性或独立性的情况下，每个格子中的理论频数。
一般情况下，完全随机设计四格表资料的期望频数可以通过计算公式进行推导。
在这里，我们就需要使用校正公式来确保计算的准确性。
校正公式是针对完全随机设计四格表资料计算期望频数时可能出现的分母为0或者过小的情况而设计的。
当实际观测频数与期望频数之间存在很大差异时，校正公式能够有效地调整计算结果，提高卡方检验的准确性。
一般来说，校正公式的具体形式会根据不同的实验设计和数据特点而有所不同，需要根据具体情况进行选择和应用。
在进行卡方检验时，我们需要使用校正公式来计算期望频数，并将实际观测频数与校正后的期望频数进行比较，进而得出检验结果。
通过对实际情况进行充分的了解和分析，我们可以更好地理解和运用卡方检验，从而做出科学合理的决策。
回顾本文所涉及的内容，完全随机设计四格表资料的卡方检验及其校正公式是统计学中一个重要且常见的问题，它在实际应用中具有广泛的意义。
通过了解和掌握相关的知识和方法，我们可以更好地进行数据分析和推断，为科学研究和决策提供可靠的依据。
在个人观点和理解方面，我认为掌握卡方检验及其校正公式是统计学学习中的一项基本能力，它不仅可以帮助我们理解实验设计和数据分析的原理，还可以为科学研究和实践工作提供重要的支持。
完全随机设计四格表资料的卡方检验,其校正公式
完全随机设计四格表资料的卡方检验,其校正公式摘要：I.引言- 介绍完全随机设计四格表资料的卡方检验- 说明卡方检验的重要性II.卡方检验原理- 定义卡方统计量- 说明卡方检验与期望频数的关系III.校正公式- 介绍校正公式的由来- 说明校正公式的作用IV.应用实例- 举例说明卡方检验在实际研究中的应用- 展示校正公式在具体研究中的使用V.结论- 总结卡方检验在校正四格表资料中的作用- 强调卡方检验在研究中的重要性正文：I.引言完全随机设计四格表资料的卡方检验，是一种用于检验两个分类变量之间是否独立的方法。
在实际研究中，我们常常需要分析不同变量之间的关系，以期发现它们之间的关联性。
卡方检验就是在这种背景下应运而生的。
通过卡方检验，我们可以推断出实际观测频数与期望频数之间的差异，从而判断两个变量之间是否存在关联。
II.卡方检验原理卡方检验的原理是通过计算卡方统计量，来推断观测频数与期望频数之间的差异是否显著。
卡方统计量是由观测频数和期望频数的差异所组成的。
在进行卡方检验时，我们需要计算卡方统计量的值，并与临界值进行比较。
若卡方统计量的值大于临界值，则说明观测频数与期望频数之间的差异显著，从而拒绝原假设；反之，若卡方统计量的值小于临界值，则说明观测频数与期望频数之间的差异不显著，不能拒绝原假设。
III.校正公式在完全随机设计四格表资料的卡方检验中，由于观测频数和期望频数的计算涉及到概率乘法原理和加法原理，因此可能会出现期望频数小于5 的情况。
为了保证卡方检验的准确性，当期望频数小于5 时，我们需要使用校正公式来进行计算。
校正公式是通过对期望频数进行修正，从而使得卡方检验的计算结果更加接近真实值。
IV.应用实例在实际研究中，卡方检验被广泛应用于检验两个分类变量之间的关联性。
例如，在医学研究中，研究者可能会使用卡方检验来分析不同治疗方法对患者病情的改善情况；在社会学研究中，研究者可能会使用卡方检验来分析不同社会因素对个体行为的影响。
配对四格表卡方检验例题
配对四格表卡方检验例题配对四格表卡方检验例题背景介绍配对四格表是一种常见的统计分析方法，用于比较两个分类变量之间的关系。
卡方检验是基于配对四格表的统计方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著关系。
本文将以例题的形式介绍配对四格表卡方检验的步骤和应用。
例题描述假设我们有一组数据，研究了食物种类和消化不良的关系。
我们记录了100个人的饮食习惯和是否有消化不良的情况。
数据如下：| 有消化不良 | 无消化不良 || | |热辣食物 | 30 | 20 |酸味食物 | 10 | 40 |现在我们想要判断食物种类和消化不良之间是否存在显著关系。
步骤一：设置假设我们首先需要设置原假设和备择假设。
在本例中，假设食物种类和消化不良之间是独立的，即两者没有关系。
设置假设如下：•原假设（H0）：食物种类和消化不良之间独立。
•备择假设（H1）：食物种类和消化不良之间存在关系。
步骤二：计算期望频数根据原假设的设置，我们可以通过计算期望频数来判断观察频数和期望频数之间的差异。
