第8讲 第8章R×C表资料分析ppt课件.pptVIP

2. 实验分组变量无序，指标变量有序时，宜用秩和或检验Ridit分析。但当实验分组变量有序，指标分组变量无序时，仍可用双向无序R×C表分析方法 3. 多个样本率或构成比的?2检验拒绝H0时，只能认为各总体率或构成比之间总的来说有差别，不能说明它们彼此间都有差别，可进一步用?2分割法作多个样本率间的“两两比较”。 处理双向有序且属性不同的R×C表资料时，常常希望弄清两有序变量之间是否存在线性相关关系或是否存在线性变化趋势，故需选用定性资料的相关分析或线性趋势检验。 例8.7 就表8-7资料，推断老年环的混浊度与眼底动脉硬化级别是否有关联？如有关联，关系的密切程度如何？ 3、双向有序且属性不同的RC表 表8-11 不同级别眼底动脉硬化患者老年环混浊程度分布 眼底动脉 硬化级别 老 年 环 混 浊 程 度 ? 合计 － + ++ +++ ++++ 正常 7 8 3 0（1.67） 3 21 Ⅰ级 16 37 21 3 10 87 ⅡA级 12 30 27 8 8 85 ⅡB级 4 20 12 8 12 56 Ⅲ级 0(0.46) 0(1.13) 2(0.77) 1(0.24) 0(0.39) 3 合 计 39 95 64 20 33 252 注：( )内为小于5的理论数。 ⑵关联性分析H0：老年环的混浊度与眼底动脉硬化级别无关；H1：老年环的混浊度与眼底动脉硬化级别有关。α＝0.05。可用秩和检验或RIDIT分析 ⑴ 差异性检验 H0：眼底动脉不同硬化级别的混浊度差异，H1：眼底动脉不同硬化级别的混浊度差异， ⑶ 线性趋势检验H0：老年环的混浊度与眼底动脉硬化级别无线性关系；H1：老年环的混浊度与眼底动脉硬化级别有线性关系。α＝0.05。 使用SPSS统计软件：以混浊程度（标签老年环的混浊程度）、硬化级别（标签眼底动脉硬化级别）及例数为变量名，建立25行3列的数据文件L8-5A.sav， →Analyze，→ Descriptive Statistics，→ Crosstable，选硬化级别到Rows框，混浊程度到Column框； 对例数加权 → Statistics ，选√Chi-square、√Correlations、√Gamma；→ Continue ； →OK 小于5的格子有9个,超过20%,故合并Ⅱb与Ⅲ,建立L8-5B.SAV.仿照上述重新分析如下: 可认为老年环混浊度与眼底动脉硬化级别有线性关系 从输出的对称性度量可知,Spearman等级相关系数=0.212,P=0.001,故拒绝H0,认为老年环混浊度与眼底动脉硬化级别有正相关关系. 4.双向有序属性相同的列联表资料分析 同一批血样用两种方法都按k种分类进行检测的结果；同一医生对同一批病理切片标本的k种类别在两个不同时间评判等，都可归纳整理成形如表8-8的k×k方表。 甲评估的类别 乙 评 估 的 类 别 合计 1 2 … k 1 x11 x12 … x1c NR1 2 x21 x22 … x2c NR1 … … … … … … k xc1 xc2 … xcc nR1 合计 nC1 nC2 … nCc N 第四节 McNemar检验与Kappa检验 McNemar检验用来检验配对方表中关于对角线两侧的计数值是否对称，如果不对称，则表示两个评估结果不一致的部分在一个方向的改变较另一个大。其检验假设为：H0：xij＝xji，对于所有的i＜j，方表中关于对角线两侧的计数值对称，即两者吻合 df＝k(k－1)/2 一. McNemar检验 1.意义 2. 配对四格表资料的McNemar检验（优势性检验） 可进行独立性检验（Pearson ?2检验）、优势性检验（McNemar检验）、一致性检验（Kappa检验）。 配对四格表资料优势性检验的H0为行与列效果相同，则位于b、c两个位置上的样本数应近似相等，这样就可不考虑两法相同的例数（a与d），只比较两法结果相异的例数（b与c），若行属性优于列属性为b例，列属性优于行属性为c例，则在假设b、c两者来自的总体例数B＝C条件下，理论频数T可用（b+c）/2来估计，在排除了抽样误差的影响后，如果b、c两个位置上的频数之间的差异具有统计学意义，则说明其中一种方法的效果优于另一种。 McNemar检验的统计量： b+c≥40时：?2＝(b-c)2／(b+c)，df＝1 （8-12） b+c＜40