第八章 卡方检验PPT.ppt

可以采取如下二个措施之一： 扩大样本含量N; 根据医学合理性，作合理的合并。 根据医学合理性作合理的合并，把输血三次和四次的合并，统称为输血三次以上。 旧编码 新编码 0 0 1 1 2 2 3 3 4 3 最小期望值（理论值）为4.09，2cells(25%)格子的 理论值小于5。 由此可见，pearson chi-squre的结论是不可信的。 我们继续根据医学合并合理性作合理的合并，把输血二次、三次及四次的合并，统称为输血二次以上。 旧编码 新编码 0 0 1 1 2 2 3 2 差异有统计学意义。最小理论值为6.65， 0 cells的理论值小于5 例8－2 某研究人员收集了亚洲，欧洲和北美洲人的A、B、AB、O血型资料，结果见表8.9.其目的是研究不同地区的人群血型分类构成是否一样？ 操作步骤： 过程：Data Weight Cases ☉ Weight cases by freq Analyze Nonparametric Tests Crosstables … Row(s):treat Column(s)：effect Statistics: chi-square Cells:Rows ok Pearson chi-squre的结论是可信的，根据概率得出：不同地区血型分布的差异有统计学意义。 在行列卡方中，只能作出总的结论，但不知道哪两个地区血型分布的差异有统计学意义。还要进行两两比较，即进行卡方分割。 重复多次的卡方检验，将使第一类错误扩大，必须重新规定检验水准。本例的检验水准为0.017. 行列卡方分割——两两比较 进行亚洲和欧洲的比较： 点击变量”area”与“missing”处的… 弹出”missing values”对话框： 点击“discrete Missing values”,并在其下面的格子中输入”3“，点击ok. P=0.0000.017,差异有统计学意义。 即亚洲和欧洲人的血型构成有统计学意义。 三、行列表的注意事项： 行列表中不宜有1/5以上的格子的理论值小于5，也不允许有理论值小于1。如果发生上述情况，可有两种处理方法： 加大样本含量，从而期望增大理论值； 将理论值小于5的行和列进行合并（医学上合理性）； 若多个样本比较的卡方检验结论有统计学意义，并不能判定任意两组之间的差异有统计学意义，必须用行列分割的办法进一步作两两比较，同时，必须重新规定检验水准。 第二节 四格表X2检验 （1）为了不计算理论频数T，四格表资料的?2检验的专用公式 （当n≥ 40，T≥ 5时） a，b，c，d为四格表的实际频数； （a+b)， (c+d)， (a+c)，(b+d)为周边合计数 n=a+b+c+d 一、四格表X2检验基本概念和计算公式 （2）四格表资料的?2检验的校正公式当 n ≥ 40，1≦ T5时 计数资料的实际频数为分类资料，非连续的，由公式7-3算得的卡方值是离散型分布，卡方界值表依据 ?2 分布，是连续型分布，当v=1时，用公式7-3所得的概率偏小，需要校正，又称Yates校正（Yates correction） 。 （3）n40或T1时，或用公式7-3与7-7计算 出卡方所得概率p≈ α，不能用X2检验， 需用四格表资料的Fisher 精确概率法。 二、例题及统计分析 例8－3 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处理方法，观察某种癌病的比较。见表8.18 操作步骤： 过程：Data Weight Cases ☉ Weight cases by ：freq Analyze Descriptive Statistics Crosstables … Row(s): Column(s)： Statistics: chi-square Cells:Rows Pearson chi-squre P=0.11，差异有统计学意义。 即某种药物加化疗与单用某种药物治疗某种癌症 的疗效有统计学意义 例8－5 有22只大白鼠随机分成实验组与对照组。每组12只，实验组用某种化学物质进行诱发肿瘤试验，实验结果如表8.23所示，问两组发癌率有无显著性差异？ 过程如前述 * * 第 八 章 检 验 X2检验 X2检验是一种用途较广的假设检验方法。它常用于分类变量资料的统计推断，如： （1）两个或多个总体——率或构成比 的比较； （2）计数资料的相关分析； （3）多个样本率比较的X2分割； （4）频数分布拟合优度的X2检验。 对于两样本率比较的资料，可用 检验 来推断两总体率是否有差别。 X2 自由度v=(行数－1）（列数－1） A：实际频数 T：理论频数 2.行列分割 若P0.05,我们拒绝无效假设