用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)課件

五、用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)五、用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

內(nèi)容一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)三、適合性檢驗(yàn)內(nèi)容一、教學(xué)目的、要求：1.掌握SPSS中進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析的基本命令與操作；2.理解用SPSS進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析所得結(jié)果的含義；3.了解X2檢驗(yàn)的基本原理。

二、本節(jié)重點(diǎn)、難點(diǎn):1.SPSS中進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析的基本命令與操作；2.SPSS進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析所得結(jié)果的含義。一、教學(xué)目的、要求：一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.1】分別用滅螨劑A和滅螨劑B殺滅蜜蜂大蜂螨，結(jié)果如表6-1所示，問兩種滅螨劑的滅螨效果差異是否顯著？組別未殺滅數(shù)殺滅數(shù)總和滅螨A123244滅螨B221436總和344680表6-1用滅螨A和滅螨B殺滅蜜蜂大蜂螨試驗(yàn)結(jié)果一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)組別未殺滅數(shù)殺滅數(shù)◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“組別”、“效果”和“計數(shù)”?！敖M別”和“效果”兩變量的類型選擇為“字符串”，變量“計數(shù)”小數(shù)位數(shù)定義為0，如圖6-1。

圖6-1例6.1資料的變量命名◆具體步驟：圖6-1例6.1資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-2格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-2例6.1數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：組別行變量列：效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-3對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-3將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-3將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-4所示對話框，單擊，將行變量“組別”置入“行”框內(nèi)，將列變量“效果”置入“列”框內(nèi)。

圖6-4行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-4所示對話框，再單擊，輸出表6-2和表6-3所示結(jié)果。

圖6-4行×列分析對話框

圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”

表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表2表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-2是樣本分類的的頻數(shù)分析表，即列聯(lián)表。

表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-3是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：Person卡方：皮爾遜卡方檢驗(yàn)計算的卡方值（樣本數(shù)n≥40且所有理論值E≥5）連續(xù)校正b：連續(xù)性校正卡方值（df=1,只用于2×2列聯(lián)表）Fisher精確檢驗(yàn)：精確概率法計算的卡方值（用于理論值<5）

不同的資料應(yīng)選用不同卡方計算方法。

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表3.結(jié)果說明例6.1為2×2列聯(lián)表，df=1，適用連續(xù)性校正公式，采用“連續(xù)校正”行的統(tǒng)計結(jié)果。所以=7.944，P(Sig.)=0.005<0.01,表明滅螨劑A組的殺螨率極顯著高于滅螨劑B組。2

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明2表6-3檢驗(yàn)二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.2】用A、B、C三種方法治療仔豬白痢病，試驗(yàn)結(jié)果見表6-4。試檢驗(yàn)不同的治療方法是否與治療效果有關(guān)。治療方法

治療效果

總和

治愈好轉(zhuǎn)死亡A法1916540B法1612836C法1513735總和504120111

表6-4三種不同治療方法的治療效果二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)治療方法治療效果◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“治療方法”、“治療效果”和“計數(shù)”。分別用1、2、3代表三種不同的“治療方法”和“治療效果”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-6a。

圖6-6a例6.2資料的變量命名◆具體步驟：圖6-6a例6.2資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-6b格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-6b例6.2數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：治療方法行變量列：治療效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-7對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-4所示對話框，單擊，將行變量“治療方法”置入“行”框內(nèi)，將列變量“治療效果”置入“列”框內(nèi)。如圖6-8所示。

圖6-8行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-8對話框，再單擊，輸出表6-5和表6-6所示結(jié)果。

圖6-8行×列分析對話框

圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”

表6-5三種不同治療方法的治療效果

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表2表6-5三種不同治療3.結(jié)果說明表6-6是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：本例df=4,表格下方注解表明理論次數(shù)小于5的格子數(shù)為0，最小理論次數(shù)為6.31。各理論次數(shù)均大于5，無須進(jìn)行連續(xù)性校正，因此采用Person卡方的檢驗(yàn)結(jié)果。

