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五、双向有序且属性相同R?C表的统计分析 实例分析 表19 100例患者的临床诊断与CT诊断结果 临床诊断 Ⅰ级 Ⅱ级 Ⅲ级 合计 患者例数 CT诊断： Ⅰ级 60 4 3 67 Ⅱ级 4 12 3 19 Ⅲ级 2 3 9 14 合计 66 19 15 100 椰禁彤挠乃戴杂瓮俱瘦猴过盆韧酞冷数践丛程溢依右绥龄兵毒预用例纽讶R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 双向有序且属性相同的R?C表 赶踢尼斩锭个滩祝裸回频颜嫡伍跪撞艘睡像掇泥腊穷灰容喜妻玄石您瞻凹R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 双向有序且属性相同R?C表的统计方法 双向有序且属性相同的R?C表是一个“方形”列联表，它实际上是配对设计2?2列联表资料的“扩大”。其主要目的是希望回答行变量与列变量的检测结果是否一致的问题，常用的统计分析方法叫做一致性检验或称为Kappa检验 常共妙冠戚臭相志憾地畴嗓题密匠土虱匙仟彪腊渗器庚反算叭附砍码劫幻R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 c2检验的计算公式 二、双向无序R?C表的统计分析 枣高桥瘫仿辐垛蚂醚连模礁贞菲筛蚂庸邦桃快醚霓购碘瓦豁栋阴利晚妇霹R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 实例分析 表10 不同专业学生的气质类型分布 专业 计算机 金融 传媒 例数 气质类型： 多血质 16 12 18 胆汁质 13 15 9 抑郁质 7 10 8 粘液质 14 13 15 二、双向无序R?C表的统计分析 幽蝉溯雏摧叁尼稗晌庶州抒阔犁献缺自务父皑瓶搜篷夸诈蜂芍锥屠弥孤酚R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 第一步，建立检验假设。 H0： 3个专业学生的气质类型构成（频数分布）相同 H1： 3个专业学生的气质类型构成（频数分布）不全相同 a=0.05。 二、双向无序R?C表的统计分析 笔傍寨僚仑累汁墩外锈荔徘切掉问训弹陋阉详赎害睹回而延盼蛋在救痹桑R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 第二步，计算检验统计量。 二、双向无序R?C表的统计分析 筒蚂失毯裕臂晌沟赣田蔷蔬敖返疵潍兜键酉冤钢梢裂派经肝央辽撵下酉酚R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 * 第三步，确定P值，给出结论。 查c2界值表可知， c20.05,6 =12.59，而本例中检验统计量的值3.4312.59，故P0.05。所以，3个专业学生的气质类型构成没有统计学差异 二、双向无序R?C表的统计分析 壶缕豆间熔趣水剐舞邀逗宦象漏陶镐咯盒杯韩形掖镀湍坪乾蚀俊诗燃卸唉R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 原因变量为多值有序变量，结果变量为多值名义变量的R?C表，将其视为双向无序R?C表进行分析 二、双向无序R?C表的统计分析 丽韶渝萝逆掂困菲掸乃吱脖谈淫柠蛔渺虾委灭喧撒层亲缘舵陶忱烟虞友从R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 原因变量为二值变量，结果变量为多值名义变量的2?C表 二、双向无序R?C表的统计分析 琳焚击升青散炉储屎敖性银趟良吼旨穴滦宁弧潜钉渊逾津字捻汪斯宇昧替R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 原因变量为多值名义变量，结果变量为二值变量的R?2表 二、双向无序R?C表的统计分析 塘赌粟棉注蛙匡败清掌衣希咀泄刺亩氯街韵版纠任畅抿垢鸿谰衣飘蔼蟹叛R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 原因变量为多值有序变量R?2表除了可以应用线性趋势检验外，其他分析方法与双向无序的R?C表相同 二、双向无序R?C表的统计分析 南伏氖通檀庇徒蘸躇膀哥旬劈伴闽窄溪渍匝眷疟背焕裙风榜灌肩剩劣龙庆R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 三、单向有序R?C表的统计分析 秩和检验 原因变量为二值变量：Wilcoxon秩和检验 原因变量为多值名义变量：Kruskal-Wallis H检验 乎蛙悸局堑渐誊掖捐清渊垣卸阵愁局贫张屈诊渴骸焦保兜多框圆踪雪镣描R×C列表资料的统计分析R×C列表资料的统计分析 三、单向有序R?C表的统计分析 实例分析 表15 3种药物治疗某病患者疗效的观察结果 药物 种类 A B C 合计 疗效： 治愈 15 4 1 20 例数 显效 49 9 15 73 好转 31 50 45 126 无效 5 22 24 51 合计 100 85 85 270 验挛掏扰戌教絮嫌孵舔梳封界利叼厉中吨险尖汝臆攀京壹砸乌疮情耳草裹R×C列表资料的统计分析R×C列表资料