卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)

1、卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) spss18.0 卡方檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 主要內(nèi)容 1.兩獨(dú)立樣本率比較的卡方檢驗(yàn) 2.配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn) 3.分層資料的卡方檢驗(yàn) 4.卡方的兩兩比較 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 一、兩獨(dú)立樣本的卡方檢驗(yàn) 列聯(lián)表資料：指兩個(gè)或者多個(gè)分類變量各水平組合頻數(shù)分 布表，又稱頻數(shù)交叉表，簡(jiǎn)稱交叉表（Crosstabs）。 下表為四格表 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 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） 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 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

2、量名”effect”， 1=“有效”，2=“無(wú)效”。 頻數(shù)變量：變量名“freq”，將四格表中的4 個(gè)頻數(shù)輸入此列 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) （2）加權(quán)個(gè)案 加權(quán)個(gè)案是指對(duì)變量，特別是頻數(shù)變量賦 予權(quán)重。本例對(duì)變量“freq”進(jìn)行加權(quán)。 Spss18.0操作 點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”選擇“加權(quán)個(gè)案” 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 彈出下列窗口 選擇加權(quán)個(gè)案，并將變量“freq”拉進(jìn)框內(nèi) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) （3）卡方檢驗(yàn)操作： 分別選擇 “分析” “統(tǒng)計(jì)描述” “交叉表” 如右圖 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 彈出交叉表（Crosstabs）主對(duì)話框 1.行變量 本例選擇“group” 2.列變量 本例選擇“eff

3、ect” 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 點(diǎn)擊右邊“統(tǒng)計(jì)量”選項(xiàng)，彈出對(duì)話框 （如下圖） 選擇“卡方”選項(xiàng) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) （4）結(jié)果解釋： 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) Pearson 卡方：非校正卡方檢驗(yàn) 連續(xù)校正：僅適用于四格表 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) Fisher 的精確檢驗(yàn)：Fisher確切概率檢驗(yàn)，也僅 適用于四格表資料 似然比：似然比卡方檢驗(yàn)，適用 表資料 線性和線性組合：線性相關(guān)性檢驗(yàn)，兩變量均為 等級(jí)變量，且從小到大排列時(shí)方有意義，其他 情況忽略 R C 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 其他選項(xiàng)介紹 1.相關(guān)性：計(jì)算Pearson和 Spearsmen相關(guān)系數(shù)，用以 說明行變量和列變量的相

4、關(guān) 程度。 2相依系數(shù)：又稱列聯(lián)系數(shù)。 也是用來(lái)說明相關(guān)性。 3.Gamma :測(cè)量?jī)蓚€(gè)等級(jí)變 量之間關(guān)聯(lián)度的統(tǒng)計(jì)量 4.Kappa：Kappa系數(shù)，見 下文 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 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 列百分比：給出列變量百分比 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 不需要加權(quán)個(gè)案的數(shù)據(jù) 如果數(shù)據(jù)格式如下圖（例：骨科數(shù)據(jù)） 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 每一行都是一個(gè)個(gè)體，無(wú)需加權(quán)。如果分析4 種病變節(jié)段在性別分布有無(wú)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(quán)數(shù)據(jù)。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 1.兩獨(dú)立樣本率比較的卡方檢驗(yàn) 2.配

5、對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn) 3.分層資料的卡方檢驗(yàn) 4.卡方的兩兩比較 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 2.配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn) 配對(duì)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)是對(duì)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(cè) 量，觀察其陽(yáng)性和陰性例數(shù)。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 文件chi_pair.sav為例 操作過程： 分析 統(tǒng)計(jì)描述 交叉表 行變量：treat_b 列變量：treat_a 統(tǒng)計(jì)量：統(tǒng)計(jì)量：McNemar 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果解釋：所用方法是基于二項(xiàng)分布的 McNemar檢驗(yàn)，p=0.000（雙側(cè)），差異顯 著，即抗生素用于治療呼吸道感染是有效的。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 使用 系數(shù)分析吻合情況

6、例：116例患者的診斷結(jié)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。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 文件diagnosis.sav為例 操作過程： 分析 統(tǒng)計(jì)描述 交叉表 行變量：treat_b 列變量：treat_a 統(tǒng)計(jì)量：統(tǒng)計(jì)量：McNemar Kappa 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果解釋：McNemar 檢驗(yàn)結(jié)果p=0.057，兩 法診斷結(jié)果差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 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(jì)學(xué)意義且 較強(qiáng)。一般大于0.7表示吻合度較強(qiáng)。 0.70.4一般

