多個樣本率的卡方檢驗與兩兩比較之spss超簡單

1、 SPSS：多個樣本率的卡方檢驗與兩兩比較 來自：醫(yī)咖會 x用微信掃描二維碼分享至好友和朋友圈醫(yī)咖會之前推送過“兩個率的比較(卡方檢驗)與Fisher精確檢驗的SPSS教程”，小伙伴們都掌握了嗎？如果不止兩個分組，又該如何進行卡方檢驗以與之后的兩兩比較呢？來看詳細教程吧！1、問題與數(shù)據(jù)某醫(yī)生擬探討藥物以外的其他方法是否可降低患者的膽固醇濃度，如增強體育鍛煉、減少體重與改善飲食習(xí)慣等。該醫(yī)生招募了150位高膽固醇、生活習(xí)慣差的受試者，并將其隨機分成3組。其中一組給予降膽固醇藥物，一組給予飲食干預(yù)，另一組給予運動干預(yù)。經(jīng)過6個月的試驗后，該醫(yī)生重新測量受試者的膽固醇濃度，分為高和正常兩類。該醫(yī)生收

2、集了受試者接受的干預(yù)方法（intervention）和試驗結(jié)束時膽固醇的風(fēng)險程度（risk_level）等變量信息，并按照分類匯總整理，部分數(shù)據(jù)如下：注釋：本研究將膽固醇濃度分為“高”和“正常”兩類，只是為了分析的方便，并不代表臨床診斷結(jié)果。2、對問題的分析研究者想判斷干預(yù)后多個分組情況的不同。如本研究中經(jīng)過降膽固醇藥物、飲食和運動干預(yù)后，比較各組膽固醇濃度的變化情況。針對這種情況，我們建議使用卡方檢驗(2×C)，但需要先滿足5項假設(shè)：假設(shè)1：觀測變量是二分類變量，如本研究中試驗結(jié)束時膽固醇的風(fēng)險程度變量是二分類變量。假設(shè)2：存在多個分組（>2個），如本研究有3個不同的干預(yù)組。

3、假設(shè)3：具有相互獨立的觀測值，如本研究中各位受試者的信息都是獨立的，不會相互干擾。假設(shè)4：研究設(shè)計必須滿足：(a) 樣本具有代表性，如本研究在高膽固醇、生活習(xí)慣差的人群中隨機抽取150位受試者；(b) 目的分組，可以是前瞻性的，也可以是回顧性的，如本研究中將受試者隨機分成3組，分別給予降膽固醇藥物、飲食和運動干預(yù)。假設(shè)5：樣本量足夠大，最小的樣本量要求為分析中的任一預(yù)測頻數(shù)大于5。經(jīng)分析，本研究數(shù)據(jù)符合假設(shè)1-4，那么應(yīng)該如何檢驗假設(shè)5，并進行卡方檢驗(2×C)呢？3、思維導(dǎo)圖4、SPSS操作4.1 數(shù)據(jù)加權(quán)在進行正式操作之前，我們需要先對數(shù)據(jù)加權(quán)，如下：(1) 在主頁面點擊Data

4、Weight Cases彈出下圖：(2) 點擊Weight cases by，激活Frequency Variable窗口(3) 將freq變量放入Frequency Variable欄(4) 點擊OK4.2 檢驗假設(shè)5數(shù)據(jù)加權(quán)之后，我們要判斷研究數(shù)據(jù)是否滿足樣本量要求，如下：(1) 在主頁面點擊AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs彈出下圖：(2) 將變量intervention和risk_level分別放入Row(s)欄和Column(s)欄(3) 點擊Statistics，彈出下圖：(4) 點擊Chi-square(5) 點擊ContinueCell

5、s(6) 點擊Counts欄中的Expected選項(7) 點擊ContinueOK經(jīng)上述操作，SPSS輸出預(yù)期頻數(shù)結(jié)果如下：該表顯示，本研究最小的預(yù)測頻數(shù)是24.7，大于5，滿足假設(shè)5，具有足夠的樣本量。Chi-Square Tests 表格也對該結(jié)果做出提示，如下標注部分：即在本研究中，沒有小于5的預(yù)測頻數(shù)，可以直接進行卡方檢驗(2×C)。那么，如果存在預(yù)測頻數(shù)小于5的情況，我們應(yīng)該怎么辦呢？一般來說，如果預(yù)測頻數(shù)小于5，就需要進行Fisher精確檢驗(2×C)，我們將在后面推送的容中向大家詳細介紹。4.3 卡方檢驗(2×C)的SPSS操作(1)彈出下圖：(2