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明3.結(jié)果說明所以

=1.428，P(Sig.)=0.839>0.05，差異不顯著，可以認(rèn)為不同的治療方法與治療效果無關(guān)，即三種治療方法對治療效果的影響差異不顯著。

2

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明2二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.2】對甲、乙、丙3個奶牛場奶牛的產(chǎn)奶性能進(jìn)行調(diào)查，劃分為高產(chǎn)、中產(chǎn)和低產(chǎn)奶牛3種類型。試檢驗(yàn)3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比是否有顯著差異。

場地

類型

總和

高產(chǎn)奶牛中產(chǎn)奶牛低產(chǎn)奶牛甲15241251乙42713丙20131144

總和393930108

表6-10三個奶牛場不同類型奶牛分類統(tǒng)計二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)場地◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“場地”、“奶牛類型”和“計數(shù)”。分別用1、2、3代表三種不同的“場地”和三種不同的“奶牛類型”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-10。

圖6-10例6.4資料的變量命名◆具體步驟：圖6-10例6.4資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-11格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-11例6.4數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：場地行變量列：奶牛類型列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)精確精確計算精確概率值繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-12對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為權(quán)數(shù)，單擊。

圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-13所示對話框，單擊，將行變量“場地”置入“行”框內(nèi)，將列變量“奶牛類型”置入“列”框內(nèi)。

圖6-13行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5“選擇統(tǒng)計方法”對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-13所示對話框。

圖6-13行×列分析對話框圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5“選擇統(tǒng)計方法”對話框，④單擊，打開圖6-14所示“精確檢驗(yàn)”子對話框，選中“精確”，單擊，返回圖6-13對話框，再單擊，輸出表6-11和表6-12所示結(jié)果。

圖6-13行×列分析對話框圖6-14計算確切概率值（Exact）子對話框④單擊，打開圖6-14所示“精確檢驗(yàn)”子對話3.結(jié)果說明

表6-11是資料分類的列聯(lián)表。

表6-11三個奶牛場不同類型奶牛分類統(tǒng)計

3.結(jié)果說明表6-11三個奶牛3.結(jié)果說明

表6-12是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：本例df=4,樣本數(shù)n=108。表格下方注解表明理論次數(shù)小于5的格子數(shù)有3個，最小理論次數(shù)為3.61。需采用精確概率法計算，即用第三行（Fisher的精確檢驗(yàn)）的檢驗(yàn)結(jié)果，P=0.072>0.05,差異不顯著，即3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比沒有顯著差異。

表6-12檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明三、適合性檢驗(yàn)（補(bǔ)充）（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.3】在研究牛的毛色和角的有無兩對相對性狀分離現(xiàn)象時，用黑色無角牛和紅色有角牛雜交，子二代出現(xiàn)黑色無角牛192頭，黑色有角牛78頭，紅色無角牛72頭，紅色有角牛18頭，共360頭。試問這兩對性狀是否符合孟德爾遺傳規(guī)律中9∶3∶3∶1的遺傳比例？三、適合性檢驗(yàn)（補(bǔ)充）◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名2個變量：“類別”和“實(shí)際觀察次數(shù)”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-9a。

圖6-9a例6.3資料的變量命名◆具體步驟：圖6-9a例6.3資料的變量命名(1)單擊“類別”變量的值框右側(cè)，出現(xiàn)圖6-9b對話框，在"值"框內(nèi)輸入1，標(biāo)簽框內(nèi)輸入“黑色無角?！?，單擊，出現(xiàn)如圖，依次類推，最后單擊，各標(biāo)簽內(nèi)容見圖6-9b。

