SPSS列联表分析
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2.配对四格表卡方检验
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例2: 有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B 方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患 者,每个患者分别用A和B两种方法进行诊断,判断两种方法诊断癌症有无差别, A方法是否可以代替B方法。 问题1:两种方法诊断癌症有无差别? 问题2:A方法是否可以代替B方法(两者的一致性如何)?
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Kappa一致性检验
1、Kappa检验旨在评价两种 方法是否存在一致性,或者是 同一个研究者先后两次的诊断 结果 2、Kappa检验会利用列联表 的全部数据
3、Kappa检验可计算Kappa值 用于评价一致性大小
配对χ2检验(McNemar检验)
1、配对χ2检验主要确定两种方 法诊断结果是否有差别
发病 率%
服药组 40(50.49)190(179.51)230
17.3
(nR) 9
对照组 50(39.51)130(140.49)180
27.7
8
合计
90(nC)TRC=3n2R0nC/n
410(n)21.9
5 TRC:第R行、第C列格子的理论频数;nR:第R行的合计数; nc:第C行的合计数;n:总计数
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变量视图 数据视图
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结论:
两种药物治疗急性心肌梗塞患者的预后并 不相同,A药病死率为5.6%,低于 B药 (14.3%),但差异无统计学意义(χ2=2.796, P=0.095>0.05)。
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例1.3:案例解析( Fisher精确检验) 用两种药物治疗某种疾病的结果如下,问两药的疗效有误差别?
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结论:
两种药物治疗胃溃疡的复发率并不相同,中药组复发率为23.2%,高于西 药组(5.9%),差异有统计学意义(χ2=6.305,P=0.012<0.05)。
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例1.2:案例解析(连续性校正卡方)
用药物A治疗急性心肌梗死患者198例,24小时内死亡11例,病死率为5.56%,另 42例治疗时采用药物B,24小时内死亡6例,病死率为14.29%,提问:两组病死率 有无差别?
组别
A药 B药 合计
治愈
2 3 5
未治愈 合计
14
16
8
11
22
27
治愈率 % 12.5 27.3 18.5
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Fisher 精 确 检 验 比 较 稳 健 , 国 外 有 统计学专家认为样本数<1000就应 该 用 Fisher 精 确 检 验 , 也 有 些 人 认 为所有的卡方检验都可以使用 Fisher精确检验。
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例1.1:案例解析: 某种中药治疗胃溃疡的复发率与常规西药比较是否相同?
Hale Waihona Puke 疗效分组治愈中药
43
西药
48
操作流程:
数据:加权个案-频率变量:权重-确定 分析-统计描述-交叉表 行:分组 列:疗效
统计量:卡方-确定 单元格:计数-观察值、期望值
百分比:行-继续 确定
复发 13 3
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数据录入
个案加权
列联表分析
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列联表是指对一组观察对象,分别观察其两种分类变量的表现,归纳成双向交叉 排列的统计表,这类统计表用的描述行变量和列变量之间的关系称列联表,或交叉 表。
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➢一、 四格表资料的2检验 ➢二、 配对四格表资料的 2检验 ➢三 、 四格表资料的Fisher确切概率法 ➢四、 R×C列表资料的2检验 ➢五、 多个样本率间的多重比较
2、配对χ2检验只利用“不一致 “数据,如表中b和c
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前面介绍过列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性, 以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例,例子中行变量 “药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。
本例为配对设计的列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属 性,只是对这个属性的判断方法不同而已。如上表所示,行和列均指的是患者 是否患有癌症,所不同的是一个是A方法,另一个是B方法。这种列联表最大的 特点是行和列数目永远都是一样的,且属性相同。此时,再用成组计数资料的 χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验 (McNemar检验)。
(130-140.49)2/140.49=6.36,=(2-1)*(2-1)=1,查表得,0.25>P>0.01
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2检验实际上是将两样本率的比较转换成实际频数与理论频数 的比较,2值的大小反应了各格子的实际频数与理论频数T的接近 程度。若检验假设H0成立,实际频数与理论频数相差就不应该很 大,因此得到的2值可能就比较小,P>,可认为两样本率来自同一 总体的可能性比较大。反之,若实际频数与理论频数相差很大,则 得到的2也相应的很大,P<,可认为两样本率来自同一总体的可 能性比较小。
率的比较 一致性检验 拟合度检验
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1.四格表卡方检验
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目的:推断两个样本率(构成比)是否有差别(两样本率来自总体率相同的总体) 要求:两样本的两分类个体数排列成四格表资料 H0:两样本的率相同; H1:两样本的率不同
Pearson卡方值: 自由度:
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两组人群流感发病率的比较
分组
发病人数 未发病人数 合计
假设两组发病率相同,均等于合计的发病率21.95(90/410),组服药组的理论发病人数
T11=230*(90/410)=50.49,对照组的理论发病人数T21=180 *(90/410)=39.51,同理可以算出两
组未发病的理论频数分别为179.51,140.49
带入上述公式2=(40-50.49)2/50.49+(190-179.51)2/179.51+(50-39.51)2/39.51+
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四格表与各组率
卡方检验结果
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四核表卡方的选用条件:
1、总例数≥40,且所有理论频数≥5,看Pearson卡方结果; 2、总例数≥40,有1个理论频数≥1且<5,χ2检验需进行连续性校正,这时 以连续性校正结果为准;(连续性校正卡方只在四格表中才计算) 3、总例数≥40,至少2个理论频数≥1且<5,看Fisher精确检验 结果; 4、总例数<40或者出现理论频数<1,看Fisher精确检验结果; 5、总例数≥40,且所有理论频数≥5,似然比χ2检验与Pearson卡方一致