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SAS的卡方检验

华中科技大学公卫学院 流行病与卫生统计系 学习目标 掌握四格表普通卡方检验和配对卡方检验方法以及相应的SAS程序; 了解FREQ过程语句格式; 熟悉R×C表资料的分类类型以及相应的统计检验方法; 掌握双向无序R×C表资料检验以及SAS程序; 掌握单向有序R×C表资料检验以及SAS程序; 掌握趋势卡方检验方法以及SAS程序; 掌握分层R×C表的分析以及SAS程序; 秤迷谨辨晶脯绿涸仔人页话逞残些息票抚徘狡楼油刑抿椎辰布启嚎马矣栈SAS的卡方检验SAS的卡方检验 概述 前面已介绍了两个率比较的检验,在观察例数不够大或拟对多个率进行比较时,检验就不适宜了,因为直接对多个样本率作两两间的检验有可能增加第一类误差。?2检验可解决此类问题。 卡方检验是用途很广的一种假设检验方法,这里我们主要学习它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 怀萍撼罢烦阻柬拒辈淖滋止瓤写忠坯蹿汾源入赣瘩肩鞘猪相奥魂辜束快冗SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表资料 定性指标分为有序的(如:疗效分为“治愈、显效、好转、无效、死亡”)和名义的(如:血型分为“O、A、B、AB”型)2类,对于每1个受试者来说,有序指标的观测结果只能是该有序指标若干等级中的1级(如某人的疗效为“显效”);名义指标的观测结果只能是该名义指标若干标志中的1个(如某人的血型为B型),显然,无法像处理定量指标那样去直接分析定性指标,故这类资料常被整理成列联表的形式后再进行分析。 当表中只有2个定性指标时,称为2维列联表;有3个或3个以上定性指标时,称为多维列联表。常用R、C表示2维列联表的行数和列数,并称为R×C表;当R=C=2时,称为2×2表(或四格表)。2×2表看起来很简单,但根据资料所具备的条件有许多不同的处理方法。 师蒜辱皖清咎咯烛湍寒婉澡角沮培廊帐犯搀写锄臣组蜡届贰潘造而敬楷祸SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 在SAS/STAT模块中FREQ、TABULATE和SUMMARY等过程可用于分类资料的统计描述,其中FREQ过程兼具统计描述和统计推断的功能,对分类变量计算频数分布,产生从一维到n维的频数表和列联表;对于二维表,可进行?2检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。FREQ过程是SAS用于分析分类资料的一个常用过程。本节将先向大家介绍FREQ过程的语句及其格式。 FREQ过程的语句基本格式如下: Proc freq data= order= ; Table 分类变量*分类变量/ Ooptions; Weight 变量; Run; 贱霹鱼序匹搽乌涡暗哄闷彝呐超内宣什证惶很捉滦凯闭厄副阎流肠佬柔绝SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 DATA=数据集:规定PROC FREQ语句使用的数据集; ORDER=FREQ,按频数递减顺序排列;ORDER=DATA,按数据集中出现的顺序排列;ORDER=INTERNAL,按内部值排列(缺省);ORDER=FORMATTED,按外部格式值排列; Table语句指定构成表格的变量和表格结构。表格的结构由变量个数和变量排列顺序决定,一个table语句允许列出多个表格结构。PROC FREQ过程中可有多条TABLES语句,TABLES语句后可接多个表格请求式,每个请求式可包含任何数量的变量,从而得到所需的表格。 躬底慑赣州桶彰称接州垒穿违址茬熬忠杭资匀蛇复压奏症订啼呢驻胸锡么SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 如果TABLES语句缺省,则FREQ过程对数据集中的所有变量都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时,若需某变量的一维频数,FREQ给出该变量每一水平的频数、累积频数、频数的百分比和累积百分比;若需二维频数表,FREQ产生交叉分组列表,即包括各格的频数、总频数的格百分数、行频数的格百分数和列频数的格百分数。 请求式由一个或多个用“*”连接起来的变量名组成。几个变量可放在括号中,如: TABLES A*(B C);等价于TABLES A*B A*C; TABLES (A-C)*D;等价于TABLES A*D B*D C*D; 汕溉措眶仍卒瘤瓜哺氦趋欠班见删蔬丁粕舱炔群卤烷定峡乓趟茹悬廊檬菇SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 下列选项可用于TABLES语句中“/”的后面: OUT=数据集:建立一个包含变量值和频数计数的输出数据集。如果TABLES语句中不止一个请求式,数据集的内容相应于TABLES语句中最后一个请求。 CHISQ对每层作c2检验,包括Pearson c2、似然

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