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1、第八章 2检验,第一节 行列表资料的2检验,在进行多个样本率或构成比的比较时，可将原始资料整理成频数表。当行或（和）列数超过2组时，统称为行列表，或称表。,例8-1 某研究人员收集了亚洲、欧洲和北美洲人的A、B、AB、O血型资料，结果见表8-1所示，其目的是研究不同地区的人群血型分类构成比是否一样。,411.25,215.83,64.17,388.75,196.87,103.32,30.72,186.10,378.88,198.84,59.12,358.15,对例8-1做行列表2检验的步骤如下：,1.建立检验假设并确定检验水准 H0：不同地区的人群血型分布构成相同 H1：不同地区的人群血型分布
2、构成不同或不全相同 =0.05 2.计算检验统计量2值 3.查2界值表，确定P值，做出推断结论 在=0.05检验水准上，拒绝H0，认为三个不同地区的人群血型分布构成的差别有统计学意义，说明三个不同地区的人群血型分布构成不同或不全相同。,例8-2 某研究人员欲研究某新药治疗失眠的效果，将122名患者随机分成三组，分别服用新药、传统治疗失眠药和安慰剂，并跟踪观察三组患者的治疗情况，结果如表8-2所示，试问三种药物的疗效是否一样？,对例8-2做行列表2检验的步骤如下：,1.建立检验假设并确定检验水准 H0：三种药物治疗失眠的有效率相同 H1：三种药物治疗失眠的有效率不同或不全相同 =0.05 2.计
3、算检验统计量2值 3.查2界值表，确定P值，做出推断结论 在=0.05检验水准上，拒绝H0，认为三种药物治疗失眠的有效率不同或不全相同。,二、行列表的分割,（一）多个实验组间的两两比较 对于经过行列2检验有统计学意义的多个实验率的资料，若想进一步弄清楚究竟哪两个率的差别有统计学意义，须做两两比较。 在做比较时，不能用原来的检验水准=0.05作为是否拒绝H0的标准。因为重复多次的假设检验，将使第类错误扩大。,例8-3 某医院用3种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎254例，观察结果如表8-3所示，试比较3种疗法的有效率是否一样？,对例8-3做行列表2检验的步骤如下：,1.建立检验假设并确定检验水准
4、H0：3种治疗方案的有效率相同 H1：3种治疗方案的有效率不同或不全相同 =0.05 2.计算检验统计量2值 3.查2界值表，确定P值，做出推断结论 在=0.05检验水准上，拒绝H0，认为三种药物治疗肝炎的有效率不同或不全相同。,2 =15.10，在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为西药与中西药结合治疗肝炎效果不同。中西药结合疗效好于单纯用西药的疗效。,2 =20.93，在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为中药与中西药结合治疗肝炎效果不同。中西药结合疗效好于单纯用中药的疗效。,2 =0.94，2 0.017，1=5.70。在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为西药与中药治疗肝炎效果没
5、有统计学意义。,（二）多个实验组与同一对照组的比较,例8-4 现有三种药物，欲研究其治疗心绞痛的疗效。另设一组安慰剂作为对照，实验结果见表8-7，试问各组间的心绞痛缓解率是否相同？,对例8-4做行列表2检验的步骤如下：,1.建立检验假设并确定检验水准 H0：四种疗法的心绞痛缓解率相同 H1：四种疗法的心绞痛缓解率不同或不全相同 =0.05 2.计算检验统计量2值 3.查2界值表，确定P值，做出推断结论 在=0.05检验水准上，拒绝H0，认为三种药物治疗肝炎的有效率不同或不全相同。,2 =21.20，在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为安慰剂与B药治疗心绞痛效果不同。B药疗效好于安慰剂的疗效
6、。,2 =7.22，在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为安慰剂与C药治疗心绞痛效果不同。C药疗效好于安慰剂的疗效。,2 =42.10，2 0.017，1=5.70。在=0.017检验水准上，拒绝H0，认为安慰剂与A药治疗心绞痛效果不同。A药疗效好于安慰剂的疗效。,三、行列表资料2检验的注意事项,对行列表资料进行2检验，要求不能有1/5以上的格子理论数小于5，或者不能有1个格子的理论数小于1，否则将导致分析偏性。 当多个样本率（或构成比）比较的2检验，结论为拒绝检验假设，只能认为各总体率（或总体构成比）之间总的来说有差别，但不能说明它们彼此间都有差别或某两者有差别。 （3）有些行列表不能进行
7、2检验。如双向等级资料。,第二节 四格表2检验,(174.1),(220.9),(78.9),(100.1),一、四格表2检验,二、四格表2值的连续性校正,当n40，且T5时，不需进行连续性校正（使用基本公式或专用公式）； 当n40，但1T5时，需进行连续性校正； 当n40或 T1时，应改用四格表确切概率计算法。,三、四格表的精确概率检验法,若bc40，,第三节 配对资料的2检验,第四节 不同类型RC表资料的统计分析,双向无序C表(行列表资料的2检验） 单向有序C表 分组变量有序（如年龄），指标变量无序（如传染病类型） （行列表资料的2检验） 分组变量无序（如疗法），指标变量有序（如疗效按等级
8、分组） （秩和检验、行平均分差检验） 双向有序属性不同的C表 考虑各组有无差别（秩和检验） 考虑两有序分类变量间是否存在相关（等级相关分析） 考虑两有序分类变量间是否存在线性变化趋势（线性趋势检验） 双向有序属性相同的C表（一致性检验）,双向无序分类变量，采用行列表的2检验，计算Pearson 2值,推断两个分类变量之间有无关系（或关联）；可进一步计算Pearson列联系数C，分析关系的密切程度。,分组变量无序，指标变量有序，采用非参数检验的Wilcoxon秩和检验或 Kruskal and Wallis H检验；或行平均分差检验。,双向有序分类变量,且属性不同。,双向有序分类变量，且属性相同，应采用加权Kappa一致性检验，计算Kappa值,作业,P94P95,第18题,
