卡方检验的SPSS实现.ppt

结果1：男性卡方检验p=0.000 女性p=0.584 结果2：风险估计，男性组OR=14.043，95%置信区间不包括1。女性OR=1.222， 95%置信区间包括1。提示，对于男性而言吸烟史发生肺癌的危险因素，女性则不是。 spss18.0 卡方检验 主要内容 1.两独立样本率比较的卡方检验 2.配对计数资料的卡方检验 3.分层资料的卡方检验 4.卡方的两两比较 一、两独立样本的卡方检验 列联表资料：指两个或者多个分类变量各水平组合频数分布表，又称频数交叉表，简称交叉表（Crosstabs）。 下表为四格表 操作过程 （1）建立数据文件（chi2_2.sav） 数据格式：4行3列（如下图） 分类变量（行变量）：变量名“group”，1=“抗病毒组”，2=“紫外线组”。 分类变量（列变量）：变量名”effect”，1=“有效”，2=“无效”。 频数变量：变量名“freq”，将四格表中的4个频数输入此列 （2）加权个案 加权个案是指对变量，特别是频数变量赋予权重。本例对变量“freq”进行加权。 Spss18.0操作 点击“数据”——选择“加权个案” 弹出下列窗口 选择加权个案，并将变量“freq”拉进框内 1、我们的市场行为主要的导向因素，第一个是市场需求的导向，第二个是技术进步的导向，第三大导向是竞争对手的行为导向。 2、市场销售中最重要的字就是“问”。 3、现今，每个人都在谈论着创意，坦白讲，我害怕我们会假创意之名犯下一切过失。 4、在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言。 5、市场营销观念：目标市场，顾客需求，协调市场营销，通过满足消费者需求来创造利润。**** 6、我就像一个厨师，喜欢品尝食物。如果不好吃，我就不要它。***** 7、我总是站在顾客的角度看待即将推出的产品或服务，因为我就是顾客。*** 8、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。**** （3）卡方检验操作： 分别选择 “分析” “统计描述” “交叉表” 如右图 弹出交叉表（Crosstabs）主对话框 1.行变量 本例选择“group” 2.列变量 本例选择“effect” 点击右边“统计量”选项，弹出对话框（如下图） 选择“卡方”选项 （4）结果解释： Pearson 卡方：非校正卡方检验 连续校正：仅适用于四格表 Fisher 的精确检验：Fisher确切概率检验，也仅适用于四格表资料 似然比：似然比卡方检验，适用 表资料 线性和线性组合：线性相关性检验，两变量均为等级变量，且从小到大排列时方有意义，其他情况忽略 其他选项介绍 1.相关性：计算Pearson和Spearsmen相关系数，用以说明行变量和列变量的相关程度。 2相依系数：又称列联系数。也是用来说明相关性。 3.Gamma :测量两个等级变量之间关联度的统计量 4.Kappa：Kappa系数，见下文 观察值：观察频数 期望值：期望频数 行百分比：给出行变量百分比 列百分比：给出列变量百分比 不需要加权个案的数据 如果数据格式如下图（例：骨科数据） 每一行都是一个个体，无需加权。如果分析4种病变节段在性别分布有无差异，如下图： 将“性别”和“病变节段”分别拖入行变量和列变量，其他操作同需加权数据。 1.两独立样本率比较的卡方检验 2.配对计数资料的卡方检验 3.分层资料的卡方检验 4.卡方的两两比较 2.配对计数资料的卡方检验 配对设计的特点是对同一样本的每一份样品分别用A、B两种方法处理，或者前后测量，观察其阳性和阴性例数。 文件chi_pair.sav为例 操作过程： 分析 统计描述 交叉表 行变量：treat_b 列变量：treat_a 统计量：McNemar 结果解释：所用方法是基于二项分布的McNemar检验，p=0.000（双侧），差异显著，即抗生素用于治疗呼吸道感染是有效的。 使用 系数分析吻合情况 例：116例患者的诊断结果见下表及数据“diagnosis.sav”，使用kappa系数法分析影像CT诊断和病理诊断的吻合情况。 文件diagnosis.sav为例 操作过程： 分析 统计描述 交叉表 行变量：treat_b 列变量：treat_a 统计量：McNemar Kappa