比較不錯(cuò)卡方檢驗(yàn)及SPSS分析

1、卡方檢驗(yàn)及卡方檢驗(yàn)及SPSSSPSS分析分析 Chi-Square Test 主要內(nèi)容主要內(nèi)容 v第一節(jié)第一節(jié) 四格表資料的四格表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) v第二節(jié)第二節(jié) 配對(duì)四格表資料的配對(duì)四格表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) v第三節(jié)第三節(jié) 四格表資料的四格表資料的Fisher確切概率法確切概率法 v第四節(jié)第四節(jié) 行行列表資料的列表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) v第五節(jié)第五節(jié) 多個(gè)樣本率間的多重比較多個(gè)樣本率間的多重比較 2 2 2 SPSS統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析 v交叉表交叉表（Crosstabs）過程 （一）四格表（fourfold data）資料的x2檢驗(yàn) （二）配對(duì)（paired data）資料的x2檢驗(yàn) （三）RC表資

2、料的x2檢驗(yàn) （四）兩分類變量有無關(guān)聯(lián)分析及列聯(lián)系數(shù)C v卡方卡方（Chi-Square）過程 （五）擬合問題-比較樣本與已知總體的分布 第一節(jié)第一節(jié) 四格表資料的四格表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) x2 test of fourfold data 2 目的：目的：推斷兩個(gè)總體率（構(gòu)成比）是否有差推斷兩個(gè)總體率（構(gòu)成比）是否有差 別（和率的別（和率的u u檢驗(yàn)等價(jià)）檢驗(yàn)等價(jià)） 要求：要求：兩樣本的兩分類個(gè)體數(shù)排列成四格表兩樣本的兩分類個(gè)體數(shù)排列成四格表 資料資料 2 xv 值計(jì)算 Pearson卡方值： 自由度： T TA 2 2 )( ) 1)(1(CR 一、一、 檢驗(yàn)的基本思想檢驗(yàn)的基本思想 2 x

3、分布分布 2 x 2 x 實(shí)例分析實(shí)例分析 例例7-1 某院欲比較異梨醇口服液（試驗(yàn)組）和氫氯噻嗪某院欲比較異梨醇口服液（試驗(yàn)組）和氫氯噻嗪+地塞地塞 米松（對(duì)照組）降低顱內(nèi)壓的療效。將米松（對(duì)照組）降低顱內(nèi)壓的療效。將200例顱內(nèi)壓增高癥患例顱內(nèi)壓增高癥患 者隨機(jī)分為兩組，結(jié)果見表者隨機(jī)分為兩組，結(jié)果見表7-1。問兩組降低顱內(nèi)壓的總體有。問兩組降低顱內(nèi)壓的總體有 效率有無差別？效率有無差別？ 表表7-1 兩組降低顱內(nèi)壓有效率的比較兩組降低顱內(nèi)壓有效率的比較 檢驗(yàn)基本步驟檢驗(yàn)基本步驟 2 計(jì)算理論頻數(shù): 計(jì)算 統(tǒng)計(jì)量 2 n nn T cR RC 建立檢驗(yàn)假設(shè) : 兩總體陽(yáng)性率相等 : 兩總體

4、陽(yáng)性率不等 c p 21 H0 H1 21 2222 2 (9990.48)(5 13.52)(75 83.52)(21 12.48) 90.4813.5283.5212.48 12.86 1) 12)(12( 值的校正值的校正 v 四格表 檢驗(yàn)的條件： 1) 2) 3) v 校正公式： 2 公式；用不校正的且 2 ,540Tn 公式；用校正的個(gè)格子且至少 2 , 51140Tn 需用確切概率法或, 140Tn T TA 2 2 )5 . 0( 2 )()()( )2/( 2 2 dbcadcba nncbad SPSS操作過程操作過程 v建立數(shù)據(jù)文件：chis01.sav 數(shù)據(jù)格式：包括4行

