定性资料统计推断

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1、分类变量的整理（1）婚姻状况频数单身3已婚5离异2分居4合计1414名成人的婚姻状况编号性别身高婚姻状况1男175单身2女167单身3男187单身4女176已婚5男167已婚6女178已婚7男174已婚8女170已婚9男167离异10女186离异11男182分居12女159分居13男167分居14女182分居14名成人的原始数据分类变量的整理（2）婚姻状况性别男女单身21已婚23离异11分居22不同性别的婚姻状况编号性别身高婚姻状况1男175单身2女167单身3男187单身4女176已婚5男167已婚6女178已婚7男174已婚8女170已婚9男167离异10女186离异11男182

2、分居12女159分居13男167分居14女182分居14名成人的原始数据常用的比例指标绝对数：资料整理后各组的例数相对数：两个绝对数之比中得到的一种数值1.率：速率（rate）：与时间有关，如某年某病发病率、死亡率。比率（proportion）：与时间无关，如某病治愈率。2.比：构成比（constituentratio）：部分与全部之比相对比（relativeratio）：两指标之比3.动态数列：定基比：各时间的指标分别与基数（某个时间的指标）作对比环比：以相邻的后一个时间的指标与前一个时间的指标作对比增长量：分为累积增长量、逐年增长量常用的比例指标率的标准误与可信区间率的标准误率标

3、准误的计算总体率的可信区间1、样本量足够大，总体率适中(满足np和n(1-p)均大于5）时，样本率近似正态分布。其可信区间为(p-uα/2Sp,p+uα/2Sp)总体率的可信区间2、样本量较小时，查表。附表c3（P562）百分率的置信区间例某药物治疗10例患者，有3例出现不良事件，试估计不良事件发生率。解：不良事件发生率的总体率的95%可信区间为（7%，65%）练习：某药物治疗200例患者，有130例出现不良事件，试估计不良事件发生率。2检验chi-squaretest引例将病情相近的乳腺癌患者随机分为两组，分别采用两种治疗方案(单纯手术治疗和手术及术后化疗联合治疗)进行治疗，

4、观察五年，其存活情况见表1，问两种疗法的存活率是否相同？表1两种疗法治疗乳腺癌患者存活率比较疗法生存死亡合计存活率(%)联合治疗3984783.0单纯治疗57278467.9合计963513173.3一、2检验的基本思想表1两种疗法治疗乳腺癌患者存活率比较疗法生存死亡合计存活率(%)联合治疗3984783.0单纯治疗57278467.9合计963513173.3四格表（fourfoldtable，2×2table）实际频数(actualfrequency,A)行合计(rowtotal,nR)列合计(columntotal,nC)总例数(n)一、2检验的基本思想表1两种疗法治疗乳腺

5、癌患者存活率比较疗法生存死亡合计存活率(%)联合治疗39(a)8(b)47(a+b)83.0单纯治疗57(c)27(d)84(c+d)67.9合计96(a+c.)35(b+d.)131(n=a+b+c+d)73.3一、2检验的基本思想第一步：建立检验假设H0：两总体存活率相等，即1=2；H1：两总体存活率不等，即12。疗法生存死亡合计存活率(%)联合治疗3984783.0单纯治疗57278467.9合计963513173.3表1两种疗法的乳腺癌患者按H0成立计算的理论频数(Theoreticalfrequency)？39(34.44)8(12.56)57(61.56)27

6、(22.44)73.373.3χ2检验的基本公式上述基本公式由现代统计学的创始人之一，英国人KarlPearson（1857-1936）于1900年提出，因此软件上常称这种检验为Pearson2检验(Chi-squaretest)。2分布是一种连续型分布，按分布的密度函数可给出不同自由度的一簇分布曲线。2分布的形状依赖于自由度的大小；当自由度趋向于无穷大时,2分布趋向正态分布。2分布（chi-squaredistribution）2分布（chi-squaredistribution）02468100.00.10.20.32分布规律（附表c5.p569）自由度一定时，P值

7、越小，2值越大。=1时，P=0.05，2=3.84P=0.01，2=6.63当P值一定时，自由度越大，2越大。P=0.05时，=1，2=3.84=2，2=5.99当自由度取1时，u2=2由于四格表资料为双边固定形式，即假设行合计与列合计均固定，所以四格表的自由度ν=1疗法生存死亡合计联合治疗47单纯治疗84合计9635131表1两种疗法治疗乳腺癌患者存活情况（行合计与列合计均固定）各种情形下，理论与实际偏离的总和即为卡方值（chi-sq