期望频数的计算公式为：期望频数 = (行总和 * 列总和) / 总样本数根据上述公式，我们可以计算得到期望频数如下：| 有消化不良 | 无消化不良 | 行总和 | | | | —— |热辣食物 | 25 | 25 | 50 |酸味食物 | 15 | 35 | 50 |列总和 | 40 | 60 | |步骤三：计算卡方值根据观察频数和期望频数的差异，我们可以计算卡方值来判断两个分类变量之间的关系。
卡方值的计算公式为：卡方值 = sum((观察频数 - 期望频数)^2 / 期望频数)根据上述公式，我们可以计算得到卡方值如下：卡方值 = (30 - 25)^2 / 25 + (20 - 25)^2 / 25 + (10 - 15)^2 / 15 + (40 - 35)^2 / 35 ≈步骤四：查表判断根据卡方值和自由度，我们可以查表来判断卡方值的显著性。
在本例中，自由度为1（df = (行数 - 1) * (列数 - 1) = 1 * 1 = 1），我们选择显著性水平为。
简单四格表卡方检验公式
简单四格表卡方检验公式
简单四格表卡方检验公式是用于检验两个分类变量之间是否独立的一种统计方法。
具体公式如下：
$X^2 = \frac{(O_{11} - E_{11})^2}{E_{11}} + \frac{(O_{12} -
E_{12})^2}{E_{12}} + \frac{(O_{21} - E_{21})^2}{E_{21}} + \frac{(O_{22} - E_{22})^2}{E_{22}}$
其中，$O_{ij}$ 表示观察值，$E_{ij}$ 表示期望值。
具体操作方法如下：
1. 计算期望频数：根据四格表中的理论概率计算期望频数。
2. 计算实际频数：根据实际观察数据计算实际频数。
3. 计算卡方值：将期望频数和实际频数的差值平方后除以期望频数，再将四个格子的卡方值相加得到总卡方值。
4. 计算自由度：简单四格表卡方检验的自由度为1。
5. 查表求临界值：根据自由度和给定的显著性水平（通常为或），查阅卡方分布表得到临界值。
6. 判断是否拒绝零假设：如果总卡方值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个分类变量之间不独立；否则，无法拒绝零假设，认为两个分类变量之间可能独立。
四格表卡方检验基本步骤
四格表卡方检验基本步骤
宝子，今天咱们来唠唠四格表卡方检验的基本步骤哈。
第一步呢，就是要把数据整理成四格表的形式。
就像把小宝贝们按照不同的类别分别放在四个小格子里一样。
比如说，咱们有两组人，一组是生病的，一组是健康的，然后又分了男和女，那就可以把生病的男性、生病的女性、健康的男性、健康的女性的人数分别填到这四个格子里啦。
第二步呀，要计算理论频数哦。
这理论频数就像是给每个小格子预先设定的一个理想人数。
计算方法呢，有点像做数学游戏。
根据行和列的总数，按照一定的公式算出每个格子理论上该有多少人。
这个公式不难的，就像搭小积木一样，按照规则来就好啦。
第三步就到了关键的计算卡方值啦。
这个卡方值呢，是用实际频数和理论频数来计算的。
把每个格子里实际的人数和理论的人数做一些小运算，然后加起来就得到卡方值啦。
这个过程就像是在给每个小格子里的数字做个小比较，看看它们之间有多大的差距呢。
第四步呢，要根据自由度确定临界值。
自由度这个东西有点像小调皮鬼，它是根据四格表的行数和列数算出来的。
有了自由度，咱们就可以去查卡方分布表，找到对应的临界值啦。
这就像是给卡方值找个小伙伴来比较一样。
最后一步哦，如果算出来的卡方值比临界值大呢，那就说明两组之间是有差异的，就像发现了两个小群体之间有不一样的地方呢；要是卡方值比临界值小，那就说明两组之间可能没有什么显著的差异啦。
宝子，四格表卡方检验的基本步骤就是这样啦，是不是还挺有趣的呢？ 。
四格表卡方检验基本步骤
四格表卡方检验基本步骤
嘿，朋友们！今天咱们来聊聊四格表卡方检验的那些事儿。
这可是个很有用的知识哦！
首先呢，咱得知道啥是四格表。
就好比是一个小小的表格，分成了四小块，每一块里都有一些数据。
那为啥要对它进行卡方检验呢？这就好像你要判断两个东西是不是有关系呀。
那进行四格表卡方检验有哪些基本步骤呢？第一步，当然是要把数据整理好，清楚地填到四格表里啦。
这就像给数据找个家，让它们整整齐齐的。
接下来，就该计算理论频数啦。
这一步就像是给每个小格子算出它“应该”有多少数据。
想象一下，就像是给每个小格子分配一个合理的“任务量”。
然后呢，就要开始算卡方值啦！这可是关键的一步哦。
这个卡方值就像是一个指标，能告诉我们数据之间的关系到底怎么样。
算完卡方值，可别着急，还得去查卡方分布表呢。
这就好比拿着我们算出来的结果去和标准对比，看看是不是符合要求。
最后，根据查出来的结果，就能得出结论啦！是不是很有意思呀？