圖6-9b例6.3資料“類別”變量的值標(biāo)簽(1)單擊“類別”變量的值框右側(cè)，出現(xiàn)圖6-9b對話框，在(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-9c格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-9c例6.3數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：治療方法行變量列：治療效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-10對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“實(shí)際觀察次數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“實(shí)際觀察次數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-10將“實(shí)際觀察次數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-10將“實(shí)際觀察次數(shù)”變量②依次單擊主菜單“分析→非參數(shù)檢驗(yàn)→舊對話框→卡方”，打開圖6-11對話框，單擊，將變量“類別”置入“檢驗(yàn)變量列表”框內(nèi)。

圖6-11卡方檢驗(yàn)對話框②依次單擊主菜單“分析→非參數(shù)檢驗(yàn)→舊對話框→卡③選中“期望值”框內(nèi)的“值”框，在“值”框內(nèi)輸入9，單擊，依此完成其余3、3、1輸入及添加。單擊打開圖6-12對話框，選中“描述性”，單擊，返回圖6-11對話框。單擊，輸出表6-5和表6-6所示結(jié)果。

圖6-11卡方對話框

圖6-12卡方檢驗(yàn)選項對話框③選中“期望值”框內(nèi)的“值”框，在“值”框內(nèi)輸入9，圖用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)課件3.結(jié)果說明

通過適合性卡方檢驗(yàn)得：表中第二列是實(shí)際頻數(shù)，第三列是理論頻數(shù)，第四列是實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)之差。

3.結(jié)果說明3.結(jié)果說明

表是的檢驗(yàn)結(jié)果，=3.378，df=3，漸近顯著性即P值=0.337>0.05,故接受H0，表明實(shí)際觀察次數(shù)與理論次數(shù)差異不顯著，可以認(rèn)為兩對性狀雜交二代的分離現(xiàn)象符合9∶3∶3∶1的遺傳比例。

223.結(jié)果說明2222四、配對檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.5】用膠乳凝集試驗(yàn)（LPA）和免疫熒光抗體試驗(yàn)（FA）兩種方法平行檢測28羽病鴨的番鴨細(xì)小病毒（MPV）抗原，檢測結(jié)果如表6-13所示。

表6-13LPA和FA檢測鴨肝組織MPV抗原結(jié)果2LPAFA

總和

陽性+陰性-

陽性+17（a）0（b）

17陰性-4（c）7（d）

11總和21728四、配對檢驗(yàn)2LPAFA◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“LPA”“FA”和“對子數(shù)”，陽性用1表示，陰性用2表示，小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-15a。

圖6-15a例6.5資料的變量命名◆具體步驟：圖6-15a例6.5資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-15b格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-15b例6.5數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：對子數(shù)頻率變量為對子數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：LPA行變量列：FA列變量統(tǒng)計量：

McNemar要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

Kappa要求進(jìn)行一致性檢驗(yàn)繼續(xù)確定√√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-7對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“對子數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“對子數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-7將“對子數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-7將“對子數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-16所示對話框，單擊，將變量“LPA”置入“行”框內(nèi)，將變量“FA”置入“列”框內(nèi)。

圖6-16行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-

圖6-16行×列分析對話框③單擊，打開圖6-17對話框，選中“McNemar”（SPSS用于配對卡方檢驗(yàn)方法），再選中Kappa（一致性系數(shù)），單擊，返回圖6-16所示對話框，再單擊，輸出表6-14、6-15和表6-16結(jié)果。

圖6-17配對資料x2檢驗(yàn)對話框圖6-16行×列分析對話框③單擊，3.結(jié)果說明

表6-14兩種檢驗(yàn)結(jié)果表3.結(jié)果說明3.結(jié)果說明

（1）由于b+c<40,SPSS選用二項分布的直接計算概率法（相當(dāng)于進(jìn)行精確校正），計算該配對資料的檢驗(yàn)精確雙側(cè)概率，并且不能給出卡方值。由本例得P=0.125>0.05,差異不顯著，可以認(rèn)為LPA法和FA法對番鴨細(xì)小病毒抗原的檢出率無顯著差異。

