R×C表卡方检验ppt课件.ppt

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1、第八章R×C表资料的分析第三节R×C表资料的2检验R×C表卡方检验的通用公式多个样本率的比较R×C表卡方检验应注意的问题两组或多组构成比的比较R×C列联表前述四格表，即2×2表，是最简单的一种R×C表形式。因为其基本数据有R行C列，故通称R×C列联表（contingencytable），简称R×C表。R×C表2检验的应用形式有：1.多个样本率的比较（如例p419题18的3×2表）2.两组或多组构成比的比较（如例8-4的3×4表）代入基本公式可推导出：基本公式通用公式自由度=(R1)(C1)一、R×C表2检验通用公式二、多个样本率的比较例8-4（P419题18）研究新

2、复方治疗高血压病效果的临床试验，并与标准对照药物降压片和安慰剂作对照，结果如表8-5，比较三组效果。组别疗效合计有效率（%）有效无效新复方3554087.50降压药20103066.67安慰剂7253221.88合计624010260.70表8-5三种药物治疗高血压病的有效率H0：π1=π2=π3，三种药物治疗高血压病总体有效率相等H1：三个总体率不全相等α=0.052=32.736>20.005，2=10.60，P<0.005，按α=0.05水准拒绝H0，即可以认为三种药物治疗高血压病效果不同。1.建立数据文件在SPSS数据编辑窗，建立数据文件题18.sav。行变量：“

3、组别”，Values为：1＝“新复方”，2＝“降压片”，3＝“安慰剂”；列变量：“疗效”，Values为：1＝“有效”，2＝“无效；频数变量：“频数”。2.spss操作过程（1）在spss中调出数据文件题18.sav（2）频数变量加权。从菜单选择Data→WeightCases弹出WeightCases对话框，选择WeightCasesby框，框内选入“频数”，即指定该变量为频数变量（3）2检验从菜单选择Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstable指定Row(s)：疗法Columns(s)：疗效击Statistics按钮选择Chi-squ

4、are。输出结果结果分析：Pearson2=32.736，双侧P＝0.000<0.05，拒绝H0，可以认为三种疗法效果不同。例8-5用三种治疗方法治疗199例消化性溃疡住院病人资料如表8-6，试分析三组病人按4种中医分型的构成比有无差别。三、两组或多组构成比的比较疗法中医分型合计肝胃不和胃阴不和脾胃虚寒寒热夹杂生胃宁素片715293788中药组412161951西药组35153760合计14326093199表8-6三种消化性溃疡住院病人四种证型的构成H0：三种疗法病人的中医分型总体构成相同（疗法与证型无关）H1：三组病人中医分型总体构成不全相同（疗法与证型有关），α=0.

5、052=9.60<20.1，6=10.64，P>0.1，按α=0.05水准，不拒绝H0，即不能认为三组病人中医各型的构成比不同.1.建立数据文件在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li8-4.sav。行变量：“疗法”，Values为：1＝“生胃宁素片”，2＝“中药组”，3＝“西药组”；列变量：“中医分型”，Values为：1＝“肝胃不和”，2＝“胃阴不和”，3＝“脾胃虚寒”，4＝“寒热夹杂”；频数变量：“频数”。2.spss操作过程（1）在spss中调出数据文件Li8-4.sav（2）频数变量加权。从菜单选择Data→WeightCases弹出WeightCases对话框，

6、选择WeightCasesby框，框内选入“频数”，即指定该变量为频数变量（3）2检验从菜单选择Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstable指定Row(s)：疗法Columns(s)：中医分型击Statistics按钮选择Chi-square。输出结果理论数小于5的格子数为2(占16.7%),最小理论数为3.59结果分析表下方提示理论频数小于5的单元格有2个，最小理论频数为3.59<5，说明可用Pearson卡方检验。结果分析：Pearson2=9.596，双侧P＝0.143>0.05，以α＝0.05水准不拒绝H0，不能认为三组病人中医

7、分型的构成比不同。四、R×C表2检验应注意的问题1.R×C表中，不宜有较多格子（1/5）的理论频数小于5或理论频数小于1，否则易犯第一类错误。出现某些格子中理论频数过小时：（1）增大样本含量（最好！）（2）删去该格所在的行或列（丢失信息！）（3）根据专业知识将该格所在行或列与别的行或列合并。（丢失信息！甚至出假象）（4）计算R×C表的确切概率2.多组比较时，若效应有强弱的等级，如+，++，+++，最好采用后面的非参数检验方法。2检验只能反映其构成比有无差异，不能比较效应的平均水平。3.行列两种属性皆