你想想看，如果没有这些步骤，我们怎么能知道一些现象背后的关系呢？就好像你不知道怎么走路，怎么能到达目的地呢？四格表卡方检验就是我们探索数据世界的一把钥匙呀！
总之，四格表卡方检验虽然步骤不算特别复杂，但每一步都很重要，都不能马虎哦！只有认真做好每一步，才能得出可靠的结论呀！。
四格表卡方检验
目的和意义
目的
通过四格表卡方检验，可以了解两个 分类变量之间的关系，判断它们是否 独立或者存在某种关联性。
意义
四格表卡方检验在医学、生物学、社 会学等领域有广泛的应用，可以帮助 研究者了解不同类别数据之间的关系 ，为进一步的研究提供依据。
02 卡方检验基础知识
卡方检验的定义
总结词
卡方检验是一种统计方法，用于比较实际观测频数与预期频 数之间的差异。
详细描述
卡方检验适用于分析两个分类变量之间的关系，特别是当样本量较小或理论频数较低时。 它可以用于检验两个分类变量之间是否存在关联性，以及这种关联性是否具有统计学显 著性。此外，卡方检验还可以用于评估分类变量的一致性，例如诊断准确率、调查问卷
的一致性等。
卡方检验的基本步骤
• 总结词：卡方检验的基本步骤包括选择适当的卡方检验类型、构建期望 频数、计算卡方统计量、选择合适的显著性水平以及解释结果。
社会学研究
在社会学研究中，四格表卡方检验用于分析两个分类变量之间的关系， 例如调查不同人群的婚姻状况与性别比例的关系。
生物学研究
在生物学研究中，四格表卡方检验用于分析物种分布、生态位和种群 遗传结构等。
心理学研究
在心理学研究中，四格表卡方检验用于分析不同心理特征或行为模式 在不同人群或条件下的分布情况。
样本量大小的要求
足够大的样本量
四格表卡方检验需要足够的样本量才能获得 可靠的统计结果。通常来说，样本量越大， 结果的稳定性越高。
考虑最小样本量
在选择样本量时，需要考虑最小样本量的要 求。根据研究目的和预期效应大小，确定合 适的样本量。
卡方检验的局限性
1 2 3
适用范围有限
四格表卡方检验主要用于比较两组分类变量之间 的关联程度，对于连续变量或等级变量则不太适 用。
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件资料卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性。
在配对四格表中，每个单位都有两个分类变量，分别是行变量和列变量。
为了进行资料卡方检验，需要满足以下条件来选用适当的公式。
1. 单位互斥：每个单位只能属于一个格子。
在配对四格表中，每个单位只能同时属于一个行分类和一个列分类，不能重复计数。
2. 单位独立：每个单位之间的分类结果互不影响。
这意味着在进行统计分析时，每个单位的分类结果应该是独立的，不受其他单位的影响。
3. 预期频数要求：每个格子的预期频数应大于5。
预期频数是指在无关联情况下，每个格子中的单位数。
当预期频数小于5时，卡方检验的结果可能不准确。
4. 独立性检验：进行资料卡方检验之前，需要先进行独立性检验。
这是为了判断两个分类变量之间是否存在关联性。
如果独立性检验的结果显著，说明两个变量之间存在关联，可以进行资料卡方检验。
在配对四格表资料卡方检验中，可以使用卡方检验公式来计算卡方值和p值。
卡方值是一种衡量观察值与期望值之间差异的指标，而p值则用于判断差异是否显著。
卡方检验公式如下：X^2 = Σ (O - E)^2 / E其中，X^2表示卡方值，Σ表示求和，O表示观察频数，E表示预期频数。
通过计算卡方值，可以得到一个近似服从自由度为(k-1)(m-1)的卡方分布。
自由度的计算公式为自由度= (行数-1) * (列数-1)，其中行数和列数分别为配对四格表的行数和列数。
根据卡方分布的累积分布函数，可以计算出p值。
p值表示观察到的差异在无关联情况下发生的概率。
当p值小于显著性水平（通常为0.05），可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在关联性。
总结起来，配对四格表资料卡方检验的公式选用条件包括单位互斥、单位独立、预期频数要求和独立性检验。
通过计算卡方值和p值，可以判断两个分类变量之间是否存在关联性。
这种方法可以应用于各种领域的研究，帮助我们了解变量之间的关系，并为决策提供依据。
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2分布是一连续型分布，而四格表资料属离散型
分 布 ， 对 其 进 行 校 正 称 为 连 续 性 校 正 (correction for continuity), 又 称 Yates 校 正 （ Yates' correction）。
