《卡方检验》ppt课件.pptVIP

双项无序列联表。欲分析不同分组测量指标的分布构成 是否有差别，可做 检验；欲分析行指标与列指标有无相 关关系以及相关程度，可做 检验并求列联（相关）系数 单项有序（1）分组变量无序，结果变量有序，欲 分析不同组疗效有无程度上的差别-----秩和检验； （2）分组变量有序，结果变量无序，欲分析不同 组的观察结果的分布构成有无差异----卡方检验。 双向有序属性不同。欲分析2个分类变量有无相关关系 则等级相关分析或线性趋势检验，但如果要分析不同年 龄组眼晶体混浊程度的分布构成有没有差别，此时可看 作单项有序列联表（年龄无序）而做秩和检验。 双向有序且属性相同的Rx C表。一致性检验 或称Kappa检验 总之，不应把 检验视为分析R x c表资料的万能工具，应根据R x c表中两个变量的性质、分析目的和理论频数小于5的格子数的多少，选用相应的统计分析方法 。 本章总结 检验——卡方检验 Chi-square Test 本章结构 　检验的基本思想 独立样本四格表的　检验 配对资料四格表的　检验 行ｘ列表的　检验 卡方检验的基本概念  常用于分类变量资料的统计推断。该检验以?2分布(chi square distribution) 为理论依据。?2分布是一种连续型随机变量的概率分布。 检验的用途 　　用于分类变量(计数)资料的统计推断 。检验两个（或多个）率或构成比之间差别是否有差异。 　检验的基本思想 　　检验的基本思想是检验实际频数（A）和理论频数（T）的差别是否是由抽样误差引起的，也就是由样本率（或样本构成比）来推断总体率（或构成比）的差别是否是由抽样误差引起的。 检验的统计量基本公式为： 2ｘ2表　检验 例8.1：某药品检验所随机抽去574名成年人，研究某抗生素的耐药性，其中179例未曾使用该抗生素，其耐药率为40.78%；而在395例曾用过该药的人群中，其耐药率为45.57%。问两种人群的耐药率是否一样？ 用药史 不敏感 敏感 合计 耐药率(%) 曾服该药 180(174.10) 215(220.90) 395 45.57 未服该药 73(78.90) 106(100.10) 179 40.78 合计 253 321 574 44.08 某抗生素的人群耐药性情况 四格表资料的基本形式 分组 阳性事件发生数 阴性事件发生数 合计 甲 a b a+b 乙 c d c+d 合 计 a+c. b+d. a+b+c+d=n 理论频数的计算 在 H0:π1=π2=π成立的条件下 a/(a+b)=c/(c+d)=(a+c)/n a的理论频数 (a+b)×[(a+c.)/ n]= (a+b)×pc= nRnC/n b的理论频数 (a+b)×[(b+d.)/ n] = (a+b)×(1-pc)= nRnC/n c的理论频数 (c+d)×[(a+c)/ n] = (c+d)×pc= nRnC/n d的理论频数 (c+d)×[(b+d.)/ n] = (c+d)×(1-pc)= nRnC/n 　检验的基本思想　　　　－理论频数与实际频数的吻合程度 值反映了实际频数A与理论频数T的相对吻合程度。若检验假设H0成立，A与T应该比较接近， 会小。若检验假设H0不成立，A与T相差较大， 会大。如果得到一个较大的 值，应怀疑H0的成立。 四格表连续性校正公式 Yates校正（Yates‘ correction） 应用条件：当n≥40且1≤T＜5时 在校正的　值下，得到的结论是：四年级学生与五年级学生近视眼患病率差别没有统计学意义。 如果不用校正的　检验，则结论是：四年级学生与五年级学生的近视眼患病率差别有统计学意义，即得出四年级与五年级学生的近视眼患病率不同的错误结论，出现五年级近视率高于四年级的假象。 四格表　　检验的确切概率检验法 例：有17名腰椎间盘脱出症患者，其中有9人志愿接受一种新的疗法，治愈率为77.78%，其它8人接受保守疗法，治愈率为25.00%，问：两种疗法的疗效是否有差别？ 疗 法 治愈 未治愈 合计 治愈率（%） 新疗法 7 2 9 77.78 保守疗法 2 6 8 25.00 合计 9 8 17 52.94 配对资料　检验（McNemar检验） 实验设计形式：配对设计 数据类型：定性（计数）资料 应用条件：b+c≥40 时 应用条件：b+c40时 统计量 例：现有198份痰标本，每份标本分别用A、B两种培养基培养结核菌 独立样本与配对样本的区别 例8.11　有28份咽喉涂抹标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两