医学统计卡方检验.ppt

课件 课件 第5步：结果解读（2） 结果解读：优势性检验p=0.268。两种诊断方法的诊断结果差异无统计学意义。 课件 第5步：结果解读（3） 结果解读：关联性rp=0.580，p=0.000 一致性kappa=0.515，p=0.000 课件 x2检验 单个样本构成比的x2检验 独立样本四格表的x2检验 独立样本多个率和构成比的x2检验 配对设计分类资料的x2检验 多维分类资料的x2检验 课件 【例10】某药业集团研制了一种治疗慢性皮炎的新药，为了解该药的药物疗效，同某种常用药物的疗效作了比较，资料如表。问该新药与常用药物的疗效有无差异？ 课件 SPSS软件操作 第1步：定义变量 课件 第2步：输入原始数据 课件 第3步：定义频数 选择数据→加权个案 频数→加权个案（频数变量） 课件 第4步：x2检验（1） 选择分析→交叉表 交叉表对话框：组别、疗效和中心分别进入行、列和层1的1 课件 第4步：x2检验（2） 选择统计量按钮 在交叉表：统计量对话框：勾上卡方及CMH统计量。 课件 第4步：x2检验（3） 选择单元格按钮 在交叉表：单元显示对话框：勾上观察值、百分比：行、列 课件 第5步：结果解读（1） 结果解读：每个中心的描述。 课件 第5步：结果解读（2） 结果解读：每个中心的卡方检验。 课件 第5步：结果解读（3） 结果解读：中心效应x2=1.642，p=0.650 课件 第5步：结果解读（4） 结果解读：x2=5.531，p=0.019 考虑分层（多中心）混杂因素影响后的卡方值。 课件 第5步：结果解读（5） 结果解读：如果是病例对照研究，或者队列研究，OR值及其95%CI。 课件 谢 谢！ 课件 行×列表卡方检验注意事项 同四格表资料一样，R×C表的卡方分布是建立在大样本的假定上的，要求总例数不可过少，不能有1/5以上的格子理论频数小于5，且不能有一个格子的理论频数小于1。 如果出现上述情况，可以考虑：增大样本量；根据专业知识合理地合并相邻的组别；删除理论数太小的行列 ；改用其它方法分析，例如确切概率法或似然比卡方检验。 课件 当多个样本率（或构成比）作卡方检验，结论为拒绝零假设时，只能认为各总体率（或总体构成比）之间总的有差别，不能说明两两之间有差别；两组间的比较需进一步做多个样本率或构成比的两两比较，即多重比较。 行×列表卡方检验注意事项 课件 行×列表卡方检验注意事项 R×C表可以分为双向无序、单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同等4类。 通常情况下只有双向无序的资料（例如多个样本率的比较、多个样本构成比的比较）可以使用R×C列联表卡方检验。 右上表格使用卡方检验分析不同疗法间疗效是否有别，右下表格分析不同的血型分类结果是否有关联（不同的血型分类是否相互独立）；它们都属于双向无序的列联表，都可使用卡方检验分析 疗法 疗效 合计 有效率 (%) 有效 无效 物理疗法 199 7 206 96.60 药物治疗 164 18 182 90.11 外用膏药 118 26 144 81.94 合计 481 51 532 90.41 ABO 血型 MN血型 合计 M N MN O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合计 1451 1666 2684 5801 课件 行×列表卡方检验注意事项 单向有序R×C表 有两种形式。一种是表中的分组变量（如年龄）是有序的，而指标变量（如传染病的类型）是无序的，其研究目的通常是分析不同年龄组各种传染病的构成情况，可用行列表资料的χ2检验进行分析；而如果指标变量为二分类，如右上表，想分析是否随工龄增加患病率也增加可以考虑线性趋势检验；另一种情况是表中的分组变量（如疗法）为无序的，而指标变量（如疗效按等级分组）是有序的，如右下表，其研究目的为比较不同疗法的疗效，宜用秩和检验进行分析。 药物 种类 疗效 合计 治愈 好转 无效 A 16 50 4 70 B 4 5 21 30 C 20 25 15 60 合计 40 80 40 160 工龄 患病人数 未患病人数 合计 1 1 51 52 1~ 6 94 100 2~ 23 201 224 4~ 35 156 191 6~ 24 87 114 课件 行×列表卡方检验注意事项 双向有序属性相同的R×C表 表中的两分类变量皆为有序且属性相同。实际上是2×2配对设计的扩展，即水平数≥3的诊断试验配伍设计，如用两种检测方法同时对同一批样品的测定结果。其研究目的通常是分析两种检测方法的一致性，此时宜用一致性检验（或称Kappa检验） 对比法 测定结果 核素法测定结果 合计 正常 减弱 异常 正常 5