表6-15兩種檢驗(yàn)結(jié)果的配對檢驗(yàn)23.結(jié)果說明表6-15兩種檢驗(yàn)結(jié)果3.結(jié)果說明

（2）Kappa值是內(nèi)部一致性系數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，Kappa≥0.75，表明一致性較好，0.75>Kappa≥0.4，表明一致性一般，Kappa<0.4，表明一致性較差。本例Kappa值為0.680，P(近似值sig)=0.000<0.01,拒絕無效假設(shè)，即認(rèn)為兩種檢測方法結(jié)果存在一致性，0.75>Kappa≥0.4，故認(rèn)為其一致性中等。

表6-16兩種檢驗(yàn)結(jié)果的一致性檢驗(yàn)3.結(jié)果說明表6-16兩

五、用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)五、用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

內(nèi)容一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)三、適合性檢驗(yàn)內(nèi)容一、教學(xué)目的、要求：1.掌握SPSS中進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析的基本命令與操作；2.理解用SPSS進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析所得結(jié)果的含義；3.了解X2檢驗(yàn)的基本原理。

二、本節(jié)重點(diǎn)、難點(diǎn):1.SPSS中進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析的基本命令與操作；2.SPSS進(jìn)行X2檢驗(yàn)分析所得結(jié)果的含義。一、教學(xué)目的、要求：一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.1】分別用滅螨劑A和滅螨劑B殺滅蜜蜂大蜂螨，結(jié)果如表6-1所示，問兩種滅螨劑的滅螨效果差異是否顯著？組別未殺滅數(shù)殺滅數(shù)總和滅螨A123244滅螨B221436總和344680表6-1用滅螨A和滅螨B殺滅蜜蜂大蜂螨試驗(yàn)結(jié)果一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)組別未殺滅數(shù)殺滅數(shù)◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“組別”、“效果”和“計數(shù)”?！敖M別”和“效果”兩變量的類型選擇為“字符串”，變量“計數(shù)”小數(shù)位數(shù)定義為0，如圖6-1。

圖6-1例6.1資料的變量命名◆具體步驟：圖6-1例6.1資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-2格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-2例6.1數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：組別行變量列：效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-3對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-3將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-3將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-4所示對話框，單擊，將行變量“組別”置入“行”框內(nèi)，將列變量“效果”置入“列”框內(nèi)。

圖6-4行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-4所示對話框，再單擊，輸出表6-2和表6-3所示結(jié)果。

圖6-4行×列分析對話框

圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”

表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表2表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-2是樣本分類的的頻數(shù)分析表，即列聯(lián)表。

表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-2滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-3是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：Person卡方：皮爾遜卡方檢驗(yàn)計算的卡方值（樣本數(shù)n≥40且所有理論值E≥5）連續(xù)校正b：連續(xù)性校正卡方值（df=1,只用于2×2列聯(lián)表）Fisher精確檢驗(yàn)：精確概率法計算的卡方值（用于理論值<5）

不同的資料應(yīng)選用不同卡方計算方法。

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表3.結(jié)果說明例6.1為2×2列聯(lián)表，df=1，適用連續(xù)性校正公式，采用“連續(xù)校正”行的統(tǒng)計結(jié)果。所以=7.944，P(Sig.)=0.005<0.01,表明滅螨劑A組的殺螨率極顯著高于滅螨劑B組。2

表6-3檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明2表6-3檢驗(yàn)二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.2】用A、B、C三種方法治療仔豬白痢病，試驗(yàn)結(jié)果見表6-4。試檢驗(yàn)不同的治療方法是否與治療效果有關(guān)。治療方法

治療效果

總和

治愈好轉(zhuǎn)死亡A法1916540B法1612836C法1513735總和504120111

表6-4三種不同治療方法的治療效果二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)治療方法治療效果◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“治療方法”、“治療效果”和“計數(shù)”。分別用1、2、3代表三種不同的“治療方法”和“治療效果”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-6a。

