第七章 X2检验课件.pptVIP

第七章 率和构成比的比较 χ2检验 又叫卡方检验，是一种用途比较广泛的假设检验方法，本章介绍： 1.应用χ2检验推断两个（或多个）总体率（或构成比）之间有误差别； 2.两个分类变量之间有无关联。 第一节 四格表（2×2表）χ2检验 χ2检验的统计量基本公式为 这里R是Row（行）的字头，C是Column（列）的字头，ARC是位于R行C列交叉处的实际频数，TRC是位于R行C列交叉处的理论频数。nR是ARC所在的行的合计，nc是ARC所在列的合计，n是多个样本例数的合计。 由此看出， χ2值反映了实际频数与理论频数的吻合程度。 χ2值永远是正值。 χ2值大，说明实际频数与理论频数的差距大。但χ2值大于多少才认为差别有统计学意义，要与χ2界限值相比较才能加以判断。 一般来说， χ2 χ20.05(v),则P0.05，说明实际频数与理论频数的差别由抽样误差所引起的可能性很大，因而接受无效假设；如χ2 ≥χ20.05(v),则P0.05，说明实际频数与理论频数的差别由抽样误差所引起的可能性很小，因而拒绝无效假设。 χ2值的大小还与自由度有关，其计算公式为： v =（行数-1）（列数-1） 例题：某院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组，结果见下表。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别？ 1、建立检验假设并确定检验水准 H0 ：π1=π2，即试验组与对照组降低颅内压的总体有效率相同 H1 ：π1≠π2，即试验组与对照组降低颅内压的总体有效率不等 α=0.05 2、计算检验统计量 3、查表及统计推断 自由度v=(2-1)(2-1)=1，查χ2界值表，确定p值，做出统计推断。P0.05，在α=0.05的检验水准下，拒绝H0 ，接受H1，认为两组降低颅内压总体有效率不等，有统计学意义。 1、建立数据文件 某药品检验所随机抽取574名成年人，研究某抗生素的耐药性。其中179例未曾使用该抗生素，其耐药性为40.78%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药性为45.57%，结果见下表，试问两种人群的耐药性是否一样？ 第二节 行×列表χ2检验 用于多个样本率的比较、两个或多个构成比的比较等 基本数据有以下3种情况： 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，有R行C列，称为R×C表。 计算公式仍用Pearsonχ2公式 1、建立数据文件 某省观察三个地区花生污染黄曲霉菌B1的情况如下表。问三个地区花生的黄曲霉菌B1污染率均有差异吗？ * * * 在比较按二分类定性定量的两个率的时候，例如死亡率与生存率、阳性率与阴性率、有效率与无效率等，由于有抽样误差存在，我们不能仅凭样本率的值的大小就下结论，而必须经过显著性检验。 87.00 200 26 174 合计 78.18 96 21 75 对照组 95.20 104 5 99 试验组 有效率（%） 合计 无效 有效 组别 表7-1 两组降低颅内压有效率的比较 SPSS操作分析步骤如下 建立3个变量： 处理组别“treat”变量： 1=试验组 2=对照组 疗效变量“effect”： 1=有效 2=无效 频数变量“freq” 2、统计分析 菜单选择 SPSS程序 3、主要输出结果及解释 44.08 574 321 253 合计 40.78 179 106 73 未服该药 45.57 395 215 180 曾服该药 耐药性（%） 合计 敏感 不敏感 用药史 练习题 SPSS操作分析步骤如下 建立3个变量： “疗法”变量： 1=物理疗法组 2=药物疗法组 3=外用膏药组 “疗效”变量： 1=有效 2=无效 频数变量“freq” 2、统计分析 菜单选择 SPSS程序 3、主要输出结果及解释 3、主要输出结果及解释