卡方检验的条件

卡方检验的条件
卡方检验的条件

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%;而在395例曾用过该药的人群中,耐药率为%,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()215()395

未服该药73()106()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

结果:

实际频数理论频数

表一:总例数为574,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=574≥40,且所有理论频数T≥5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=≥还不能认为两组耐药率不同。

表三:

(1)总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5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n≥40但有1<T<5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)n<40或T<1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

乙培养基

甲培养基

+-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6三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5149100

中药组354580

中西结合591574

145109254

建立变量名:

录入数值:

统计分析:

结果分析:

理论均数均大于5,卡方值为。自由度为2:(行数-1)*(列数-1)。P≤

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=)。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联

表7 某地5801人的血型

ABO 血型

MN 血型

合计

M

N MN O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合计 1451

1666

2684

5801

双向无序,用卡方检验,计算列联系数:

2

2

x

n x C += >为高度相关,为中度相关,小于为低度相关 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:

P<,拒绝H0,认为两种血型有关联,但列联系数C=,小于,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

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—++++++

20~70224298

30~27249363

40~162313759

≥50920151458

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:

第八章卡方检验

第八章 2 χ 检验 一、教学大纲要求 (一) 掌握内容 1. 2χ检验的用途。 2. 四格表的2 χ检验。 (1) 四格表2χ检验公式的应用条件; (2) 不满足应用条件时的解决办法; (3) 配对四格表的2 χ检验。 3. 行?列表的2 χ检验。 (二) 熟悉内容 频数分布拟合优度的2 χ检验。 (三) 了解内容 1.2 χ分布的图形。 2.四格表的确切概率法。 二、教学内容精要 (一) 2 χ检验的用途 2χ检验(Chi-square test )用途较广,主要用途如下: 1.推断两个率及多个总体率或总体构成比之间有无差别 2.两种属性或两个变量之间有无关联性 3.频数分布的拟合优度检验 (二) 2 χ检验的基本思想 1.2 χ检验的基本思想是以2 χ值的大小来反映理论频数与实际频数的吻合程度。在零假设0H (比如0H :21ππ=)成立的条件下,实际频数与理论频数相差不应该很大,即2 χ值不应该很大,若实际计算出的2 χ值较大,超过了设定的检验水准所对应的界值,则有理由怀疑0H 的真实性,从而拒绝0H ,接受H 1(比如1H :21ππ≠)。 2. 基本公式:()∑ -= T T A 2 2 χ,A 为实际频数(Actual Frequency ),T 为理论频数 (Theoretical Frequency )。四格表2 χ检验的专用公式正是由此公式推导出来的,用专用公式与用基本公式计算出的2 χ值是一致的。 (三)率的抽样误差与可信区间 1.率的抽样误差与标准误 样本率与总体率之间存在抽样误差,其度量方法: n p ) 1(ππσ-= ,π为总体率,或 (8-1) n p p S p ) 1(-= , p 为样本率; (8-2) 2.总体率的可信区间 当n 足够大,且p 和1-p 均不太小,p 的抽样分布逼近正态分布。

卡方检验应用

卡方检验应用

第八章记数数据统计法—卡方检验法 知识引入 在各个研究领域中,有些研究问题只能划分为不同性质的类别,各类别没有量的联系。例如,性别分男女,职业分为公务员、教师、工人、……,教师职称又分为教授、副教授、……。有时虽有量的关系,因研究需要将其按一定的标准分为不同的类别,例如,学习成绩、能力水平、态度等都是连续数据,只是研究者依一定标准将其划分为优良中差,喜欢与不喜欢等少数几个等级。对这些非连续等距性数据,要判别这些分类间的差异或者多个变量间的相关性方法称为计数数据 统计方法。 卡方检验是专用于解决计数数据统计分析 的假设检验法。本章主要介绍卡方检验的两个应用:拟合性检验和独立性检验。拟合性检验是用于分析实际次数与理论次数是否相同,适用于单个因素分类的计数数据。独立性检验用于分析各有多项分类的两个或两个以上的因素之间是否 有关联或是否独立的问题。

