06 Chi-square 检验幻灯片.ppt

医学统计学  6.1 Chi-Square 分布 和拟合优度检验 给定一组观察到的频率分布 f1, f2, f3 … 欲检验数据是否遵从某种理论. 若该理论成立，我们将有一组理论频率分布: e1, e2, e3 … 比较 f1, f2, f3 … 和 T1, T2, T3 … 如果两者很不相同, 则该理论不成立 否则,该理论可以接受. 6.1.1 Chi-square 分布 6.1.2 拟合优度 ?2 检验(大样本)  6.2 比较两独立样本频率的 ?2 检验 大样本 例6.1 某医院对164例曾用过洋地黄药与51例 未用过洋地黄药的肺心病患者作心电图检查， 结果见表6.2。试问两组病人的心律失常发生 率的差异是否有统计学意义。 建立检验假设 H0: ?1=?2 H1: ?1≠?2 选择统计量，计算理论频数 计算 Chi-square的当前值 关于 2×2 表的专用公式 计算自由度 ?=4－1－2＝1 对于 2×2 表 ?＝(2－1)×(2－1)＝1 确定P值和统计决策 当 ?2≥ ?2-分布的临界值 , 拒绝 H0 否则，不拒绝 H0 ?20.05(1)=3.84 现 ?2=2.7343.84, P0.05, 不拒绝 H0. 要求大样本： (1) N ?40, Ti ?5, N ?40 (2) 若 n 40 或 Ti 1, 不能用 ?2 检验 (3) 若 N ?40, 1? Ti 5 , 需要校正: 例 败血症 怎么办？ 6.3 2×2交叉分类资料的?2检验  例6.2 有260份血清样品，每份样品一分为 二，用两种不同的免疫学检测方法检验 类风湿因子，其结果如表6.4所示。试问 这两种免疫学检验的结果是否相互独立? 6.3.1 两个二值变量独立性检验 A 方法和 B 方法的结果有联系吗? 检验 P(B+︱ A+) =P(B +︱ A-) ? 若 P(B+︱ A+) =P(B +︱ A-) , 则 B 方法的结果独立于 A方法的结果 若 P(B+︱ A+) ≠P(B +︱ A-) , 则 B 方法的结果依赖于 A方法的结果 6.3.2 两种处理概率相等的检验 （McNemer检验） 两种方法的阳性率相等吗? 欲检验 P(A+) = P(B+) ? P(A+) ≈ (f11+f12)／n ， P(B+) ≈ (f11+f21)／n P(A+) - P(B+) 完全取决于 f12 和 f21 欲检验 H0：?12＝?21＝0.5, H1：?A≠?B 当 H0 成立时, e12＝e21＝(f12＋f21)／2 6.4 R×C 表的 ?2 检验 6.4.1 比较几个独立样本频率的 ?2 检验 6.4.2 比较R 组概率分布的分割 ?2 检验 是否每二种疾病的血型分布都不相同？ 6.4.3 R×C交叉分类资料的?2检验 6.4.3 R×C表资料的关联度测定 2?2表 和 R?C 表都称为列联表(contingency table) , 2?2表是 R?C 表的特例。 2. R?C 表的资料来自两种不同的设计： 设计1：多组样本，比较概率分布； 设计2：一组样本，探讨两个分类变量的独立 性或关联性。 3. 配对设计的资料是设计2的特例，可以探讨两 种测定方法的独立性或关联性。 配对设计的资料还可以比较两种方法的阳性率， 但是，不能采用两组独立样本比较的?2统计量， 需采用McNemer检验的?2统计量，两者是不同的。 4. R 组独立样本比较 ?2 检验的结果： “不拒绝 H0 ”，表示尚不能认为多组概率 分布间差异具有统计学意义； “拒绝 H0 ”， R 2 时,只意味着组与组 间差异具有统计学意义，但并不一定各组都不 相同。需要进一步通过列联表的分割与合并发 现那些组之间具有统计学差异。 5. R?C 表资料独立性检验的结果： “不拒绝 H0 ”，表示尚不能认为两个分类 变量间具有关联性； “拒绝 H0 ”,意味着两个分类变量间具有 关联性。需要进一步计算Pearson 关联系数， 描述关联的强度。 5. ?2 检验要求大样本