医学统计学列联表检验.ppt
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1、第四章 列联表分析,4.1 列联表原理,4.2 Crosstabs 过程,例1:某医院收得乙型脑炎重症病人204例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格:,4.1 列联表原理,列联表:观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类 时所列出的频数表。,RC列联表:分类频数排成R行C列的列联表。,22表:二行二列的列联表,又称四格表 。,列联表分析:使用列联表进行分类资料的检验。,双向无序,单向有序,双向有序且属性不同,列联表,双向有序且属性相同,设不加牛黄组治愈总体率为 ,加牛黄组治愈总体率为,检验,1.双向无序
2、表独立性检验,双向无序列联表:两个分类变量分类标志无数值大小 与先后顺序之分。,H0:X与Y独立(即两组总体率相同) 实际频数Oij与理论频数Eij的差异是随机误差, 用Pearson卡方统计量,反映实际Oij与理论Eij吻合程度,注意:上述 检验适用于双向无序的 表(df1) 分组标志无数量大小和先后顺序之分。 分析的目的是考察两个属性之间是否独立。,注:,2.若RC列联表中理论频数出现小于1,或理论频数 出现小于5的格数超过总格数1/5时,必须增大样本例数; 或把理论频数太小的行,列与性质相近的邻行,列合并; 或删去理论频数太小的行,列。,最小理论频数=最小行合计频数最小列合计频数/总频数
3、,1.双向无序列联表计算卡方统计量常用单侧检验。,3.多个总体率比较的卡方检验,若结论为拒绝原假设, 只能认为总体率之间不全等,不能说明任意两个总体率 有无差别,需做多重比较。,例: 判断患鼻咽癌与血型有无关系,第一行合计数,第四列合计数最小,最小理论频数,H0:“患癌”与“血型”独立,H1:“患癌”与“血型”不独立,df(21)(41)3,单侧概率P0.05,,不能以0.05水准的单侧检验拒绝H0,,总体率的差异无统计意义,不能认为患鼻咽癌与血型不独立。,2 . 四格表独立性检验,例1:某医院收得乙型脑炎重症病人204例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄
4、,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格:,双向无序四格表,(1) N40,理论频数5,(2)N40,理论频数小于5(但1),用校正卡方统计量,(3) N40或理论频数小于1,不能使用卡方检验,应使用Fisher精确 检验, 称为四格表确切概率法。,列联表的原假设是两个变量X和Y相互独立,计算卡方统 计量,当此统计量很大时否定原假设。,df1,“疗法”与“疗效”独立(即两组治愈率相同),N20440,统计结论:“疗法”与“疗效”不独立(即两组治愈率不同),专业结论:加人工牛黄组疗效高于不加人工牛黄组的疗效。,4.2 Crosstabs 过程,例: 调查339名50岁以上的人的吸烟
5、习惯与患慢性气管 炎病的数据而建立如下列联表,试探讨吸烟与患慢性气 管炎之间的关系。,吸烟, 实现步骤:,(1).将数据录入SPSS并整理加工,定义变量,输入数据,保存,smoke:吸烟情况; result:结果; count:频数;,保存为:“吸烟与慢性支气管炎的关系.sav”,(2).个案加权,在SPSS系统中,列联表的输入多采用频数表格的方式, 如果要对此类数据进行卡方分析等,必须采用个案加权 (weightbycases)进行数据处理后才能使用相关的统 计方法。,菜单 “Data” | “Weight Cases”命令,点击“Weight Cases by单选框”,选中“Freqenc
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