5、3列的頻數(shù)格式，3個(gè)變量即行變量 （group）、列變量（effect）和頻數(shù)變量（freq）。 v說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases v x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs v結(jié)合例7-1數(shù)據(jù)（chis01.sav）演示操作過程。 分類數(shù)據(jù)錄入格式分類數(shù)據(jù)錄入格式 v頻數(shù)格式：用數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案（Weight Cases）過 程以指明反映頻數(shù)的變量。 v枚舉格式： 交叉表（交叉表（Crosstabs）過程）過程 vCrosstabs過程用于對(duì)分類資料和有序分類資料進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)

6、描述和統(tǒng)計(jì)推斷。 v該過程可以產(chǎn)生2維至n 維列聯(lián)表，并計(jì)算相應(yīng)的百 分?jǐn)?shù)指標(biāo)。 v統(tǒng)計(jì)推斷包括了常用的x2檢驗(yàn)、Kappa值，分層X2 （X2M-H），以及四格表資料的確切概率（Fishers Exact Test）值。 Crosstabs過程祥解過程祥解 v 界面說明界面說明 -行Rows框用于選擇行列表中的行變量。 -列Columns框用于選擇行列表中的列變量。 -層Layer框指定分層變量，即控制變量。如果要指定 不同的分層變量做分析，則將其選入Layer框，并 用Previous和Next鈕設(shè)為不同層。 -Display clustered bar charts 復(fù)選框：顯示復(fù)式條圖

7、 -Suppress table復(fù)選框：不在輸出結(jié)果中給出行列 表。 Crosstabs過程祥解過程祥解 v界面說明界面說明 精確（Exact）子對(duì)話框：針對(duì)22以上的行列表 設(shè)計(jì)計(jì)算確切概率的方法。 統(tǒng)計(jì)量（Statistics）子對(duì)話框：用于定義所需計(jì)算 的統(tǒng)計(jì)量 -Chi-square 復(fù)選框：計(jì)算pearson卡方值，對(duì)四格表 資料自動(dòng)給出校正卡方檢驗(yàn)和確切概率法結(jié)果。 -Correlations復(fù)選框：計(jì)算行列變量的pearson相關(guān)系 數(shù)和Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)。 Crosstabs過程祥解過程祥解 v界面說明界面說明 -Kappa復(fù)選框：計(jì)算Kappa值，即內(nèi)部一致性系數(shù)，

8、 介于00.7071之間； -Risk復(fù)選框：計(jì)算比數(shù)比OR值、RR值； -McNemanr復(fù)選框：進(jìn)行配對(duì)卡方檢驗(yàn)的McNemanr 檢驗(yàn)（一種非參數(shù)檢驗(yàn)） -Cochrans and Mantel-Haenszel statistics復(fù)選框：計(jì) 算X2M-H統(tǒng)計(jì)量、X2CMH，可在下方輸出H0假設(shè)的OR 值，默認(rèn)為1。 Crosstabs過程祥解過程祥解 v界面說明界面說明 單元格（Cells）子對(duì)話框：用于定義列聯(lián)表單元格 中需要計(jì)算的指標(biāo)。 -Counts復(fù)選框：是否輸出實(shí)際觀察數(shù)（Observed） 和理論頻數(shù)（Expected） -Percentages復(fù)選框：是否輸出行百分?jǐn)?shù)（

9、Row）、 列百分?jǐn)?shù)（Column）以及合計(jì)百分?jǐn)?shù)（Total） -Residuals復(fù)選框：選擇殘差的顯示方式 格式（Format）子對(duì)話框：用于選擇行變量是升序 還是降序排列。 SPSS結(jié)果輸出結(jié)果輸出 group* effect 交叉制表group* effect 交叉制表 995104 90.513.5104.0 752196 83.512.596.0 17426200 174.026.0200.0 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 實(shí)驗(yàn)組 對(duì)照組 group 合計(jì) 有效無效 effect 合計(jì) SPSS結(jié)果輸出（續(xù)）結(jié)果輸出（續(xù)） 結(jié)論：結(jié)論：x2=12.857,

