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1、完美WORD格式.整理专业资料分享SPSS多个样本率的卡方检验及两两比较来自：医咖会医咖会之前推送过“两个率的比较(卡方检验)及Fisher精确检验的SPSS教程”，小伙伴们都掌握了吗？如果不止两个分组，又该如何进行卡方检验以及之后的两两比较呢？来看详细教程吧！1、问题与数据如增强体育锻炼、减某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度, 少体重及改善饮食习惯等。该医生招募了 150位高胆固醇、生活习惯差的受试者， 并将其随机分成 3组。其中一组 给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。经过 6个月的试验后，该医 生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。该医
2、生收集了受试者接受的干预方法(intervention)和试验结束时胆固醇的风险程度(risk_level )等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下:注释：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便， 并不代表临床诊断结果。2、对问题的分析研究者想判断干预后多个分组情况的不同。如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。针对这种情况，我们建议使用卡方检验（2 X C）,但需要先满足5项假设：假设1 :观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分 类变量。假设2:存在多个分组 （2个），如本研究有 3个不同的干预组
3、。假设3:具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互 干扰。假设4:研究设计必须满足：（a）样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差 的人群中随机抽取 150位受试者；（b）目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，女口 本研究中将受试者随机分成 3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。假设5:样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一预测频数大于5。经分析，本研究数据符合假设1-4，那么应该如何检验假设 5,并进行卡方检验（2 X C）呢？3、思维导图4、SPSS操作4.1数据加权在进行正式操作之前，我们需要先对数据加权，如下:在主页面点击 Data
4、Weight Cases弹出下图:(2) 点击 Weight cases by ，激活 Frequency Variable窗口总 Weight CasesO Do notweiglit cases.q inlenention c/|iskJ列创$ freqBiBiiaau iimjiii wamfijWeiglTt cases byj Frequent Variable:L*JHelpCurrent Status. Weight cases by freqPasteR&s&t Cancel(3) 将 freq 变量放入 Frequency Variable 栏(4)点击OK4.2检验假设5如
5、下：t Crosstabs数据加权之后，我们要判断研究数据是否满足样本量要求,(1) 在主页面点击 Analyze 宀 Descriptive Statistics弹出下图:(2)将变量 intervention和 risk_level 分别放入 Row(s)栏和 Column(s)栏CrosstabiExact.Statistics.Form at.Style- IDisplay laysr vrisbls in t3|jh uf irilbr?eiltiijri. D-lij. Diyr.EKerdseDrugDietExerciseTotalLevel of cholesterol ri
6、skHigh24.724.724.774.0High &MormarNormal26.325.325.375.0Total50.050.050.0150.0该表显示，本研究最小的预测频数是24.7，大于5，满足假设5,具有足够的样本量。Chi-Square Tests表格也对该结果做出提示，如下标注部分：Chi-Square TestsValuedfAsymptoticSignificance (2-sided)Pearson Chi-Square8.175a2.010Likelihood F?atia9.3362Li near-by-Linear Associatjan7 7691.005N
7、 of Valid Cases150I a. 0 cells (0 0%) have evpected count less than 5. minim urn expected count Is 24.67The即在本研究中，没有小于5的预测频数，可以直接进行卡方检验(2 X C)。那么，如果存在预测频数小于5的情况，我们应该怎么办呢？ 一般来说，如果预测频数小于5，就需要进行Fisher精确检验(2 X C),我们将在后面推送的内容中向大家详细介绍。4.3卡方检验(2 X C)的SPSS操作(1)弹出下图:CrosstabsX Cisplay duster&d &ar chartsi Su
8、ppress tablesCancelHelpOK aste .eset CorrelationsOrdinalGarnrnaSomers dKenaalls tau-bKendaTs tau-cKappaE Risk|r WcMemar整 Crosstabs: StatisticsJ iChi-squareIt-rsH r mr r y i-NominaLi Contingency co efficient Phi and Crameis V Lambdai Uncertain coefTicientNominal by Interval EtaCochrans and Mantel-Hae
9、nszel statisticsTs st c o m m o n oddo ro & n u 91 &. iContinueh(5) 点击Percentage栏中的Column选项4.4组间比较弹出下图: 点击Cells，弹出下图:(3) 点击 z-test 栏中的 Comparecolumn proportions 禾口 Adjust p-values (Bonferroni method)选项5、结果解释5.1统计描述在进行卡方检验(2 X C)的结果分析之前，我们需要先对研究数据有个基本的了解。SPSS输出结果如下：riskintervention Crosstabnlationirt
10、efvenrtioriTotalDrugDietExerciserishlevel HighCountExpected Count% within intervention16a28b30b7424.732.0%24756.0%24760.0%74.049.3%Nornnal CountEq眈tEd Count% within interveritipri地22b20b7625.368.0%253440抵25.34Q.0676.050.7%TotalCountExpected Count嗚 within inin/ention5050,0100.09i5050.0100.0%SO5Q.0100
11、.0%15015D.0100.0%Each subsen pt letter denotes a subset of intervention categories whose column proportions do notdifFer significantly from each other at the .05 level.该表提示，本研究共有150位受试者，根据干预方式均分为 3组。在试验结束时，药物 干预组的50位受试者中有16位胆固醇浓度高，饮食干预组的50位受试者中有28位胆固醇 浓度高，而运动干预组的 50位受试者中有30位胆固醇浓度高，如下标注部分：* inteiverition CrosstatoLilMioninterventionTote IDrugDietExerciseriskjevelHighCount230b74Expected Count24724724.774.0% within intervention32.0%56.0%60.C%4 93%NormalCount34a22b30b76Expected Count2
