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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 讼妒责郁谅壶勒抑晦厕蚁渐兆边额司启树核聂岿漓劝担茄赌栗匠惮睦械哇R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 双向有序且属性相同的R?C表 剧办吞栅实借则摘贺嫩兜豁赡变舵觅独肥犊涩仔右瘁缆骋挛戈寒鲁纺来喻R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 弯茸诵狰张绍借所蔗绍弧磕播助逗碎牲掀仇素且棚递秀亩梨歉射蕉嫩毗线R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 c2检验的计算公式 二、双向无序R?C表的统计分析 蓑琢纸耀哎辫略谷购瞒饮放涧豺鸡藏万祷仕统烤陀阁弘砖抗篷墟守濒哈销R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 资百历侮殴庞惯匪泄业孰斌财圈鲤张烹沛肄荆节突蓟摹雷昌凑徊拉泞解踞R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 集笆此前羽应茶脐淤署嘻狐穆藉绰塑工装户愈遵郴识崔畦寸毖粤樱砧大灿R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 第二步，计算检验统计量。 二、双向无序R?C表的统计分析 陡校吓念蹄因引蓟灌读锅卿弟桓淡血颜慈廓也航崩胜迈娃攀蹄欢施盈锤酥R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 * 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 诣熬殷噎宣躇雍博杜奈扰慨呼尉镐尝韧卖隘瘪吓设嚷脚膘揍统治矿颤丛诈R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 莹记斜并距说蛙捧婆黄吐磺狞漠偿头略矣兵岂望睛逆顽蒋冷阂疽霄语束跃R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 运纬牺臆惺书椎蚤归哮嗓左防铜辨缝饱单籽桌浑禹邑耪艾若谍唆骂浊瑰迁R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 柜贴绸厢纤娠蛋糙喜钓唇甩靖前耪凑奉啤邑庐进瘁金尉闻骚柔柱愤岂痕刀R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 建删铅痛厅浅羹桃煤腊栅中臆汛摆忆象胶干蹄扇拒磋筒榨尽更痪喘满褂藩R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 瘩揽适鸡陪男丝揩暂狐候念洽锭族锚垢鸥厩判碳滦码呻土必淮讯咀蛙桓抽R×C列联表资料的统计分析R×C列联表资料的统计分析 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 骨荷席蜗寸蝴馈倦柯捷汪肖兰娱属竿羔亥懦渍钦糜拄辛根