必威体育精装版(心理统计-)第十章卡方检验.ppt

2010-11-15 2008心理统计——X2 检验 用硝苯吡啶治疗高血压急症患者75例，有效 者57例；用硝苯吡啶﹢卡托普利治疗同类患 者69例，60例有效。试问两疗法的有效率是 否相同？ 两个样本率差异的显著性检验 （一）两独立样本率差异的显著性检验 ——分两种情况（均需符合正态近似的条件） 1.假设为： 2.假设为 检验 Chi-Square Test ?????? 目的： 推断两个总体率或构成比之间有无差别 多个总体率或构成比之间有无差别 多个样本率的多重比较 两个分类变量之间有无关联性（独立性检验） 频数分布配合度检验。 检验统计量： 应用：计数资料 第一节 检验的原理 例 某院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组，结果见下表。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别？ 四、理论频数较小时的处理方式 连续性校正； 增加样本含量； 单元格合并； 舍弃相应的行或列。 第二节 配合度检验（goodness of fit test） 定义：也称为拟合优度检验,主要用于检验单一变量的实际观察频数分布于理论频数分布是否一致。 特点：单因素多分类计数资料 一、配合度检验的一般问题 检验假设： （二）自由度的确定 df = 组数-计算理论频数时所用统计量的个数 （三）理论频数的计算——配合度检验的关键 二、配合度检验的应用 （1）检验无差假设 假设各类别之间的概率相等: 二、配合度检验的应用 （2）检验假设分布的概率 假设某因素各分类的次数分布为正态分布，检验实际频数与理论上期望的结果之间是否有显著差异。 四、比率或百分数的配合度检验 五、两分类的配合度检验 第三节 独立性检验 列联表（Contingency table）是由两个以上分类变量进行交叉分类的频数分布表。横向变量的划分类别数为R, 纵向变量的划分类别数为C, 称R?C列联表，如2?4列联表，2?2列联表，3?4列联表。 二、四格表独立性检验  二、四格表独立性检验（四格表专用公式 ） （三）四格表 专用公式校正 当四格表中有理论频数1＜fe＜5，且n＞40,需要对 进行校正 三、Ｒ×C表独立性检验 第四节 同质性检验与数据合并 单因素分类数据的同质性检验； 列联表同质性检验 二、列联数据的同质性检验 三、数据的合并 原则：各分表比率相近且 检验差异无显著性者进行合并。 第五节 相关源的分析—— 分割 四格表资料 检验公式选择条件： 行×列表资料 检验的 注意事项 1．行列表中的各格T≥1，并且1≤T＜5的格子数不宜超过1/5格子总数，否则可能产生偏性。处理方法有三种： 增大样本含量以达到增大理论频数的目的，属首选方法，只是有些研究无法增大样本含量，如同一批号试剂已用完等。 根据专业知识，删去理论频数太小的行或列，或将理论频数太小的行或列与性质相近的邻行或邻列合并。这样做会损失信息及损害样本的随机性。 注意：不同年龄组可以合并，但不同血型就不能合并。 改用双向无序R×C表的Fisher确切概率法（可用SAS软件实现）。 Z检验？ 合计 50 70 30 150 男 20 40 20 80 女 30 30 10 70 性别 淡啤酒 普通啤酒 黑啤酒 合计 不同性别饮酒类型构成比比较 一、基本步骤 （一）假设 （二）计算理论频数 （三）确定自由度 （四）计算检验统计量 值 （五）确定P值，下结论。 独立性检验重点讨论： 啤酒的偏好（淡、普通、黑）是否与饮酒者性别（男、女）独立： H0:啤酒偏好与饮酒者性别独立 H1:啤酒偏好与饮酒者性别相关 如何 计算 理论 频数 ？？ Df = 例：男女生课外活动内容构成比较 97 52 18 27 合计 42 29 7 6 女 55 23 11 21 男 阅读 文娱 体育 合计