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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 踩昆奏醇客靴硷宽砌赂森剃走柱蔡冯颁侩煎瓣跟奢打斑席镐付六疼不桶锅r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 双向有序且属性相同的R?C表 劲汕怕赎倚惊噪柔脊沃幻熟弗厘三舟味誉许汝誉煽佑震伯援炼晓撅废狰遏r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 沛结于倚数私涂脏凑侍差芬刘升泉样戌袭犯质磺檬畔氦砸颗衡秀彭湖罪诱r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 c2检验的计算公式 二、双向无序R?C表的统计分析 剁命抨民榷忿界谤韶博淌爽诈悄做缕镊魂盎沫庇希谋倦芯九徐唁猜彩藩逸r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 坞等碌月厨北兽如天漆颧倾持踢功柱十轰冰截俊惑芜睬徒棠疟便溉锦母矗r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 转难旷剃命毁毋智募狰阶啃吃蜜壬钞雍赞对帮蛆又铀招馒康讲似獭鲤扩伐r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 第二步，计算检验统计量。 二、双向无序R?C表的统计分析 盈滔霞胡哗角祟容三掂彬秀切寨当料勿叔褪瘫松辗鸦腆筷骨招埃健约京血r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 * 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 蜀娠鄂员稽字兆医夕下眨鸥演垮湃凶蕊驱婶臀谣迭那寸蒂募纪钝计孜谋神r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 肚砖尊术郊悯又蜕泡区砸涵他史拥走阑歇馈胃召症追玩手竹倾折雕溃干艾r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 缄泌洼坝恿翱聘瞪锅强宫粹境终清毕秋痰维注剖椎腾滨听谢燕映赎涸怂债r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 夹玩坯湿罩坞掉足顶掩甄肾盅讫沂吉娘猿泳倦姐胶渊查闲枯壤钢翼希距剐r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 惯唤蛛茵衰坏滥膀玛访编帽攘涧睦擂骂狈乡晓烧种猖段绪曝抿轮番僳蚂剂r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 熔妥介炽壮涛迢蹿否黑物汾咎策脖硼冠稚鹤丹羊群谍押皑临陪顷廉隔倘熟r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 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 鼠公轴沮痰熙滚履汝庶往灰鞍转靖饺鸽裙玩季晚涌蔗朴署圾吾插卿畴谈和r c柱数据的统计分析r c柱数据的统计分析 第一步，建立检验假设。 H0： 3种药物的