10、 df=1,雙側(cè)雙側(cè)PKappa 0.4一致性一般 Kappa0.4一致性較差 SPSS結(jié)果輸出結(jié)果輸出 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn) .013a 58 McNemar 檢驗(yàn) 有效案例中的 N 值 精確 Sig. (雙側(cè)) 使用的二項(xiàng)式分布。 a. 對(duì)稱度量對(duì)稱度量 .455.1153.762.000 58 Kappa一致性度量 有效案例中的 N 值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差 a 近似值 Tb近似值 Sig. 不假定零假設(shè)。 a. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。 b. 結(jié)論：配對(duì)結(jié)論：配對(duì)x2檢驗(yàn)的檢驗(yàn)的P0.05，可以認(rèn)為兩種方法的檢測(cè)結(jié)果差別，可以認(rèn)為兩種方法的檢測(cè)結(jié)果差別 顯著，免疫熒光法的總體陽(yáng)性檢出率要高于乳膠

11、凝集法；對(duì)兩種顯著，免疫熒光法的總體陽(yáng)性檢出率要高于乳膠凝集法；對(duì)兩種 檢測(cè)方法的一致性檢驗(yàn)檢測(cè)方法的一致性檢驗(yàn)Kappa=0.455，P0.01，說明兩種方法的，說明兩種方法的 吻合度有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但吻合度一般。吻合度有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但吻合度一般。 第四節(jié)第四節(jié) 行列表資料的表資料的 檢驗(yàn)檢驗(yàn) test of RC table 2 行行列表資料列表資料 多個(gè)樣本率比較時(shí)，有R行2列，稱為R 2表； 兩個(gè)樣本的構(gòu)成比比較時(shí)，有2行C列，稱2C表； 多個(gè)樣本的構(gòu)成比比較，以及雙向無序分類資料關(guān)聯(lián) 性檢驗(yàn)時(shí)，稱為R C表。 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 2 2 (1) (1)(1) R C A n n n

12、行數(shù)列數(shù) 一、多個(gè)樣本率的比較一、多個(gè)樣本率的比較 療法 有效 無效 合計(jì) 有效率（%） 物理療法組 199 7 206 96.60 藥物治療組 164 18 182 90.11 外用膏藥組 118 26 144 81.94 合計(jì) 481 51 532 90.41 例7-6 某醫(yī)師研究物理療法、藥物治療和外用膏藥 三種療法治療周圍性面神經(jīng)麻痹的療效，資料見表 7-8。問三種療法的有效率有無差別？ 表7-8 三種療法有效率的比較 0 H ： 321 ，即三種療法有效率相等 1 H ：三種療法有效率不全相等 05.0 04.21) 1 51144 26 51206 7 481206 199 (53

13、2 222 2 2) 12)(13( 查 2 界值表得005.0P。按05.0檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕 0 H， 接受 1 H，可以認(rèn)為三種療法治療周圍性面神經(jīng)麻痹 的有效率有差別。 檢驗(yàn)步驟： SPSS操作過程（行操作過程（行列表卡方檢驗(yàn)）列表卡方檢驗(yàn)） v建立數(shù)據(jù)文件：chis02.sav（例7-6數(shù)據(jù)） 數(shù)據(jù)格式：包括6行3列的頻數(shù)格式，3個(gè)變量分別為 行變量、列變量和頻數(shù)變量。 v說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases v x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs v結(jié)合例7-6數(shù)據(jù)（c

14、his02.sav）演示操作及界面。 SPSS結(jié)果輸出結(jié)果輸出 SPSS結(jié)果輸出（續(xù)）結(jié)果輸出（續(xù)） 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn) 21.038a2.000 21.5592.000 20.9031.000 532 Pearson 卡方 似然比 線性和線性組合 有效案例中的 N 值df 漸進(jìn) Sig. (雙側(cè)) 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望 計(jì)數(shù)為 13.80。 a. 結(jié)論：按結(jié)論：按=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕H0，接受，接受H1，可以，可以 認(rèn)為三種療法治療周圍性面神經(jīng)麻痹的總體有效率認(rèn)為三種療法治療周圍性面神經(jīng)麻痹的總體有效率 有差別。有差別。 二、樣本構(gòu)成比的比較二、樣本

