(优选)第三讲卡方检验Ppt

Continuit y Correction a
5.118
1
.024
Likelihood Rat io
6.304
1
.012
Fisher's Exact Test
.018
.011
Linear-by-Linear Association
6.084
1
.014
N of Valid Cases
126
a. Computed only for a 2x2 table
SPSS
• Nominal表示是否分析两个分类（通常指无序分 类）变量间关联性，其下可计算以下指标：
• 1）Contingency coefficient复选框：即列联系数， 在分析行列变量间关联性时使用；其值为 界于0 ～1之间该系数越大表示两变量间关联性越大，反 之则较小
C
2 2 n
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此时的显 著性水准 为0.0125
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• 同理需对1、3与2、3进行比较，结果如下
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4.列联表关联性分析*
• Correlations复选框：计算行、列两变量的 Pearson相关系数（主要用于行、列变量都 是计量资料的两变量相关分析，并计算 Pearson关联系数r又称为r）和Spearman等 级相关系数（主要用于分析行、列变量均 为等级变量，计算Spearman等级相关系数 又称为秩相关系数rs或又称为rs）
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二者间有 关联
但是关联 系数较小
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5.有序分组资料的线性趋势检验
• 例：打开课文附属光盘数据例7-11；问年龄 与动脉粥样硬化间是否存在线性变化趋势？
呋喃硝胺 甲氰咪胍
疗效
未治愈
治愈
8
54
20
44
28
98
Total 62 64
126
Ch i-Sq u are T est s
Pearson Chi-Square
Value 6.133b
dfห้องสมุดไป่ตู้1
Asymp. Sig. (2-sided)
.013
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
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2.卡方检验（配对卡方检验）
• 对应于配对资料的卡方检验；即可用于四 格表，也可用于行数列数相等的方表
• 例：打开课文附属光盘数据例7-3，请问两 种方法的结果是否有别？
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3.行列表卡方检验
• 如果列联表的行数或/和列数超过2， 统称为R*C表
• 当结局变量为无序变量时，分析不同 处理方法的结局构成或率时可以使用 卡方检验
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• 例如：打开课文附属光盘数据例7-6；请问三种疗 法的的疗效是否有别？
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• 须注意，结论为各总体率不全相同 • 因此需要对该表格进行卡方分割，两两比
较 • 使用Data –Select Cases选择三组中的两组，
做四格表卡方检验
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未选择的 数据将不 会分析
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13.78.
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• 以上提示未见单元格的理论频数小于5， 不必校正
• 卡方检验的结果为P=0.013，拒绝H0， 认为两种药物的总体疗效不同
（优选）第三讲卡方检验
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卡方检验
双向 无序 变量 间关 联性
无序变量与 等间距变量关联性
Pearson 相关或秩相关
双向 有序 变量 间关 联性
一致性检验 OR值 配对卡方
分层变量 存在时卡
方检验
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药物 * 疗效 Crosstabu lation
Count
药物 Total
• 2）Phi and Cramer's V复选框： f（Phi）， 仅仅在四格表中使用，界于0～1之间，反 映行与列变量间的关联性大小；如果超过 两行或两列，则关联系数可以用Cramer's V 表示，它同样界于0～1之间
f
2 n
V
2
nk
1
(其中k为行数和列数中较小的一个)
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• 例如：打开课文附属光盘文件例7-8；请问两种血 型系统间是否有关联性