圖6-6a例6.2資料的變量命名◆具體步驟：圖6-6a例6.2資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-6b格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-6b例6.2數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：治療方法行變量列：治療效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-7對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-4所示對話框，單擊，將行變量“治療方法”置入“行”框內(nèi)，將列變量“治療效果”置入“列”框內(nèi)。如圖6-8所示。

圖6-8行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-8對話框，再單擊，輸出表6-5和表6-6所示結(jié)果。

圖6-8行×列分析對話框

圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”

表6-5三種不同治療方法的治療效果

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表2表6-5三種不同治療3.結(jié)果說明表6-6是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：本例df=4,表格下方注解表明理論次數(shù)小于5的格子數(shù)為0，最小理論次數(shù)為6.31。各理論次數(shù)均大于5，無須進(jìn)行連續(xù)性校正，因此采用Person卡方的檢驗(yàn)結(jié)果。

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明3.結(jié)果說明所以

=1.428，P(Sig.)=0.839>0.05，差異不顯著，可以認(rèn)為不同的治療方法與治療效果無關(guān)，即三種治療方法對治療效果的影響差異不顯著。

2

表6-6檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明2二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.2】對甲、乙、丙3個奶牛場奶牛的產(chǎn)奶性能進(jìn)行調(diào)查，劃分為高產(chǎn)、中產(chǎn)和低產(chǎn)奶牛3種類型。試檢驗(yàn)3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比是否有顯著差異。

場地

類型

總和

高產(chǎn)奶牛中產(chǎn)奶牛低產(chǎn)奶牛甲15241251乙42713丙20131144

總和393930108

表6-10三個奶牛場不同類型奶牛分類統(tǒng)計二、R×K列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)場地◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“場地”、“奶牛類型”和“計數(shù)”。分別用1、2、3代表三種不同的“場地”和三種不同的“奶牛類型”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-10。

圖6-10例6.4資料的變量命名◆具體步驟：圖6-10例6.4資料的變量命名(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-11格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-11例6.4數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：場地行變量列：奶牛類型列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)精確精確計算精確概率值繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-12對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為權(quán)數(shù)，單擊。

圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-7將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-13所示對話框，單擊，將行變量“場地”置入“行”框內(nèi)，將列變量“奶牛類型”置入“列”框內(nèi)。

圖6-13行×列分析對話框②依次單擊主菜單“分析→描述統(tǒng)計→交叉表”，打開圖6-③單擊，打開圖6-5“選擇統(tǒng)計方法”對話框，選中“卡方”，單擊，返回圖6-13所示對話框。

圖6-13行×列分析對話框圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗(yàn)）

對話框③單擊，打開圖6-5“選擇統(tǒng)計方法”對話框，④單擊，打開圖6-14所示“精確檢驗(yàn)”子對話框，選中“精確”，單擊，返回圖6-13對話框，再單擊，輸出表6-11和表6-12所示結(jié)果。

圖6-13行×列分析對話框圖6-14計算確切概率值（Exact）子對話框④單擊，打開圖6-14所示“精確檢驗(yàn)”子對話3.結(jié)果說明

表6-11是資料分類的列聯(lián)表。

表6-11三個奶牛場不同類型奶牛分類統(tǒng)計

3.結(jié)果說明表6-11三個奶牛3.結(jié)果說明

表6-12是卡方檢驗(yàn)結(jié)果：本例df=4,樣本數(shù)n=108。表格下方注解表明理論次數(shù)小于5的格子數(shù)有3個，最小理論次數(shù)為3.61。需采用精確概率法計算，即用第三行（Fisher的精確檢驗(yàn)）的檢驗(yàn)結(jié)果，P=0.072>0.05,差異不顯著，即3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比沒有顯著差異。