H0：红花散无效, H1：红花散有效 。α=0.05 n=37<40 采用四格表确切概率法。Spss操作 过程同例8-1
четверг, 2
1.建立数据文件
在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li83.sav。
行变量：“组别”，Values为：1＝“红花 散”，2＝“安慰剂”
列变量：“效果”，Values为：1＝“改善 ”，2＝“无效”；
четверг, 2
列联表分析
четверг, 2
统计量
卡方 检验
一致性检验 危险度分析
配对四格表卡 方检验
четверг, 2
主要输出结果
校正只适用于四格表 理论数小于5的格子数为0(占0%),最小理论数为8.24
четверг, 2
结果分析
由总频数n＝376＞40，最小理论频数8.24 ＞5，使用Pearson卡方检验。
检验统计量 2 值：
2R,C(A rcTrc)2 （ AT） 2
T r,c1
rc
T
четверг, 2
2(27125.324)2(522.76)2(7491.76)2
25.324
22.76
91.76
(268.24)256.77 8.24
df(21)(21)1
Pearson 2 值近似服从自由度为 df＝(R－1)(C－1)的 2 分布
четверг, 2
四、连续性校正公式
校正公式：
2 (AT0.5)2， T
2 (ad bc n/2)2n
(ab)c (d)a (c)b (d)
четверг, 2
校正 2 检验
例8-2 某中医院将71例血栓闭塞性脉管炎Ⅲ 期2~3级患者随机分为两组，分别用活血温经汤 和通塞脉1号治疗。结果如表8-4，推断两药疗效 有无差别。
четверг, 2
2. spss操作过程
（1）在spss中调出数据文件Li8-2.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
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1122.59 15
18
卡方值
четверг, 2
2 检验的基本公式
2 (A T )2 d f(R 1 )C ( 1 ) T 上述基本公式由Pearson提出，因此软件上
常称这种检验为Peareson卡方检验，下面将要 介绍的其他卡方检验公式都是在此基础上发展起 来的。它不仅适用于四格表资料，也适用于其它
校正卡方检验2 =2.746，P=0.098，不能认为两药疗效不同。
четверг, 2
第二节 四格表确切概率法
四格表确切概率法基本思想 实例
четверг, 2
➢四格表资料：当①总例数n<40; ➢②用其他方法所得概率接近检验水准α； ➢③四格表中有实际频数A=0； ➢④四格表中有理论频数T<1。 ➢应采用四格表确切概率法。四格表确切概率法 系英国统计学家Fisher于1934年提出，又称 Fisher精切概率法（Fiser s exact test)
четверг, 2
一、卡方检验的基本思想
例8-1 对表8-1资料推断两药的疗效有无差别
H0: 1 2，即两药总体有效率相等
由于总体有效率未知，将两组数据合并，计算合并
样本有效率（称为理论有效率）
p =345/376=91.76%，
据此推算两组的理论有效数：
T11=276×345/376=253.24， T21=100×345/376=91.76，
本章结构
第一节 四格表 2检验
第二节 四格表确切概率法
第三节 R×C 表资料的 2检验
第四节 配对四格表资料的 McNemar检验
第五节 多个样本率的两两比较
четверг, 2
第一节 四格表 2检验
卡方检验的基本思想 四格表专用公式 四格表卡方检验的应用条件 校正卡方检验
четверг, 2
2 检验
由总频数n＝37<40，使用Fisher Exact Test（Fisher精确检验）。
由Fisher精确检验双侧P= 0.001 <0.05 ，以α＝0.05水准拒绝H0，差异有统计学 意义，可以认为红花散能够改善周围血 管闭塞性病变患者的皮肤微循环状况。
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疗法 胃金丹 西药 合计
有效
无效
271(253.24) 5(22.76)
74(91.76) 26(8.24)
345
31
合计 276 100 376
有效率 98.19% 74.00% 91.76%
четверг, 2
列联表资料分析