15、構(gòu)成比的比較 例7-7 某醫(yī)師在研究血管緊張素I轉(zhuǎn)化酶(ACE)基因 I/D多態(tài)（分3型）與2型糖尿病腎病(DN)的關(guān)系時(shí)， 將249例2型糖尿病患者按有無糖尿病腎病分為兩組， 資料見表7-9。問兩組2型糖尿病患者的ACE基因型 總體分布有無差別？ 表7-9 DN組與無DN組2型糖尿病患者ACE基因型分布的比較 檢驗(yàn)步驟檢驗(yàn)步驟 0 H：兩組總體構(gòu)成比相同 1 H：兩組總體構(gòu)成比不同 05. 0 91. 7) 1 57138 36 120111 48 72111 42 (249 222 2 2) 13)(12( 查 2 界值表得025. 001. 0 P。按05. 0檢驗(yàn)水準(zhǔn) 拒絕 0 H ，

16、接受 1 H，可認(rèn)為 DN 與無 DN 的 2 型糖尿病 患者的 ACE 基因型分布不同。 三、雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)三、雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn) 表中兩個(gè)分類變量皆為無序分類 變量的行 列表資料，又稱為雙向無序 表資料。 注意: 雙向無序分類資料為兩個(gè)或多個(gè)樣 本，做差別檢驗(yàn)（例7-7）；若為單樣本， 做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)（例7-8） 。 CR CR 例例 7-8 測(cè)得某地測(cè)得某地5801人的人的ABO血型和血型和MN血型結(jié)果血型結(jié)果 如表如表7-10，問兩種血型系統(tǒng)之間是否有關(guān)聯(lián)？，問兩種血型系統(tǒng)之間是否有關(guān)聯(lián)？ 表7-10 某地5801人的血型 MN 血型 ABO 血型 M N MN

17、合計(jì) O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合計(jì) 1451 1666 2684 5801 （單樣本，做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)）（單樣本，做關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)） 表7-10資料，可用行列表資料 檢驗(yàn)來推 斷兩個(gè)分類變量之間有無關(guān)系（或關(guān)聯(lián)）；若有關(guān) 系，可計(jì)算Pearson列聯(lián)系數(shù)C進(jìn)一步分析關(guān)系的 密切程度： 2 2 C n 列聯(lián)系數(shù)C取值范圍在00.7071之間。0表 示完全獨(dú)立；0.7071表示完全相關(guān)。 2 檢驗(yàn)步驟檢驗(yàn)步驟 0 H：兩種血型系統(tǒng)間無關(guān)聯(lián) 1 H：兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián) 05. 0

18、222 2 43149032 5801(1) 1823 14511823 1666348 2684 213.16 (4 1)(3 1)6 查 2 界值表得 P0.05。按05. 0檢驗(yàn)水準(zhǔn) 拒絕 0 H，接受 1 H，可認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間 有關(guān)聯(lián)，其 Pearson 列聯(lián)系數(shù)為 2 2 213.16 0.1883 5801213.16 C n 由于列聯(lián)系數(shù)C=0.1883，數(shù)值較小，故認(rèn)為兩 種血型系統(tǒng)間雖然有關(guān)聯(lián)性，但關(guān)系不太密切。 SPSS操作過程操作過程 v 建立數(shù)據(jù)文件：chis04.sav 數(shù)據(jù)格式：包括12行3列的頻數(shù)格式，三個(gè)變量分別為行變 量、列變量和頻數(shù)變量。 v 說明頻數(shù)變

19、量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases v x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs v 統(tǒng)計(jì)量Statistics： Chi-square 名義 相依系數(shù)Contingency coefficient SPSS輸出結(jié)果輸出結(jié)果 ABO* MN 交叉制表ABO* MN 交叉制表 4314909021823 456.0523.6843.51823.0 3884108001598 399.7458.9739.41598.0 4955879502032 508.3583.6940.22032.0 1

