spss4分类变量的假设检验及非参数检验【荐】.pdf

SPSS软件在医学科研中的应用 计算机实习（SPSS10.0 ） 何平平 北大医学部流行病与卫生统计学系 Tel 实习四 分类变量的假设检验及 非参数检验 一、分类变量的假设检验 （一）完全随机设计（成组设计）的两样本率（或构成比） 比较 特例 （二）配对设计的两样本率（或构成比）比较 （三）完全随机设计（成组设计）的多个样本率（或构成 比）比较 二、非参数检验 （一）完全随机设计（成组设计）的两样本比较 （二）配对设计的两样本比较 （三）完全随机设计（成组设计）的多个样本比较 （四）随机区组设计的多个样本比较 一、分类变量的假设检验 （一）完全随机设计的两样本率比较 假设检验的目的 推断两个总体率是否相等 2 χ 检验的适用条件 2 （1）n≥40且T≥5 Pearsonχ 检验 2 （2 ）n≥40且1≤T5 连续性校正χ 检验 （3 ）n40或T1 Fisher精确概率法 一、分类变量的假设检验 （二）配对设计的两样本率比较 假设检验的目的 推断两个总体率是否相等 2 χ 检验的适用条件 通常医学统计教材中的观点： 2 (b −c)2 1.当b＋c40，未校正的公式 χ (b +c) 2 2 (| b −c | −1) 2.当b＋c≤40，校正的公式 χ (b +c) 此条件不严谨，存在缺陷！ SPSS软件中的观点： 1.当b+ c≥25，校正公式 实际工作中宜 2.当b+ c25，精确概率法。 推荐采用 一、分类变量的假设检验 （三）完全随机设计的多个样本比较 假设检验的目的 推断多个总体率是否相等 结果解释 当P≤0.05，拒绝H 时，总的说来各组有差别，但并不意味着 0 任何两组都有差别：可能是任何两者间都有差别，也可能其 中某两者间有差别，而其它组间无差别。目前尚无公认的进 一步两两比较的方法（可考虑采用Logistic回归）。 适用条件 当有1个格子的理论数小于1或者1/5以上格子的理论数小 于5时，不宜采用 2 χ 检验，推荐精确概率法 （SPSS10.0以 上已经有行×列表的