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一. 多个样本率的比较 例4 用A、B、C三种不同方法分别处理新生儿脐带，发生感染的情况见表9-6，试比较三种不同方法的脐带感染率有无差异。 处理组 脐带感染 合计 感染率％ 感染 未感染 A 76 3143 3219 2.36 B 15 2409 2424 0.62 C 2 762 764 0.26 合计 93 6314 6407 1.45 表9-6 三种脐带处理方法的感染情况 1. 建立检验假设，确定显著性水平 H0：p1=p2=p3（三种处理脐带感染总体率相同） H1：p1，p2，p3不全相等 （三种处理脐带感染总体率不全相等） ?=0.05 2. 求检验统计量 3. 求P值，下结论 c20.05,2=5.99，c20.005,2=10.60，故c2c20.005,2，得P0.005，按a=0.05检验水准拒绝H0 ,接受H1，即三种不同处理的脐带感染率差异有统计学意义。 二. 两组构成比(频率分布)的比较 例5 为研究某新药对尿路疼痛的止痛效果，将144名患者随机分为治疗组和对照组，每组72例，两组患者尿路疼痛的原因见表9-7，问两组尿路疼痛原因的分布有无差异。 分组 尿路疼痛原因 合计 尿路感染 器械损伤 其他 治疗组 34 29 9 72 对照组 29 35 8 72 合计 63 64 17 144 表9-7 两组患者尿路疼痛原因的分布 三. 多组构成比(频率分布)的比较 例6 某疼痛测量研究，给160例术后疼痛患者提供四种疼痛测量量表，即VAS/NRS/VDS/FPS，患者首选的量表及其文化程度见表9-8，问患者首选疼痛量表与文化程度是否有关？ 表9-8 不同文化程度患者首选量表的类型 文化 程度 首选疼痛量表 合计 VAS VDS NRS FPS 高中以下 3(3.5) 16(18.7) 18(19.7) 44(39.0) 81 高中 0(1.6) 10(8.6) 9(9.0) 18(17.8) 37 高中以上 4(1.8) 11(9.7) 12(10.2) 15(20.2) 42 合计 7 37 39 77 160 R×C表c2检验的条件 理论频数不宜太小 增大样本容量 删去理论频数太小的格子所对应的行或列 合并理论频数太小的格子所相邻的行或列 第七节 四格表的Fisher确切概率法 表9-9 两组新生儿HBV感染率的比较 T＜1或n＜40 组别 阳性 阴性 合计 感染率% 预防组 4 18 22 18.18 非预防组 5 6 11 45.45 合计 9 24 33 27.27 公式9-16是四格表边际合计数固定时,出现表中频数为a，b，c，d的概率 0 22 9 2 1 21 8 3 2 20 7 4 3 19 6 5 5 17 4 7 6 16 3 8 7 15 2 9 8 14 1 10 4 18 5 6 9 13 2 9 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Fisher确切概率法计算累计概率(p) ad－bc=D*=－66 ad－bc=-99 ad－bc=-132 ad－bc=66 ad－bc=99 0 22 9 2 (1) Fisher确切概率法计算累计概率(p) 1 21 8 3 (2) 本例为双侧检验: 计算p=p1+p2+p3+p4+p5+p10=0.1210＞a=0.05 结论:p＞0.05,还不能认为预防注射和非预防注射组的HBV感染率不同. 单侧检验 H1: p1＜p2,计算累计？ P=P (1)+ P (2)+P (3)+P (4)+P (5)？ 双侧检验H1: p1≠p2,计算累计？（课本双侧是小于和等于的都加起来） P=P (1)+P (2)+P (3)+P (4)+P (5)+P (10)？ 率的标准误 总体率的估计 大样本率的假设检验—u检验 c2检验 小 结 比：说明A是B的若干倍或几分之几。 比=A:B 率：说明某现象或事物发生的频率或强度。 率=