醫(yī)學統計學8課件

第八章2檢驗,主要內容及課程安排,7.2四格表2檢驗7.3配對資料2檢驗7.1行列表2檢驗,2檢驗,用途：分類計數資料的假設檢驗，檢驗兩個或多個總體率或構成比有無差別?；舅枷耄簩嶋H頻數與理論頻數的符合程度，即差別是否由抽樣誤差引起的。H0（無效假設）：總體參數沒有差別檢驗統計量：,7.2四格表x2檢驗,本節(jié)介紹應用2檢驗推斷兩個總體率（或構成比）之間有無差別及兩分類變量間有無相關關系。,四格表（fourfoldtable）,兩組兩分類變量資料，就構成四格表。,例8-1：,某藥品檢驗所隨機抽取574名成年人，研究某抗生素的耐藥性。其中179例未曾用過該抗生素，其耐藥率為40.78%；在395例曾用過該藥的人群中，耐藥率為45.57%，結果見下表，試問兩種人群的耐藥率是否一樣？,表8-1某抗生素的人群耐藥性情況,假設檢驗的目的：推斷12？,分析：,假設1=2=253/574=44.08%，則曾服該藥：理論上不敏感的人數T11=3950.4408=395253/574=174.10理論上敏感的人數T12=3950.5592=395321/574=220.90未服該藥：理論上不敏感的人數T21=1790.4478=179253/574=78.90理論上敏感的人數T22=1790.5522=179321/574=100.10,2檢驗基本思想：,(174.10),(78.90=253-174.10),(220.90=395-174.10),(100.10=321-220.90),2檢驗的基本公式,上述基本公式由Pearson提出，因此軟件上常稱這種檢驗為Pearson卡方檢驗，下面將要介紹的其他卡方檢驗公式都是在此基礎上發(fā)展起來的。它不僅適用于四格表資料，也適用于其它的“行列表”。,解一：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：兩種人群對該抗生素的耐藥率相同（1=2）H1：兩種人群對該抗生素的耐藥率不相同（12）檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得，2=1.150.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，不拒絕H0，差異無統計學意義。,專業(yè)：結合本例，尚未發(fā)現兩種人群對該抗生素的耐藥率有顯著性差異。,四格表專用公式,為了不計算理論頻數T,可由基本公式推導出，直接由各格子的實際頻數（a、b、c、d）計算卡方值的公式：,解二：,2檢驗的適用條件,連續(xù)性校正,例8-2：,某醫(yī)學院抽樣調查大學生四年級和五年級學生近視眼患病情況，四年級學生的近視率為7.14%，五年級學生的近視率為35.71%，調查結果見下表，試問該大學四年級與五年級學生的近視眼患病率是否一樣？,表8-2兩個年級大學生的近視眼患病率比較,4240,1T21=2.335,解：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：四年級與五年級學生的近視眼患病率相同（1=2）H1：四年級與五年級學生的近視眼患病率不相同（12）檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得，2=3.6220.05(1)=3.84，P0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，不拒絕H0，差異無統計學意義。,專業(yè)：結合本例，還不能認為四年級與五年級學生的近視眼患病率不相同。,若未經校正2=5.49，P0.05，這顯然不合理。,記?。?2檢驗的應用條件：考核Tmin5？20.05,1=3.84,簡介：四格表的費歇爾精確概率檢驗,適用條件：n0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，不拒絕H0，差異無統計學意義。,專業(yè)：結合本例，尚未發(fā)現兩種培養(yǎng)基的陽性培養(yǎng)率有顯著差異。,本例b+c=2+9=1140，則,7.1行列表資料的2檢驗,四格表是指只有2行2列，當行數或列數超過2時，統稱為行列表。行列表的x2檢驗是對多個樣本率（或構成比）的檢驗。,基本公式：,專用公式：,自由度：=（R-1）x（C-1）,適用條件：表中不宜有1/5以上格子的理論頻數小于5，或有一個格子的理論頻數小于1。,1.