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1、卡方检验1 四格表的卡方检验例1某药品检验所随机抽取了574名成年人,研究某抗生素的耐药性。其中179人未曾使用该抗生素,其耐药率为40.78%;而在395例曾用过该药的人群中,耐药率为45.57%,结果见表1,试兑现人和上人群的耐药率是否一样?表1 某抗生素的人群耐药性情况用药史不敏感敏感合计曾服该药180(174.10)215(220.90)395未服该药73(78.90)106(100.10)179合计253321574建立变量名:录入数值:加权统计分析指定横标目和纵标目,注意不要选反了,选反了会有什么后果?择分析方法:卡方检验Chi-square实际频数理论频数结果:表一:总例数为57
2、4,没有数值遗漏表二:可观察实际频数,理论频数,各组实际频数占各行各列及总数的百分比。此例题总例数n=57440,且所有理论频数T5用基本公式或四个表专用公式计算卡方值,结果参照表三第一行。P=0.2850.05还不能认为两组耐药率不同。表三:(1)总例数n=57440,且所有理论频数T5用基本公式或四格表专用公式计算卡方值,结果参照表第一行。(2)如果n40但有1T5用校正公式计算卡方值或用Fisher确切概率法直接计算概率,结果分别参照第二行和第四行。(3)n40或T1时用Fisher确切概率法直接计算概率,结果参照第四行。2 配对四格表的卡方检验例5有28份咽喉涂片标本,把每份标本一分为
3、二,分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上,观察白喉杆菌生长的情况,其结果如表5,问两种培养基的阳性检出率是否相等?表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较甲培养基乙培养基+-合计+11112-9716合计20828建立变量名:录入数值:统计分析:结果:3 R*C表(行或列超过两个)的卡方检验 (1)多个样本率的比较例6某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下,问三种疗法的有效率是否一致?表三种方案治疗肝炎疗效的结果比较组别有效无效合计有效率()西药组514910051.00中药组35458043.75中西结合59157479.7314510925457.09建立变量名:录入数值:统计分析
4、:结果分析:理论均数均大于5,卡方值为22.808。自由度为2:(行数-1)*(列数-1)。P0.01拒绝H0接受H1,认为三组疗效不全相等,两两比较用卡方分割:两两比较:过滤掉第三组,filter为1为选中,为0为未选中结果为中药组和西药组的比较,结果分析同四格表(所有理论频数5,则看表三第一行,p=0.333)。注意:P应与比较而非a。同理可进行其他组的两两比较,例如进行西药组和中西医结合组的比较:把中grop为2(中医组)的行设为0,其他设为1。.其他步骤同上:(2)双向无序分类资料的关联性检验 例7. 测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如表7-10,问两种血型系统之间是否有关
5、联?表7 某地5801人的血型ABO血型MN血型合计MNMNO4314909021823A3884108001598B4955879502032AB13717932348合计1451166626845801双向无序,用卡方检验,计算列联系数: 0.75为高度相关,0.4-0.75为中度相关,小于0.4为低度相关若问ABO型中MN型构成是否一样,为普通卡方检验。H0:两种血型系统之间没有关联建立变量名:录入数值:统计分析:列联系数结果分析:P0.001,拒绝H0,认为两种血型有关联,但列联系数C=0.188,小于0.4,说明虽然相关但关联性很弱。(3)双向有序 属性不同 分组资料的 线性趋势检验
6、 例8. 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间的关系,将278例尸解资料整理成表7-13,问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间是否存在线性变化趋势?表8 年龄与冠状动脉硬化的关系年龄(岁)(X)冠状动脉硬化等级(Y)合计+207022429830272493634016231375950920151458合计122894126278双向有序但属性不同,进行线性趋势检验(test for linear trend):步骤:建立变量名:录入数值:统计分析: 结果分析:为线性回归分量,P0.001,说明两者存在相关关系;需要手动计算偏离线性回归分量,计算结果为P0.05,说明两者不存在相关关系,
7、而且是线性关系。结合资料说明冠状动脉粥样硬化等级随年龄增加而增高。(4)双向有序属性相同资料的平行效度分析例9. 以血清法作为金标准评价滤纸片法的准确性,检测指标为检测标本的抗体阳性反应等级,结果如下表33-4,试进行效度评价。表9 滤纸片法与血清法比较 血清法滤纸片法合 计+-+80008+0101112+1126028-00268合 计91129756双向有序且属性相同,进行平行效度分析:1. 计算两种检测方法检测结果的一致率 P0=(8+10+26+6)/562. 计算两种检测方法检测结果无关联的假定下计算期望一致率 P1=(9*8+11*12+29*28+7*8)/5623. 计算kappa值 =P0-P1 kappa0.75,一致性好 0.4kappa0.75,一致性较好 kappa0 a=0.05建立变量名:录入数值:统计分析:结果分析:kappa值=0.837且有统计学意义,为高度一致,是否由抽样误差引起需要看卡方值。卡方值=121.020,P0.001,说明确实为高度一致。