卡方检验解释2.ppt

主讲内容 卡方检验概述p136 研究目的：率 or 构成比的假设检验（大样本率或 小样本率） 资料类型：计数资料 基本思想： 检验中的 是希腊字母，称为卡方检验，是一种用途较广的计数资料的假设检验方法，属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 检验的应用 ①检验两个样本率之间差别的显著性； ②检验多个样本率或构成比之间差别的显著性； ③检验两个双向无序分类变量是否存在关联； ④配对计数资料的比较。 一、两独立样本率检验（一）两独立样本率资料的四格表形式 例7-1 为研究肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）对肺癌的诊断价值，随机抽取72例确诊为肺癌的患者为肺癌组，114例接受健康体检的非肺癌患者为对照组。用CEA对其进行检测，结果呈阳性反应者病例组中33例，对照组中10例。问两组人群的CEA阳性率有无差异？ 本例资料经整理成表7-1形式，即有两个处理组，每个处理组的例数由发生数和未发生数两部分组成。表内有33、39、10、104 四个基本数据，其余数据均由此四个数据推算出来的，故称四格表资料。 基本思想：可通过 检验的基本公式来理解。 理论频数 是根据检验设 ，且用合并率 来估计而定的。 理论频数由下式求得： 检验统计量 值反映了实际频数与理论频数的吻合程度。 若检验假设H0:π1=π2成立，四个格子的实际频数A 与理论频数T 相差不应该很大，即统计量 不应该很大。如果 值很大，即相对应的P 值很小，若 ，则反过来推断A与T相差太大，超出了抽样误差允许的范围，从而怀疑H0的正确性，继而拒绝H0，接受其对立假设H1，即π1≠π2 。 由公式（7-1）还可以看出： 值的大小还取决于 个数的多少（严格地说是自由度ν的大小）。由于各 皆是正值，故自由度ν愈大， 值也会愈大；所以只有考虑了自由度ν的影响， 值才能正确地反映实际频数A和理论频数T 的吻合程度。 检验的自由度取决于可以自由取值的格子数目，而不是样本含量n。四格表资料只有两行两列，=1，即在周边合计数固定的情况下，4个基本数据当中只有一个可以自由取值。 （1） 建立检验假设，确定检验水平。 H0:π1=π2 H1:π1≠π2 α=0.05。 （2）求检验统计量值 四格表资料检验的专用公式 (四)四格表资料检验的校正公式 分布是一连续型分布，而四格表资料属离散型分布，由此计算得的 统计量的抽样分布亦呈离散性质。为改善 统计量分布的连续性，则进行连续性校正。 四格表资料 检验公式选择条件： 例7-2 将116例癫痫患者随机分为两组，一组70例接受常规加高压氧治疗（高压氧组），另一组46例接受常规治疗（常规组），治疗结果见表7-3。问两种疗法的有效率有无差别？ 本资料若不校正时， 结论与之相反。 （四）卡方检验的连续性校正问题 （四）卡方检验的连续性校正问题 就应用而言，无论是否经过连续性校正，若两种检验的结果一致，无须在此问题上纠缠。但是，当两种检验结果相互矛盾时，如例7-2，就需要谨慎解释结果了。 为客观起见，建议将两种结论同时报告出来，以便他人判断。当然，如果两种结论一致，如均为或，则只报道非连续性检验的结果即可。 第二节、两相关样本率检验（McNemar检验） 配对四格表资料的 检验 　　　与计量资料推断两总体均数是否有差别有成组设计和配对设计一样，计数资料推断两个总体率（构成比）是否有差别也有成组设计和配对设计，即四格表资料和配对四格表资料。 例7-3某抗癌新药的毒理研究中，将78只大鼠按性别、窝别、体重、年龄等因素配成39对，每个对子的两只大鼠经随机分配，分别接受甲剂量和乙剂量注射，试验结果见表7-4。试分析该新药两种不同剂量的毒性有无差异。 上述配对设计实验中，就每个对子而言，两种处理的结果不外乎有四种可能: ①两只大鼠均死亡（甲＋乙＋）数(a)； ②两只均生存（甲－乙－）数