《SPSS卡方檢驗》PPT課件

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1、spss18.0卡方檢驗主要內(nèi)容1.兩獨立樣本率比較的卡方檢驗2.配對計數(shù)資料的卡方檢驗3.分層資料的卡方檢驗4.卡方的兩兩比較一、兩獨立樣本的卡方檢驗列聯(lián)表資料：指兩個或者多個分類變量各水平組合頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉表，簡稱交叉表（Crosstabs）。下表為四格表操作過程（1）建立數(shù)據(jù)文件（chi2_2.sav）數(shù)據(jù)格式：4行3列（如下圖）分類變量（行變量）：變量名“group”，1=“抗病毒組”，2=“紫外線組”。分類變量（列變量）：變量名”effect”，1=“有效”，2=“無效”。頻數(shù)變量：變量名“

2、freq”，將四格表中的4個頻數(shù)輸入此列（2）加權個案加權個案是指對變量，特別是頻數(shù)變量賦予權重。本例對變量“freq”進行加權。Spss18.0操作點擊“數(shù)據(jù)”——選擇“加權個案”彈出下列窗口選擇加權個案，并將變量“freq”拉進框內(nèi)（3）卡方檢驗操作：分別選擇“分析”“統(tǒng)計描述”“交叉表”如右圖彈出交叉表（Crosstabs）主對話框1.行變量本例選擇“group”2.列變量本例選擇“effect”點擊右邊“統(tǒng)計量”選項，彈出對話框（如下圖）選擇“卡方”選項（4）結果解釋：Pearson卡方：非校正卡方檢驗

3、連續(xù)校正：僅適用于四格表Fisher的精確檢驗：Fisher確切概率檢驗，也僅適用于四格表資料似然比：似然比卡方檢驗，適用表資料線性和線性組合：線性相關性檢驗，兩變量均為等級變量，且從小到大排列時方有意義，其他情況忽略其他選項介紹1.相關性：計算Pearson和Spearsmen相關系數(shù)，用以說明行變量和列變量的相關程度。2相依系數(shù)：又稱列聯(lián)系數(shù)。也是用來說明相關性。3.Gamma:測量兩個等級變量之間關聯(lián)度的統(tǒng)計量4.Kappa：Kappa系數(shù)，見下文觀察值：觀察頻數(shù)期望值：期望頻數(shù)行百分比：給出行變量百分比

4、列百分比：給出列變量百分比不需要加權個案的數(shù)據(jù)如果數(shù)據(jù)格式如下圖（例：骨科數(shù)據(jù)）每一行都是一個個體，無需加權。如果分析4種病變節(jié)段在性別分布有無差異，如下圖：將“性別”和“病變節(jié)段”分別拖入行變量和列變量，其他操作同需加權數(shù)據(jù)。1.兩獨立樣本率比較的卡方檢驗2.配對計數(shù)資料的卡方檢驗3.分層資料的卡方檢驗4.卡方的兩兩比較2.配對計數(shù)資料的卡方檢驗配對設計的特點是對同一樣本的每一份樣品分別用A、B兩種方法處理，或者前后測量，觀察其陽性和陰性例數(shù)。文件chi_pair.sav為例操作過程：分析統(tǒng)計描述交叉表行變量

5、：treat_b列變量：treat_a統(tǒng)計量：McNemar結果解釋：所用方法是基于二項分布的McNemar檢驗，p=0.000（雙側），差異顯著，即抗生素用于治療呼吸道感染是有效的。使用系數(shù)分析吻合情況例：116例患者的診斷結果見下表及數(shù)據(jù)“diagnosis.sav”，使用kappa系數(shù)法分析影像CT診斷和病理診斷的吻合情況。文件diagnosis.sav為例操作過程：分析統(tǒng)計描述交叉表行變量：treat_b列變量：treat_a統(tǒng)計量：McNemarKappa結果解釋：McNemar檢驗結果p=0.057

6、，兩法診斷結果差異無統(tǒng)計學意義兩種診斷吻合系數(shù)為k=0.740，p=0.000，說明兩種診斷方法的吻合度有統(tǒng)計學意義且較強。一般大于0.7表示吻合度較強。0.7~0.4一般，小于0.4表示較弱1.兩獨立樣本率比較的卡方檢驗2.配對計數(shù)資料的卡方檢驗3.分層資料的卡方檢驗4.卡方的兩兩比較例：Doll和Hill以709例肺癌患者做病例、709個非腫瘤患者做對照，按性別分層，研究吸煙與肺癌的關系，調(diào)查結果如下表。試做肺癌的病例對照分析。如果不分層結果如下結果解釋：p=0.002，差異具有統(tǒng)計學意義分層做法操作:(1

7、)建立數(shù)據(jù)文件分層變量：選如“gender”（2）菜單選擇統(tǒng)計量主對話框下風險Cochran’sandMantel-Haenszel統(tǒng)計量結果1：男性卡方檢驗p=0.000女性p=0.584結果2：風險估計，男性組OR=14.043，95%置信區(qū)間不包括1。女性OR=1.222，95%置信區(qū)間包括1。提示，對于男性而言吸煙史發(fā)生肺癌的危險因素，女性則不是。關于OR值OddsRatio:相對危險度（也稱比值比、優(yōu)勢比）指病例組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值除以對照組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值。涵義：暴露者的疾病危

8、險度為非暴露者的多少倍。OR>1說明疾病的危險度因暴露而增加，暴露與疾病為“正”關聯(lián)。OR<1說明疾病的危險度因暴露而減少，“負”關聯(lián)結果3：OR的均一性檢驗,用兩種方法比較性別之間OR是否存在差異（p=0.001）。說明男性高于女性結果4：又稱協(xié)變量分析，將性別當做協(xié)變量，即剔除性別這個影響后吸煙與肺癌的關系。結果顯示在剔除性別影響后，吸煙和肺癌仍然顯著相關，即吸煙史導致肺癌的危險因