a. 2 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.09.
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 0 1 2 3 新编码 0 1 2 2
VAR00001 * VAR00002 Crosstabulation Count 0 VAR00001 Total 1 2 25 1 26 VAR00002 1 18 8 26 2 21 13 34 Total 64 22 86
Chi-Square Tests Value 9.679a 11.997 8.680 86 df 2 2 1 Asymp. Sig. (2-sided) .008 .002 .003
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
ROW * COLUMN Crosstabulation COLUMN A ROW 亚洲 Count Expected Count % within ROW Count Expected Count % within ROW Count Expected Count % within ROW Count Expected Count % within ROW 321 411.3 29.7% 258 196.9 49.9% 408 378.9 41.0% 987 987.0 38.1% B 369 215.8 34.2% 43 103.3 8.3% 106 198.8 10.7% 518 518.0 20.0% AB 95 64.2 8.8% 22 30.7 4.3% 37 59.1 3.7% 154 154.0 5.9% O 295 388.8 27.3% 194 186.1 37.5% 444 358.2 44.6% 933 933.0 36.0% Total 1080 1080.0 100.0% 517 517.0 100.0% 995 995.0 100.0% 2592 2592.0 100.0%
Chi-Square Tests Value 12.317a 14.154 6.669 86 df 4 4 1 Asymp. Sig. (2-sided) .015 .007 .010
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
行列分割的种类
多组间的两两比较； 多个实验组与同一对照组比较。

（1）多组间的两两比较

对进行行列卡方检验有统计学意义的资料， 进一步作两两比较时，不能再用原来的检验 水准作为是否拒绝H0的标准。因为重复多次 的假设检验，将使第一类错误扩大。必须重 新规定检验水准，作为拒绝H0的根据。
在多组间的两两比较时，其检验水准按下式估计： ɑ‘＝ɑ / N，其中
观测值的频次
期望频次


(2)Percentages 是确定输出百分比的选项栏。该选 项栏中的选项用于确定在输出文件中的交叉表单元格 中是否要输出百分比。 1)Row：单元格中个案的数目占行总数的百分比。 2)Column：单元格中个案的数目占列总数的百分比。 3)Total：单元格中个案的数目占个案总数的百分比。 (3)Residuals 是确定残差的选项栏。 1)Unstandardized:非标准化残差。 2)Standardized: 标准化残差 3) Adj. Standardized:调整的 T )2 T
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P<0.05,我们拒绝无效假设H0,只能作出总 体上有无统计学意义的总的结论，而不能对 每两两之间有无统计学意义作出结论。若要 进行两两比较。还需要把行列表进行分割， 才能对每两两之间有无统计学意义作出结论。
选择统计分析内容

单击statistics 按钮，打开statistics 对话框， 如图所示:
卡方（X2）值选项,用以检验行变量和列变量之间是 否独立。适用于名义变量（定类变量）或顺序变量 （定序变量）。
是皮尔逊（Pearson）相关系数r 的选项。用以测量变 量之间的线性相关。适用于顺序变量或尺度变量（定距 以上变量）。
肯得尔等级相关tau-b 系数
肯得尔等级相关tau-c 系数 Eta 是当一个变量为名义变量，另一个变量为尺度变 量时，测量两个变量之间关系的相关比率。
系统默认状态是不输出上述参数。如用户需 要可自行选择。上述选择做完以后，单击 Continue 返回到Crosstabs 对话框。

单击Cells（单元格）按钮，打开Cell Display 对话框， 如图 所示。 Counts 是单元格的频次选项栏
第八章
X
2
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 X2 来推断两总体率是否有差别。
a. 4 cells (40.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.28.
最小期望值（理论值）为1.28，4cells(40%)格子的 理论值小于5。 由此可见，pearson chi-squre的结论是不可信的。
行变量
列变量
是在输出结果中显示聚类条图
是隐藏表格，如果选择此项，将不输出R×C 交叉表

从左侧的源变量窗口中选择两个名义变量或 顺序变量分别进入Row(s)（行）窗口和 Column(s)（列）窗口。进入Row(s)窗口的 变量的取值将作为行的标志输出，而进入 Column(s)窗口的变量的取值将作为列的标志 输出。
手术中输血次数 感染与否 无感染 感染 0 25
1
1 18 8
2 12 6
3 5 6
4 4 1
Total 64 22
Total
26
26
18
11
5
86
操作步骤




1．Analyze→ Descriptive→ Crosstabs 打开 Crosstabs 对话框。 2.从左侧的源变量窗口中选择“row” 变量进入到 Row(s)窗口中，选择”column”变量进入到 Column(s) 窗口 3．单击Statistics 按钮，打开statistics 对话框。选 择Chi-square 选项。单击Continue返回到crosstabs 对话框。 4.单击Cell 按钮，打开Cell Display 对话框。选择 Row 选项。单击Continue 返回到Crosstabs 对话框。 5.单击OK 按钮，提交运行。

n(n 1) N C 为所需检验的次数，此 处n为参加检验的组数。 2
2 n
（2）多个实验组与同一对照组比较
一般认为：此时的假设检验的水准ɑ’ 为：
＝
‘
2k 1

有些书上认为为：
＝
‘

k 1
二、例题及统计分析
SPSS——计数资料的统计分析
分析过程
Analyze→ Descriptive→ Crosstabs 打开 Crosstabs 分析对话框， 如图 所示：
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 0 1 2 3 4
新编码 0 1 2 3 3
ROW * COLUMN Crosstabulation Count COLUMN 0 ROW Total 1 2 25 1 26 1 18 8 26 2 12 6 18 3 9 7 16 Total 64 22 86

例如
例2－1 感染组和非感染组，其输血次数是否有显著 性差异？

手术中输血次数 感染与否 无感染 0 25 8 26 1 18 6 26 2 12 6 18 3 5 1 11 4 4 22 5 86 Total 64
感染
Total
感染与否 * 手术中输血次数 Crosstabulation
Chi-Square Tests Value 10.162a 12.386 8.476 86 df 3 3 1 Asymp. Sig. (2-sided) .017 .006 .004
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
欧洲
北美洲
Total
Chi-Square Tests Value 297.375a 297.233 9.788 2592 df 6 6 1 Asymp. Sig. (2-sided) .000 .000 .002
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 30.72.