(优选)第三讲卡方检验Ppt
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《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》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。
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
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ν=1
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ν=6
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ν=பைடு நூலகம்0
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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
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ν=1
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ν=3
ν=6
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ν=10
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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 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）
医学统计学卡方检验详解演示文稿
第七十三页，共138页。
第七十四页，共138页。
SPSS软件Biblioteka 作• 第1步：定义变量第七十五页，共138页。
• 第2步：输入 原始数据
第七十六页，共138页。
• 第3步：定义频数
• 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数 变量）
第七十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（1）
• 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和中医分型分别进入行和列
第六十五页，共138页。
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频数 变量）
第六十六页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第六十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（2） • 选择统计
量按钮
• 在交叉表 ：统计量
• 2）当n≥40，但有理论频数1≤理论值＜5 时，用连续校正的卡方检验；或者确切概 率法。
• 3） n<40或有理论值<1，或P≈α时，用 确切概率法。
第四十九页，共138页。
【例4】某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感染HBV 的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防注射组和非 预防组，结果见表。问两组新生儿的HBV总体感染率有无 差别？
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数
变量）
第四十二页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表
• 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第四十三页，共138页。
• 第4步：x2检验（2）
• 选择统计 量按钮
• 在交叉表
第七十四页，共138页。
SPSS软件Biblioteka 作• 第1步：定义变量第七十五页，共138页。
• 第2步：输入 原始数据
第七十六页，共138页。
• 第3步：定义频数
• 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数 变量）
第七十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（1）
• 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和中医分型分别进入行和列
第六十五页，共138页。
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频数 变量）
第六十六页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第六十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（2） • 选择统计
量按钮
• 在交叉表 ：统计量
• 2）当n≥40，但有理论频数1≤理论值＜5 时，用连续校正的卡方检验；或者确切概 率法。
• 3） n<40或有理论值<1，或P≈α时，用 确切概率法。
第四十九页，共138页。
【例4】某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感染HBV 的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防注射组和非 预防组，结果见表。问两组新生儿的HBV总体感染率有无 差别？
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数
变量）
第四十二页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表
• 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第四十三页，共138页。
• 第4步：x2检验（2）
• 选择统计 量按钮
• 在交叉表
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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？
SPSS
SPSS
SPSS
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
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 13.78.
SPSS
• 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
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
6.0841ຫໍສະໝຸດ .014N of Valid Cases
126
a. Computed only for a 2x2 table
此时的显 著性水准 为0.0125
SPSS
• 同理需对1、3与2、3进行比较，结果如下
SPSS
SPSS
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）
SPSS
• 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？
SPSS
SPSS
SPSS
• 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
SPSS
未选择的 数据将不 会分析
• 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)
SPSS
• 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
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
SPSS
（优选）第三讲卡方检验
SPSS
SPSS
SPSS
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
SPSS
药物 * 疗效 Crosstabu lation
Count
药物 Total
SPSS
二者间有 关联
但是关联 系数较小
SPSS
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
df 1
Asymp. Sig. (2-sided)
.013
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)