在计数数据进行统计分析时要特别注意取样的代表性。我们知道,统计分析就是依据样本所提供的信息,正确推论总体的情况。在这一过程中,最根本的一环是确保样本的代表性及对实验的良好控制。在心理与教育研究中,所搜集到的有些数据属于定性资料,它们常常是通过调查、访问或问卷获得,除了少数实验可以事先计划外,大部分收集数据的过程是难于控制的。例如,某研究者关于某项教育措施的问卷调查,由于有一部分教师和学生对该项措施存有意见,或对问卷本身有偏见,根本就不填写问卷。这样该研究所能收回的问卷只能代表一部分观点,所以它是一个有偏样本,若据此对总体进行推论,就会产生一定的偏差,势必不能真实地反映出教师与学生对这项教育措施的意见。因此应用计数资料进行统计推断时,要特别小心谨慎,防止样本的偏倚性,只有具有代表性的样本才能作出正确的推论。 第一节卡方拟合性检验 一、卡方检验的一般问题

卡方检验

第八章记数数据统计法—卡方检验法 知识引入 在各个研究领域中,有些研究问题只能划分为不同性质的类别,各类别没有量的联系。例如,性别分男女,职业分为公务员、教师、工人、……,教师职称又分为教授、副教授、……。有时虽有量的关系,因研究需要将其按一定的标准分为不同的类别,例如,学习成绩、能力水平、态度等都是连续数据,只是研究者依一定标准将其划分为优良中差,喜欢与不喜欢等少数几个等级。对这些非连续等距性数据,要判别这些分类间的差异或者多个变量间的相关性方法称为计数数据统计方法。 卡方检验是专用于解决计数数据统计分析的假设检验法。本章主要介绍卡方检验的两个应用:拟合性检验和独立性检验。拟合性检验是用于分析实际次数与理论次数是否相同,适用于单个因素分类的计数数据。独立性检验用于分析各有多项分类的两个或两个以上的因素之间是否有关联或是否独立的问题。 在计数数据进行统计分析时要特别注意取样的代表性。我们知道,统计分析就是依据样本所提供的信息,正确推论总体的情况。在这一过程中,最根本的一环是确保样本的代表性及对实验的良好控制。在心理与教育研究中,所搜集到的有些数据属于定性资料,它们常常是通过调查、访问或问卷获得,除了少数实验可以事先计划外,大部分收集数据的过程是难于控制的。例如,某研究者关于某项教育措施的问卷调查,由于有一部分教师和学生对该项措施存有意见,或对问卷本身有偏见,根本就不填写问卷。这样该研究所能收回的问卷只能代表一部分观点,所以它是一个有偏样本,若据此对总体进行推论,就会产生一定的偏差,势必不能真实地反映出教师与学生对这项教育措施的意见。因此应用计数资料进行统计推断时,要特别小心谨慎,防止样本的偏倚性,只有具有代表性的样本才能作出正确的推论。 第一节卡方拟合性检验 一、卡方检验的一般问题 卡方检验应用于计数数据的分析,对于总体的分布不作任何假设,因此它又是非参数检验法中的一种。它由统计学家皮尔逊推导。理论证明,实际观察次数(f o)与理论次数(f e),又称期望次数)之差的平方再除以理论次数所得的统计量,近似服从卡方分布,可表示为: 这是卡方检验的原始公式,其中当f e越大(f e≥5),近似得越好。显然f o与f e相差越大,卡方值就越大;f o与f e相差越小,卡方值就越小;因此它能够用来表示f o与f e相差的程度。根据这个公式,可认为卡方检验的一般问题是要检验名义型变量的实际观测次数和理论次数分布之间是否存在显著差异。它主要应用于两种情况: 卡方检验能检验单个多项分类名义型变量各分类间的实际观测次数与理论次数之间是否一致的问题,这里的观测次数是根据样本数据得多的实计数,理论次数则是根据理论或经验得到的期望次数。这一类检验称为拟合性检验。