20、3717932348 87.099.9161.0348.0 1451166626845801 1451.01666.02684.05801.0 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) 計(jì)數(shù) 期望的計(jì)數(shù) o A B AB ABO 合計(jì) MNMN MN 合計(jì) 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn) 213.162a6.000 248.1436.000 51.3361.000 5801 Pearson 卡方 似然比 線性和線性組合 有效案例中的 N 值df 漸進(jìn) Sig. (雙側(cè)) 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望 計(jì)數(shù)為 87.04。 a. 對(duì)稱度量對(duì)稱度量 .188.

21、000 5801 相依系數(shù)按標(biāo)量標(biāo)定 有效案例中的 N 值近似值 Sig. 不假定零假設(shè)。 a. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。 b. 1 1行列表中的各格行列表中的各格T T11，并且，并且11T T5 5的格子數(shù)不的格子數(shù)不 宜超過格子總數(shù)的宜超過格子總數(shù)的1/51/5，否則可能產(chǎn)生偏性。處理，否則可能產(chǎn)生偏性。處理 方法有三種：方法有三種： （1 1）增大樣本含量以達(dá)到增大理論頻數(shù)的目的（首選）。）增大樣本含量以達(dá)到增大理論頻數(shù)的目的（首選）。 （2 2）根據(jù)專業(yè)知識(shí)，刪去理論頻數(shù)太小的行或列，或?qū)⒗砀鶕?jù)專業(yè)知識(shí)，刪去理論頻數(shù)太小的行或列，或?qū)⒗?論頻數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的鄰行或鄰列合

22、并。如：論頻數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的鄰行或鄰列合并。如： 不同年齡組可以合并，但不同血型就不能合并。不同年齡組可以合并，但不同血型就不能合并。 （3 3）改用雙向無序）改用雙向無序R RC C表的表的FisherFisher確切概率法。確切概率法。 四、行四、行列表資料列表資料 檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)檢驗(yàn)的注意事項(xiàng) 2 第五節(jié)第五節(jié) 多個(gè)樣本率間的多重比較多個(gè)樣本率間的多重比較 Multiple comparison of sample rates 一、基本思想一、基本思想（卡方（卡方分割法）分割法） 因分析目的不同，k個(gè)樣本率兩兩比較的次數(shù)不 同，故重新規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)的估計(jì)方法亦不同。通 常有兩種

23、情況： 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)率均進(jìn)行比較時(shí)，須進(jìn)行 2 k 次獨(dú)立的四格 表 2 檢驗(yàn)，再加上總的行列表資料的 2 檢驗(yàn)，共 1 2 k 次檢驗(yàn)假設(shè)。故檢驗(yàn)水準(zhǔn) 用下式估計(jì) 1 2 = k + 式中 2 ) 1( )!2( ! 2 ! 2 kk k k k ，k為樣本率的個(gè)數(shù)。 2實(shí)驗(yàn)組與同一個(gè)對(duì)照組的比較 分析目 的為各實(shí)驗(yàn)組與同一個(gè)對(duì)照組的比較，而各實(shí) 驗(yàn)組間不須比較。其檢驗(yàn)水準(zhǔn) 用下式估計(jì) 2(1)k 式中k為樣本率的個(gè)數(shù)。由該式估計(jì)的檢驗(yàn) 水準(zhǔn) 較保守（ 通常較?。?。 例7-9 對(duì)例7-6中表7-8的資料進(jìn)行兩 兩比較，以推斷是否任兩種療法治