7、，小于0.4表示較弱 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 1.兩獨(dú)立樣本率比較的卡方檢驗(yàn) 2.配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn) 3.分層資料的卡方檢驗(yàn) 4.卡方的兩兩比較 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 例：Doll和Hill以709例肺癌患者做病例、709 個(gè)非腫瘤患者做對(duì)照，按性別分層，研究 吸煙與肺癌的關(guān)系，調(diào)查結(jié)果如下表。試 做肺癌的病例對(duì)照分析。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 如果不分層結(jié)果如下 結(jié)果解釋：p=0.002，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 分層做法 操作:(1)建立數(shù)據(jù)文件 分層變量：選如“gender” （2）菜單選擇 統(tǒng)計(jì)量主對(duì)話框下 風(fēng)險(xiǎn) Cochrans and Mantel-Haen

8、szel統(tǒng)計(jì)量 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果1：男性卡方檢驗(yàn)p=0.000 女性p=0.584 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 關(guān)于OR值 Odds Ratio:相對(duì)危險(xiǎn)度（也稱比值比、優(yōu) 勢(shì)比） 指病例組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值 除以對(duì)照組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比 值。 涵義：暴露者的疾病危險(xiǎn)度為非暴露者的 多少倍。OR1說明疾病的危險(xiǎn)度因暴露而 增加，暴露與疾病為“正”關(guān)聯(lián)。OR1說 明疾病的危險(xiǎn)度因暴露而減少，“負(fù)”關(guān) 聯(lián) 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果3：OR的均一性檢驗(yàn),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

9、高于女性 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果4：又稱協(xié)變量分析，將性別當(dāng)做協(xié)變 量，即剔除性別這個(gè)影響后吸煙與肺癌的 關(guān)系。結(jié)果顯示在剔除性別影響后，吸煙 和肺癌仍然顯著相關(guān)，即吸煙史導(dǎo)致肺癌 的危險(xiǎn)因素。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 結(jié)果5：又稱公共OR值估計(jì)，合并OR值為2.812，95%置 信區(qū)間不包括1，且與1相比差異有顯著性（p=0.000） 注意：經(jīng)OR值均一性檢驗(yàn)各層OR值有顯著差異時(shí)，不宜 計(jì)算公共OR值 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 主要內(nèi)容 1.兩獨(dú)立樣本率比較的卡方檢驗(yàn) 2.配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn) 3.分層資料的卡方檢驗(yàn) 4.卡方的兩兩比較 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 多個(gè)率間的多重比較 多

10、個(gè)率比較的資料可以整理成多個(gè)2乘k表資 料，若不經(jīng)過任何處理，而直接進(jìn)行兩兩比 較，必須重新規(guī)定檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，其目的是為保 證檢驗(yàn)假設(shè)中I型錯(cuò)誤 的概率不變。 重新規(guī)定檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的估計(jì)方法有兩種 1.多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較 分析目的為k個(gè) 實(shí)驗(yàn)組間，任兩個(gè)率進(jìn)行比較 ，公式如下 (1)/2 1k k 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 2(1)k 例 3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較，其檢驗(yàn)水準(zhǔn) 用上 面公式估計(jì)如下 0.0125 3(3 1)/2 1 2.實(shí)驗(yàn)組與同一個(gè)對(duì)照組的比較 公式如下 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) SPSS進(jìn)行兩兩比較 有兩種方式 1.第一種，直接通過“選擇個(gè)案“來(lái)篩選數(shù)據(jù)。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 第二種方法：SPSS語(yǔ)法修改。 選擇“黏貼”選項(xiàng)，進(jìn)行修改。 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 通過修改個(gè)案選擇和黏貼交叉表的語(yǔ)法 也可以直接進(jìn)行交叉表語(yǔ)法的修改 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 練習(xí) 練習(xí)一：某醫(yī)院欲比較異梨醇口服液（實(shí) 驗(yàn)組）和氫氯噻嗪+地塞米松（對(duì)照）降低 顱內(nèi)壓的療效。將200例顱內(nèi)壓增高患者隨 機(jī)分為兩組。見下表。問兩組降低顱內(nèi)壓 的總體有效率有無(wú)差別 卡方檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn) 練習(xí)2：某醫(yī)師