兩組或多組樣本構成比的比較,例8-3：某研究人員收集了亞洲、歐洲和北美洲人的A、B、AB、O血型資料，結果見表8-1所示，其目的是研究不同地區(qū)的人群血型分類構成比是否一樣。,表8-1三種不同地區(qū)血型樣本的頻數分布,假設檢驗的目的：推斷123？,解：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：不同地區(qū)的人群血型分布構成相同H1：不同地區(qū)的人群血型分布構成不同或不全相同檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得P0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，拒絕H0，接受H1，差異有統計學意義。,專業(yè)：結合本例，可以認為三個不同地區(qū)的人群血型分布構成的不同或不全相同。,2.多個樣本率的比較,例8-4：某研究人員欲研究某新藥治療失眠的效果，將122名患者隨機分成三組，分別服用該新藥、傳統治療失眠藥和安慰劑，并跟蹤觀察三組患者的治療情況，結果如下表，試問三種藥物的療效是否一樣？,表8-4三組藥物治療失眠的有效率,解：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：三種藥物治療失眠的有效率相同H1：三種藥物治療失眠的有效率不同或不全相同檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得P0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，拒絕H0，差異有統計學意義。,專業(yè)：結合本例，可以認為三種藥物治療失眠的有效率不同或不全相同。,4.行列表2分割法,行列表2檢驗有統計學意義，只能認為各總體率或構成比之間總的來說有差別，但不能說明它們彼此之間都有差別，或某兩者之間有差別。若要進一步說明問題，可用行列表2分割法。,5.行列表2檢驗時應注意的問題,1.對RC表，若較多格子（1/5）的理論頻數小于5或有一個格子的理論頻數小于1，則易犯第一類錯誤。出現某些格子中理論頻數過小時怎么辦？（1）增大樣本含量（最好?。?）刪去該格所在的行或列（丟失信息?。?）根據專業(yè)知識將該格所在行或列與別的行或列合并。（丟失信息！甚至出假象）,5.行列表2檢驗時應注意的問題,2.當效應按強弱分為若干個級別，則按試驗結果可整理為單向有序行列表，在比較各處理組的效應有無差別時，宜用秩和檢驗、Ridit分析等；如作2檢驗只說明各組構成比的差異有無統計學意義。3.當多個樣本率或構成比比較的2檢驗，統計推論為拒絕檢驗假設，只認為總體率或總體構成比之間總的來說有差別，但不能說明每兩兩之間有差別，若要對每兩個率或構成比進行比較，須進行行列表的2分割。,本章重點,掌握卡方檢驗的基本思想熟悉四格表卡方成組設計的適用條件熟悉四格表卡方成組設計和配對設計的計算掌握行列表卡方的計算了解Fishers精確概率法的適用條件,練習1：,三種不同治療方法治療慢性支氣管炎的療效如表6-3，試比較三種方法治療慢性支氣管炎的療效。,表1三種不同方案治療慢性支氣管炎的療效,解：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：三種治療方法的有效率相等H1：三種治療方法的有效率不等或不全相等檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得P0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，拒絕H0，接受H1，差異有統計學意義。,專業(yè)：結合本例，可以認為三種方法治療慢性支氣管炎的效果不同或不全相同。,練習2：,欲了解兒童白血病患者的血型分布是否與成年患者有所不同，資料見表6-4。試分析兒童白血病患者與成年患者的血型分布構成比有無差別？,表2兒童急性白血病患者與成人急性白血病患者的血型分布,解：,一、建立假設，確定檢驗水準：H0：兒童白血病患者與成人患者的血型分布構成比相同H1：兒童白血病患者與成人患者的血型分布構成比不相同檢驗水準=0.05。,二、計算檢驗統計量：,三、確定P值，得出結論：,查2界值表得P0.05,統計：按照=0.05的檢驗水準，不拒絕H0，差異無統計學意義。,專業(yè)：結合本例，尚不能認為兒童急性白血病患者與成人患者的血型分布構成比不同。,練習3：,某研究室用兩種不同國產試劑檢測132份HBsAg陽性血清，結果見表6-8。問兩種試劑的檢出率有無差別？,表6-8兩種血清學檢驗結果比較,解：,一、建立假設