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1、11 安徽医科大学流行病与统计学系(230032)21 安徽中医学院中西医结合临床学院通讯作者:叶冬青多组单向有序资料的Ridit分析在SPSS中的实现武 松1 ,2 叶冬青1 ,Ridit分析在临床资料中比较常见,主要适用于单 向有序多分类资料间的比较,如药物疗效可分为治愈、 显效、 好转、 无效。此分析的特点是将等级资料通过特 定变换,转化成连续型资料(R值) : R值服从均匀分布,其均值呈正态分布。本文以倪宗瓒主编的 卫生统 计学 第4版中112页的例题为例,探讨多组有序分类 资料在SPSS中的实现,希望能让Ridit分析在SPSS 中完整实现。 例:用A、B、C三种药物治疗单纯性慢性气
2、管炎疗效所得数据如表1。表1 三种药物治疗单纯性慢性气管炎疗效疗效药物ABC合计治愈175325显效51111779好转335247132无效7242657合计1089293293分析步骤如下:11 将三组数据值合并作为标准组,并将数据录入SPSS数据录入窗口,见图1中的前两列。图1 SPSS数据录入第一步21 计算标准组各等级疗效的Ridit值。 (1)先对各组合计的例数进行加权:选择图1数据编辑窗菜单栏中的DataWeight casesWeight casesby(合计例数)。(2)计算标准组各等级疗效的Ridit值:图1菜单栏中的TransformRank Casevariable :
3、Rank Types More Proportion estimateProportion estimationFormulaRankfit continueok。即可求得标准组各 等级疗效的Ridit值,见图1第三列(p疗效)。31 计算各组平均Ridit值及合并方差,并进行统 计学两两检验。 (1)将三组数据录入如图2。对各组例数进行加权处理:图2菜单栏DataWeight CasesWeight Cases by(各组例数)。(2)计算各组平均Ridit值:图2菜单栏AnalysisReportsCase summaries Variables(p疗效)Grouping Variable
4、s(组别)Statistics. . . CellStatistics (Mean)Continueok。 即得各组平均Ridit值,分别为R1= 01346、R2=01591、R3= 01587 ,总的R= 01500。需要注意的是, 多分类变量治愈、 显效、 好转、 无效是按0、1、2、3排列, 所以Ridit平均值低于R = 01500 ,表示其疗效较好。图2 SPSS数据录入第二步(3)计算合并方差,并进行统计学两两检验:图2菜单栏AnalysisCompare MeansOne - Way ANO2VADependent List (p疗效)Factor (组别)PostHocLSDSN KContinueok。即可得到三组间 方差分析(F= 331462, P= 0100) ,可以认为三种药物 治疗单纯性气管炎疗效有差别,同时通过LSD和SN K两两间比较均发现,A药物疗效与B、C药物疗效有统计学意义(P= 0100, P= 0100) ,可以认为A药疗 效明显优于B、C药物疗效。455 中国卫生统计2006年12月第23卷第6期
