卡方检验(研)讲解.ppt

* * 对双向有序属性不同的R×C表资料，通过 分解推断其相关是否为线性相关。 其基本思想是：首先计算R×C表 的值，然后将总的 值分解成线性回归分量与偏离线性回归分量。若两分量均有统计学意义，表明两分类变量存在相关关系，但关系不是简单的直线关系；若线性回归分量有统计学意义，偏离线性回归分量无统计学意义时，表明两分类变量不仅存在相关关系，而且是线性关系。 * * * * * * * * 【检验步骤】 1. 建立检验假设，确定检验水准 H0：眼底动脉硬化分级与冠心病诊断结果之间无线性关系 H1：眼底动脉硬化分级与冠心病诊断结果之间有线性关系 * * * * lyy * * * * * * 3. 确定P值，作出统计推断 由上表看出，线性回归分量与偏离线性回归分量均有统计学意义，说明眼底动脉硬化分级与冠心病诊断结果之间存在相关关系，但关系不是简单的线性关系。 * * 本节要求 （1）四格表资料的 ?2 检验 （2）配对四格表的 ?2 检验 （3）行×列（R×C）表资料的 ?2 检验 （4）四格表的确切概率法 * * 基本公式由Pearson提出，因此软件上常称这种检验为Pearson卡方检验，下面将要介绍的其他卡方检验公式都是在此基础上发展起来的。它不仅适用于四格表资料，也适用于其它的“行×列表”。 * 【例10-3】 某疾病预防控制中心为筛选敏感、特异、快速和经济的麻疹IgM抗体检测方法，分别采用乳胶凝集法（IgM-PA）和酶联免疫吸附法（ELISA），对125份麻疹可疑病例血清进行测定，IgM-PA法测定阳性率为64％，ELISA法测定阳性率为60％，两种方法一致测定阳性率为57.6％。为比较IgM-PA法和ELISA法的测定阳性率是否有差异， * 本例需计算双侧概率，因此计算满足≥39.5%条件的所有四格表的累计概率，本例P = P1 + P2 + P3 + P9 + P10 = 0.046；若计算单侧概率P = P1 + P2 + P3 = 0.037（即只计算满足≥39.5%的四格表的累计概率）。 * * 【检验步骤】 1. 建立检验假设，确定检验水准 H0:两种方法检测的阳性率相同，即B=C H1:两种方法检测的阳性率不同，即B≠C ? = 0.05 配对四格表资料的χ2检验也称McNemar检验 * * 2. 计算检验统计量?2 值 ， ， * * 查?2界值表，得?20.05,1=3.84， ?2 ?2 0.05,1，P 0.05，按? = 0.05水准，不拒绝H0 ，差异无统计学意义，尚不能认为两种方法的检测结果有差别 3. 确定P值，作出统计推断 * * 表10-6 三种药物治疗糖尿病的疗效比较 组别 有效 无效 合计 有效率(%) 降糖Ⅰ号 35 21 56 62.50 玉泉丸 17 13 30 56.67 割裂本脲 29 1 30 96.67 合计 81 35 116 69.82 行×列（R×C）表资料的 ?2 检验 * * R×C表?2 检验的通用式 R×C表资料的卡方检验可用于： 多个样本率的比较 两组构成比的比较 多组构成比的比较 * * 表10-6 三种药物治疗糖尿病的疗效比较 组别 有效 无效 合计 有效率(%) 降糖Ⅰ号 35(39.10) 21(16.90) 56 62.50 玉泉丸 17(20.95) 13( 9.05) 30 56.67 割裂本脲 29(20.95) 1( 9.05) 30 96.67 合计 81 35 116 69.82 * * 【检验步骤】 1. 建立检验假设，确定检验水准 H0:三种药物治疗糖尿病的疗效相同，即π1=π2 =π3 H1: π1、π2 、π3不同或不全相同 ? = 0.05 * * 2. 计算检验统计量?2 值 ， ， * * 查?2界值表，得?2 0.05，2=5.99， ?2 ?2 0.05,2，P 0.05，按? =0.05水准，拒绝H0 ，接受H1 ，差异有统计学意义，可认为3种药物治疗气阴两虚型老年Ⅱ型糖尿病的有效率不同或不全相同 3. 确定P值，作出统计推断 * * 表的 检验的两两比较 常用的方法：将多个样本率（或构成比）拆分为若干个2×2（或2×C）表进行检验。为减小犯I类错误的概率，需要调整检验水准a。计算方法： 式中，k为比较的样本组数。 或 * * 3种中药治疗气阴两虚型老年Ⅱ型糖尿病有效率之间的两两比较结果见表10-7 * * 【例10-5】 某医师研究蒙族与汉族血型的分布情况，随机抽取蒙族150人，汉族200人，分别检