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分类变量资料的统计分析 分类变量资料的统计推断 率的抽样误差与标准误 标准误的计算 总体率的可信区间 样本率与总体率比较的u检验 两个独立样本率比较的u检验 卡方检验 检验的基本公式 四格表专用公式 1.四格表形式 组别 阳性数 阴性数 合计 甲组 a b a+b 乙组 c d c+d 合计 a+c b+d N 2.四格表专用公式 举例 连续性校正公式 配对四格表资料的 检验 计算公式 举例 行×列(R×C)表资料的 检验 四格表是指只有2行2列的表格,当行数或列 数超过2时,统称为行 ×列表。行×列表的 检验是对多个样本率(或构成比)的检验。 适用条件:表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5,或有一个格子的理论频数小于1。 两个(多个)率或构成比的比较 推断两个或多个分类变量是否相关联或相互独立 两个或多个发生率或构成比是否相同 一致性检验与配对卡方检验 配对设计包括 同一样本接受不同处理的比较 配对的两个受试对象分别给予两种处理 一致性检验与配对卡方检验 资料为配对资料 结果是否基本一致 * Kappa ≥0.75一致性好 * 0.75>Kappa≥0.4一致性一般 * Kappa <0.4一致性较差 结果有无差别:配对卡方检验 freq过程 功能:描述性统计以及假设检验的功能 对分类变量计算频数分布,产生频数表和列联表; 对于列联表资料(两个或更多因素),对两因素间的关系进行统计学推断; 对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。 freq过程 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 freq过程的一般格式 例1:两独立样本率的比较 在研究糖尿病的临床试验中,将258名患者随机分为两组,一组204人服用盐酸苯乙双胍药,死于心血管病的26人,另一组64人服安慰剂,死于心血管病2人,问两种药物心血管病死率有无差别? 表 两种疗法心血管病病死率比较 疗法 死亡人数 生存数 合计 病死率% 苯乙双胍 26 178 204 12.75 安慰剂 2 62 64 3.13 合计 28 240 268 10.45 问:两组病死率差别是否是抽样误差或是用苯乙双胍药物的作用? SAS程序 SAS结果 例2:多个独立样本率的比较 将做了手术的761例皮肤黑色瘤患者分为4组。 1组:术后不接受治疗 2组:术后接受化疗 3组:术后接受免疫疗法 4组:术后接受化疗和免疫疗法 问:不同疗法患者3年生存率有无差别? 表 黑色素瘤患者随访3年生存情况 治疗组 生存人数 死亡人数 合计 生存率% Ⅰ 77 108 185 41.6 Ⅱ 89 103 192 46.4 Ⅲ 99 104 203 48.8 Ⅳ 90 91 181 50.0 合计 355 406 761 46.6 1.假设:H0; ?1= ?2 = ?3= ?c=355/761=46.6 H1:四组总体生存率不等或不全等 2. ?=0.05(差别显著的水准) SAS程序 SAS结果 SAS结果 例3:配对资料的卡方检验 SAS程序 SAS结果 SAS结果 TABLES语句中“/” 后面的选项: CMH:
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