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非参数检验;一、?2 检验;
1.完全随机设计四格表资料的?2 检验 (一般四格表资料?2 检验,Pearson Chi-square )
① 当n≥40,且T≥5时;用基本公式或专用公式
;
1.完全随机设计四格表资料的?2 检验 (一般四格表资料?2 检验, Pearson Chi-square )
② 当n≥40,且1≤T5时;用连续性校正公式
;
1.完全随机设计四格表资料的?2 检验 (一般四格表资料?2 检验, Pearson Chi-square )
③ 当n40 或T1时;用Fishers Exact Test。
;完全随机设计(成组设计)的两样本率(或构成比)比较
假设检验的目的: 推断两个总体率是否相等; Pearson Chi-square (SPSS操作)
Data
Weight Cases…
? Weight cases by: ?
Analyze
Descriptive Statistics
Crosstabs…
?Row(s): ? ?Column(s): ?
Statistics… ? Chi-square;一般四格表资料?2 检验 - Pearson Chi-square ;SPSS操作步骤: 变量说明:group:组别,1=旧剂型,2=新剂型;effect: 疗效,1=治愈,2=未愈;freq:频数。;数据文件加权;对记录加权 ;交叉表;行变量;Statistics 对话框;Cell 对话框;Output (结果输出);结论:P=0.1210.05,所以尚不能认为新剂型与旧剂型疗效有所不同。;例题2:某矿石粉厂当生产一种矿石粉时,在数天内即有部分工 人患职业性皮炎,本生产季节开始,随机抽取15名车间工人穿上新防护衣,其中有1名患皮炎;其余28名工人仍穿旧防护衣,其中有10名患皮炎。生产一段时间后,检查两组工人 的皮炎患病率(见Pearson Chi-square-2.sav),问两组工人的皮炎患病率有无差别?;SPSS操作步骤: 变量说明:group:组别,1=新防护衣,2=旧防护衣;effect:患病情况,1=患病,0=未患病;freq:频数 。(SPSS软件操作步骤同例1);Output (结果输出);Output (结果输出);例题3:某医师用A药治疗9例病人,治愈7人,用B药治疗10例病人,治愈1人(见Pearson Chi-square-3.sav),问两药的疗效是否有差别?;SPSS操作步骤: 变量说明:group:组别,1=A药,2=B药;effect:治愈情况,1=治愈,0=未愈;freq:频数 。(SPSS软件操作步骤同例1);Output (结果输出);Output (结果输出);习题:;
2.配对?2 检验(McNemar 检验)
① 当b+c ≥ 40时,
② 当b+c<40时,
;配对设计的两样本率(或构成比)比较
假设检验的目的: 推断两个总体率是否相等;;配对?2 检验-McNemar 检验;SPSS操作步骤: 变量说明:X:酶标法,1=阳性,2=阴性;Y:反向血凝法, 1=阳性,2=阴性;freq:频数 。(SPSS软件操作步骤同例1);数据文件加权;对记录加权;交叉表;列变量;Statistics 对话框;结论:P0.05,所以可以认为两种方法的检出率有差别。;方法二 (SPSS菜单:Nonparametric Tests)- 推荐;;Output (结果输出);习题:;
3.完全随机设计行×列表资料的?2 检验
注意:如果有1/5以上格子的1T5,或有1 个格子的T 1,则应考虑合并、删除、增加样本量等问题。或不宜采用?2检验,推荐使用精确概率法(SPSS10.0以上已经有行×列表的精确概率法)。;完全随机设计(成组设计)的多个样本率(或构成比)比较
假设检验的目的: 推断多个总体率是否相等
结果解释
当P≤0.05,拒绝H0时,总的说来各组有差别,但并不意味着任何两组都有差别:可能是任何两者间都有差别,也可能其中某两者间有差别,而其它组间无差别。
目前尚无公认的进一步两两比较的方法(可考虑采用Logistic回归)。;行×列表资料的?2 检验;SPSS操作步骤: 变量说明:group:组别,1=高氟区,2=干预区,3=低氟区;effect:患龋情况,1=患龋,2=未患龋;freq:频数 。(SPSS操作同一般四格表资料?2 检验 );Output (结果输出);Output (结果输出);习题:;秩和检验(rank sum test)
秩和检验主要适用于以下情况:
注:但数据满足参数检验的条件时,若采用秩和检 验,会降低统计效能。;
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