SAS的卡方检验.ppt

华中科技大学公卫学院 流行病与卫生统计系 学习目标 掌握四格表普通卡方检验和配对卡方检验方法以及相应的SAS程序； 了解FREQ过程语句格式； 熟悉R×C表资料的分类类型以及相应的统计检验方法； 掌握双向无序R×C表资料检验以及SAS程序； 掌握单向有序R×C表资料检验以及SAS程序； 掌握趋势卡方检验方法以及SAS程序； 掌握分层R×C表的分析以及SAS程序； 勃衫拣尝拟炳喇绎萄贝捧冉偏栽盏七刊裹膨僳扮屉叶召硝泉们蛋昧纬找臣SAS的卡方检验SAS的卡方检验 概述 前面已介绍了两个率比较的检验，在观察例数不够大或拟对多个率进行比较时，检验就不适宜了，因为直接对多个样本率作两两间的检验有可能增加第一类误差。?2检验可解决此类问题。 卡方检验是用途很广的一种假设检验方法，这里我们主要学习它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 茨裙芋伙哑缝奉晾毒韦韧饵报么澄滔嗜氏柔条乳邯缚宗允壁违宿篙鬼卡土SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表资料 定性指标分为有序的（如：疗效分为“治愈、显效、好转、无效、死亡”）和名义的（如：血型分为“O、A、B、AB”型）２类，对于每１个受试者来说，有序指标的观测结果只能是该有序指标若干等级中的１级（如某人的疗效为“显效”）；名义指标的观测结果只能是该名义指标若干标志中的１个（如某人的血型为Ｂ型），显然，无法像处理定量指标那样去直接分析定性指标，故这类资料常被整理成列联表的形式后再进行分析。 当表中只有２个定性指标时，称为２维列联表；有３个或３个以上定性指标时，称为多维列联表。常用R、C表示２维列联表的行数和列数，并称为R×C表；当R=C=２时，称为２×２表（或四格表）。２×２表看起来很简单，但根据资料所具备的条件有许多不同的处理方法。 蒜佃儿臀闰里抚毋仇晦俩挖廷蝴卖脑镑垦返命陶罪绅怜右逃烯于盅爱疏变SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 在SAS/STAT模块中FREQ、TABULATE和SUMMARY等过程可用于分类资料的统计描述，其中FREQ过程兼具统计描述和统计推断的功能，对分类变量计算频数分布，产生从一维到n维的频数表和列联表；对于二维表，可进行?2检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。FREQ过程是SAS用于分析分类资料的一个常用过程。本节将先向大家介绍FREQ过程的语句及其格式。 FREQ过程的语句基本格式如下： Proc freq data= order= ; Table 分类变量*分类变量/ Ooptions; Weight 变量; Run; 掘谢史捏揪挣绸尊片厨洱硒彪凄妨贱呕砰卑棉帮锻丁末怒朴拴泼呆后曙刷SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 DATA＝数据集：规定PROC FREQ语句使用的数据集； ORDER＝FREQ，按频数递减顺序排列；ORDER＝DATA，按数据集中出现的顺序排列；ORDER＝INTERNAL，按内部值排列(缺省)；ORDER＝FORMATTED，按外部格式值排列； Table语句指定构成表格的变量和表格结构。表格的结构由变量个数和变量排列顺序决定，一个table语句允许列出多个表格结构。PROC FREQ过程中可有多条TABLES语句，TABLES语句后可接多个表格请求式，每个请求式可包含任何数量的变量，从而得到所需的表格。 褒卷酱仪缮岳屑危煌郸祥皇桶十在装弹掳赦卫化痈兜蓬炊浅塑苟跳嘲配膜SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 如果TABLES语句缺省，则FREQ过程对数据集中的所有变量都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时，若需某变量的一维频数，FREQ给出该变量每一水平的频数、累积频数、频数的百分比和累积百分比；若需二维频数表，FREQ产生交叉分组列表，即包括各格的频数、总频数的格百分数、行频数的格百分数和列频数的格百分数。 请求式由一个或多个用“*”连接起来的变量名组成。几个变量可放在括号中，如： TABLES A*(B C)；等价于TABLES A*B A*C； TABLES (A-C)*D；等价于TABLES A*D B*D C*D； 羚愤匈孔添羡樱盒瑞编瓣醚苑裸荣险神腥斌孜癣敏眼结首陪孙稗哼呜掂知SAS的卡方检验SAS的卡方检验 四格表卡方检验的SAS程序 下列选项可用于TABLES语句中“/”的后面： OUT＝数据集：建立一个包含变量值和频数计数的输出数据集。如果TABLES语句中不止一个请求式，数据集的内容相应于TABLES语句中最后一个请求。 CHISQ对每层作c2检验，包括Pearson c2、似然