6、)(3)(4)(5) 點擊Percentage欄中的Column選項(6)4.4 組間比較(1)彈出下圖：(2) 點擊Cells，彈出下圖：(3) 點擊z-test欄中的Compare column proportions和Adjust p-values (Bonferroni method)選項(4)5、結(jié)果解釋5.1 統(tǒng)計描述在進行卡方檢驗(2×C)的結(jié)果分析之前，我們需要先對研究數(shù)據(jù)有個基本的了解。SPSS輸出結(jié)果如下：該表提示，本研究共有150位受試者，根據(jù)干預(yù)方式均分為3組。在試驗結(jié)束時，藥物干預(yù)組的50位受試者中有16位膽固醇濃度高，飲食干預(yù)組的50位受試者中有28位膽固

7、醇濃度高，而運動干預(yù)組的50位受試者中有30位膽固醇濃度高，如下標注部分：由此可見，藥物干預(yù)比飲食或運動干預(yù)的療效更好。同時，該表也提示，藥物干預(yù)組的50位受試者中有34位膽固醇濃度下降，飲食干預(yù)組的50位受試者中有22位膽固醇濃度下降，而運動干預(yù)組的50位受試者中只有20位膽固醇濃度下降，如下標注部分：但是，當各組樣本量不同時，頻數(shù)會誤導(dǎo)人們對數(shù)據(jù)的理解。因此，我們推薦使用頻率來分析結(jié)果，如下標注部分：該表提示，藥物干預(yù)組的50位受試者中68%膽固醇濃度下降，飲食干預(yù)組的50位受試者中44%膽固醇濃度下降，而運動干預(yù)組的50位受試者中只有40%膽固醇濃度下降，提示藥物干預(yù)比飲食和運動干預(yù)更有

8、效。但是這種直接的數(shù)據(jù)比較可能受到抽樣誤差的影響，可信性不強，我們還需要進行統(tǒng)計學(xué)檢驗。5.2 卡方檢驗(2×C)結(jié)果本研究中任一預(yù)測頻數(shù)均大于5，所以根據(jù)Chi-Square Tests表格分析各組的差別。SPSS輸出檢驗結(jié)果如下：卡方檢驗(2×C)結(jié)果顯示 2=9.175，P = 0.010，說明本研究中各組之間率的差值與0的差異具有統(tǒng)計學(xué)意義，提示藥物干預(yù)與飲食、運動干預(yù)在降低受試者膽固醇濃度的作用上存在不同。如果P>0.05，那么就說明各組之間率的差值與0的差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義，即不認為各組之間存在差異。5.3 卡方檢驗(2×C)中的成對比較分析如果卡

9、方檢驗(2×C)的P<0.05，說明至少有兩組之間的差異存在統(tǒng)計學(xué)意義。SPSS輸出的risk_level * intervention Crosstabulation表格通過數(shù)字標記提示了兩兩比較的結(jié)果，如下標注部分：大家可能會注意到，每組數(shù)據(jù)的標記一樣（即上下兩行的標記一樣），那么我們只要知道組間標記的作用即可。那么，risk_level * intervention Cross tabulation表格的標記是什么意思呢？第一種情況，各組間無差異，如下：如上圖，各組間標記一致，說明各組之間無差異。第二種情況，任意兩組之間均存在差異，如下：即每組標記字母均不一樣，說明任意兩

10、組之間的差異均存在統(tǒng)計學(xué)意義。第三種情況，有些組之間存在差異，而另一些組之間的差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義，如下：如果任兩組之間標記字母一樣，說明這兩組之間的差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義；如果兩組標記字母不同，說明這兩組之間的差異存在統(tǒng)計學(xué)意義。根據(jù)這一原則，分析本研究結(jié)果如下：該表說明，在本研究中，藥物干預(yù)的降膽固醇作用(“a”)與飲食干預(yù)的降膽固醇作用(“b”)的差異存在統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，藥物干預(yù)的降膽固醇作用(“a”)也與運動干預(yù)的降膽固醇作用(“b”)的差異存在統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，而飲食干預(yù)(“b”)與運動干預(yù)(“b”)在降膽固醇的作用上沒有差異。6、撰寫結(jié)論6.1 若卡方檢驗(2×C)的P<0.05本研究招募150位高膽固醇、生活習(xí)慣差的受試者，隨機分組后分別給予藥物、飲食和運動干預(yù)。試驗結(jié)束時，藥物干預(yù)組有34位(68%)膽固醇濃度下降，飲食干預(yù)組有22位(44%)膽固醇濃度下降，而運動干預(yù)組有20位(40%)膽固醇濃度下降，三組差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.010)。成對比較結(jié)果提示，藥物干預(yù)的降膽固醇效果好于飲食或運動干預(yù)(P<0.05)，而飲食與運動干預(yù)在降低膽固醇濃度上的作用無差異(P>0.05)。6.2