把全部数据按两个分类变量（原因变量、结 果变量）进行完全分类列成的频数表格称为列联 表，R行C列的列联表简称R×C表，2×2列联表 也称为四格表，利用列联表进行分类资料的检验 称为列联表分析。
（3） 2检验
从菜单选择 Analyze→Descriptive
Statistics→Crosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。
четверг, 2
输出结果
理论数小于5的格子数为2(占50%),最小理论数为4.18 卡方检验：有效观测数 n=71>40，有两个格子理论数T<5，故用
表8-4 两组疗效比较
疗法
有效
无效
合计
通塞脉1号
26
7
33
活血温经汤
36
2
38
合计
62
9
71
четверг, 2
例8-2 对表8-4资料推断两组的疗效有无差别
（1） H0: 1 2 ，即两组疗效相同
H1: 1 2 ，即两组疗效不同 ， α=0.05
（2）计算2值，最小理论数
933
T12
4.18 71
четверг, 2
例8-3 研究中药制剂红花散改善周围血管闭 塞性病变患者的皮肤微循环状况，以安慰剂作对 照，将37个病例随机分到两组，结果如表8-5 ， 分析红花散的疗效。
表8-5 红花散改变缺血组织皮肤微循环资料
组别
改善
无效
合计
红花散
15
5
20
安慰剂
3
14
17
合计
18
19
37
четверг, 2
例8-1 用专用公式 计算 2 值：
2 (271 26 5 74)2 376 56.77 , df 1
276100 345 31
查
2界值表，
2 0.05 ,1
3.84
下结论：
2
2 0.05 ,1
3.84;
P 0.05，按 0.05水准，
拒绝
H
，接受
0
H
，可以认为疗效不同。
1
четверг, 2
结果分析：Pearson 2＝56.77，双侧P＝
0.000＜0.05，以α＝0.05水准拒绝H0，差 异有统计学意义，可认为两药疗效不同。
четверг, 2
三、四格表 2检验的应用条件
(1)当n≥40，且所有T≥5时，用Pearson 2 检验 (2)当n≥40，而有1≤T＜5时，用校正2检验
因有理论数1<T<5，n>40，故用校正2检验
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27 1(26 273671 /2)2 2.75
33 38 62 9 df1
(3)确定P值，作结论
查界值表， 0 2 .0(1 5)3.8， 420 2 .05P>0.05，按
α=0.05水准不拒绝H0，不能认为两法疗效不同。
Karl Pearson (1857~1936) 英国统计学家 1901年10月与 Weldon，Galton 一起创办 Biometvika
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例8-1 某医院收治376例胃脘痛患者，随机分 为两组，分别用新研制的中药胃金丹和西药治疗。 结果如表8-1，探讨两药疗效有无差别。
表8-1 两药治疗胃脘痛的疗效四格表
Weight Cases by框，框内选入“频数 ”，即指定该变量为频数变量
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加权变量
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（3） 2检验
从菜单选择 Analyze→Descriptive
Statistics→Crosstable（交叉表） 指定 Row(s)：组别 Columns(s)：疗效 击Statistics按钮选择Chi-square。
1.建立数据文件
在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li81.sav。
行变量：“组别”，Values为：1＝“胃金 丹”，2＝“西药”
列变量：“疗效”，Values为：1＝“有效 ”，2＝“无效”；
频数变量：“频数”。
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2. spss操作过程
（1）在spss中调出数据文件Li8-1.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
2 值的大小反映了实际频数A与理论频数T的吻合程度
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