24、療周圍性 面神經(jīng)麻痹的有效率均有差別？ 檢驗(yàn)步驟檢驗(yàn)步驟 0 H： 21 ，即任兩對(duì)比組的總體有效率相等 1 H： 21 ，即任兩對(duì)比組的總體有效率不等 05. 0 本例為3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較 0.05 0.05/40.0125 3(3 1)/2 1 表7-12 三種療法有效率的兩兩比較 按0125. 0 檢驗(yàn)水準(zhǔn), 物理療法組與藥物治療 組拒絕 0 H，接受 1 H；物理療法組與外用膏藥組拒絕 0 H,接受 1 H；藥物治療組與外用膏藥組不拒絕 0 H。 可認(rèn)為物理療法與藥物治療、外用膏藥的有效率均 有差別，還不能認(rèn)為藥物治療與外用膏藥的有效率 有差別。結(jié)合表 7-8 資料，可認(rèn)為物理療法

25、組的總體 有效率高于其它兩組，但尚不能認(rèn)為藥物治療組與 外用膏藥組的總體有效率不等。 例 7-10 以例7-6表7-8資料中的藥物治療組為對(duì)照組， 物理療法組與外用膏藥組為試驗(yàn)組，試分析兩試驗(yàn)組與 對(duì)照組的總體有效率有無差別？ 0 H： CT ，即各試驗(yàn)組與對(duì)照組的總體有效率相等 1 H： CT ，即各試驗(yàn)組與對(duì)照組的總體有效率不等 05. 0 本例為各實(shí)驗(yàn)組與同一對(duì)照組的比較本例為各實(shí)驗(yàn)組與同一對(duì)照組的比較 0125. 0 ) 13(2 05. 0 物理療法組與藥物治療組比較：76. 6 2 ，0125. 0P 外用膏藥組與藥物治療組比較：59. 4 2 ，0125. 0P 第三節(jié)第三節(jié) 四

26、格表資料的四格表資料的Fisher確切概率法確切概率法 Fisher probabilities in fourfold data （一）適用條件（一）適用條件 T1或 n40 P （二）基本思想（超幾何分布）（二）基本思想（超幾何分布） ! )!()!()!()!( ndcba dbcadcba P i 在四格表周邊合計(jì)不變的條件下，直接計(jì)算表內(nèi)四個(gè)數(shù)據(jù)的各 種組合之概率。找出 的所有表格并將概率求 和，若這些表的合計(jì)P ，則推翻H0假設(shè)。 TATA原表 （三）檢驗(yàn)步驟（三）檢驗(yàn)步驟 假設(shè)H0、H1 2. 計(jì)算最小理論頻數(shù) 及 值TA 邊緣合計(jì)不變條件下，變動(dòng)表中數(shù)據(jù) 3. 找出邊緣合計(jì)中的

27、最小值 min m min T min T min m 對(duì)應(yīng)的格子中的數(shù)據(jù)從0 到 ，排出所有 可能的四格表。 5. 選出 值的所有表，分別求P 值后相加。 TATA原表 病人分型陽(yáng)性數(shù)陰性數(shù)合計(jì)陽(yáng)性率% 活動(dòng)型1(2.4)14(12.6)156.67 穩(wěn)定型3(1.6)7(8.4)1030.00 合計(jì)4212516.00 表 7 兩型慢性布氏病的PHA皮試反應(yīng) （四）應(yīng)用 (結(jié)合實(shí)例) 表表 8 確切概率法計(jì)算表（四格表周邊合計(jì)不變）確切概率法計(jì)算表（四格表周邊合計(jì)不變） 序號(hào)( i )陽(yáng)性陰性P( i ) 0 0 15 2.40.0166 4 6 1 1 14 1.40.1423 3 7 2 2 13 0.4 2 8 3 3 12 0.6 1 9 4 4 11 1.60.1079 0 10 TA SPSS操作過程操作過程 v建立數(shù)據(jù)文件：chis05.sav（表7數(shù)據(jù)） 數(shù)據(jù)格式：包括4行3列的頻數(shù)格式，3個(gè)變量即行變量 （group）、列變量（effect）和頻數(shù)變量（freq）。 v說明頻數(shù)變量：數(shù)據(jù) 加權(quán)個(gè)案 Data Weight Cases v x2檢驗(yàn)：從菜單選擇 分析 描述統(tǒng)計(jì) 交叉表 Analyze Descriptive Stat