表6-12檢驗(yàn)結(jié)果表23.結(jié)果說明三、適合性檢驗(yàn)（補(bǔ)充）（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.3】在研究牛的毛色和角的有無兩對相對性狀分離現(xiàn)象時，用黑色無角牛和紅色有角牛雜交，子二代出現(xiàn)黑色無角牛192頭，黑色有角牛78頭，紅色無角牛72頭，紅色有角牛18頭，共360頭。試問這兩對性狀是否符合孟德爾遺傳規(guī)律中9∶3∶3∶1的遺傳比例？三、適合性檢驗(yàn)（補(bǔ)充）◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點(diǎn)擊“變量視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“變量視圖”窗口，分別命名2個變量：“類別”和“實(shí)際觀察次數(shù)”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-9a。

圖6-9a例6.3資料的變量命名◆具體步驟：圖6-9a例6.3資料的變量命名(1)單擊“類別”變量的值框右側(cè)，出現(xiàn)圖6-9b對話框，在"值"框內(nèi)輸入1，標(biāo)簽框內(nèi)輸入“黑色無角?！?，單擊，出現(xiàn)如圖，依次類推，最后單擊，各標(biāo)簽內(nèi)容見圖6-9b。

圖6-9b例6.3資料“類別”變量的值標(biāo)簽(1)單擊“類別”變量的值框右側(cè)，出現(xiàn)圖6-9b對話框，在(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-9c格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖6-9c例6.3數(shù)據(jù)輸入格式(2)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標(biāo)簽，進(jìn)入“數(shù)據(jù)視窗2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù)→加權(quán)個案加權(quán)個案頻率變量：計數(shù)頻率變量為計數(shù)確定分析→描述統(tǒng)計→交叉表行：治療方法行變量列：治療效果列變量統(tǒng)計量：卡方

要求進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

繼續(xù)確定√2.統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)→加權(quán)個案√（2）分析過程說明①單擊“數(shù)據(jù)→加權(quán)個案”，打開圖6-10對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊，將變量“實(shí)際觀察次數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“實(shí)際觀察次數(shù)”為加權(quán)變量，單擊。

圖6-10將“實(shí)際觀察次數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”（2）分析過程說明圖6-10將“實(shí)際觀察次數(shù)”變量②依次單擊主菜單“分析→非參數(shù)檢驗(yàn)→舊對話框→卡方”，打開圖6-11對話框，單擊，將變量“類別”置入“檢驗(yàn)變量列表”框內(nèi)。

圖6-11卡方檢驗(yàn)對話框②依次單擊主菜單“分析→非參數(shù)檢驗(yàn)→舊對話框→卡③選中“期望值”框內(nèi)的“值”框，在“值”框內(nèi)輸入9，單擊，依此完成其余3、3、1輸入及添加。單擊打開圖6-12對話框，選中“描述性”，單擊，返回圖6-11對話框。單擊，輸出表6-5和表6-6所示結(jié)果。

圖6-11卡方對話框

圖6-12卡方檢驗(yàn)選項對話框③選中“期望值”框內(nèi)的“值”框，在“值”框內(nèi)輸入9，圖用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)課件3.結(jié)果說明

通過適合性卡方檢驗(yàn)得：表中第二列是實(shí)際頻數(shù)，第三列是理論頻數(shù)，第四列是實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)之差。

3.結(jié)果說明3.結(jié)果說明

表是的檢驗(yàn)結(jié)果，=3.378，df=3，漸近顯著性即P值=0.337>0.05,故接受H0，表明實(shí)際觀察次數(shù)與理論次數(shù)差異不顯著，可以認(rèn)為兩對性狀雜交二代的分離現(xiàn)象符合9∶3∶3∶1的遺傳比例。

223.結(jié)果說明2222四、配對檢驗(yàn)（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.5】用膠乳凝集試驗(yàn)（LPA）和免疫熒光抗體試驗(yàn)（FA）兩種方法平行檢測28羽病鴨的番鴨細(xì)小病毒