卡方检验原理与应用实例

卡方检验原理与应用实例: 本文简单介绍卡方检验的原理和两个类型的卡方检验实例。 一、卡方检验的作用和原理 1)卡方检验的作用:简单来说就是检验实际的数据分布情况与理论的分布情况是否相同的假设检验方法。怎么理解这句话呢,拿一个群体的身高来说,理论上身高低于1米5的占10%,高于2.0的占10%,中间的占80%,现在我们抽取了这个群体中的一群人,那么对应这三个身高段的人数的比例关系是不是 1:8:1呢?卡方分析就是解决这类问题。 2)卡方检验的原理:上面已经提到卡方检验是检验实际的分布于理论的分布时候一致的检验,那么用什么统计量来衡量呢!统计学家引入了如下的公式: Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ti等于总频数n×i水平的期望概率pi,k为单元格数。当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布。和参数检验的判断标准一样,这个统计量有一个相伴概率p。零假设是理论分布与实际分布是一致的,所以如果P小于0.05,那么就拒绝原假设,认为理论和实际分布不一致。 二、适合性卡方测验 所谓适合性检验就是检验一个样本的分布是否符合某个分布的一种假设检验方法。比如说检验数据是否正态分布,是否成二项分布或者平均分布等等。拿正态分布来说吧!请看下图

在这个近似标准正态分布的玉米株高的分布中,横轴代表的是株高的数据,而纵轴代表的是对应株高的频数,简单来说,正态曲线上的某点的纵坐标代表的就是这个点对应的横轴坐标显示株高的玉米有多少株。只不过正态分布曲线上显示的是频率值,而频率=该组株数/总的株数,所以分布曲线不会变,只不过纵坐标由频数变为频率。这也解释了昨天推送的《如何判断数据是否符合正态分布》中用带正态曲线的直方图判断数据是否符合正态分布的原理。 回到本节,当我们要检验玉米株高是否符合正态分布时,我们能够通过计算,计算出当样本量为600(注意本例株高数据的个案数为600,下载数据资料进行练习过的学员应该知道)时,每个株高下的玉米株数设为E,然后我们已经有实际值设为A,然后我们带入上面的公式计算得到卡方统计量,由SPSS输出相伴概率,我们就能判断数据是否符合正态分布了。 再说一个例子。

卡方检验应用

卡方检验应用 Prepared on 24 November 2020

第八章记数数据统计法—卡方检验法 知识引入 在各个研究领域中,有些研究问题只能划分为不同性质的类别,各类别没有量的联系。例如,性别分男女,职业分为公务员、教师、工人、……,教师职称又分为教授、副教授、……。有时虽有量的关系,因研究需要将其按一定的标准分为不同的类别,例如,学习成绩、能力水平、态度等都是连续数据,只是研究者依一定标准将其划分为优良中差,喜欢与不喜欢等少数几个等级。对这些非连续等距性数据,要判别这些分类间的差异或者多个变量间的相关性方法称为计数数据统计方法。 卡方检验是专用于解决计数数据统计分析的假设检验法。本章主要介绍卡方检验的两个应用:拟合性检验和独立性检验。拟合性检验是用于分析实际次数与理论次数是否相同,适用于单个因素分类的计数数据。独立性检验用于分析各有多项分类的两个或两个以上的因素之间是否有关联或是否独立的问题。 在计数数据进行统计分析时要特别注意取样的代表性。我们知道,统计分析就是依据样本所提供的信息,正确推论总体的情况。在这一过程中,最根本的一环是确保样本的代表性及对实验的良好控制。在心理与教育研究中,所搜集到的有些数据属于定性资料,它们常常是通过调查、访问或问卷获得,除了少数实验可以事先计划外,大部分收集数据的过程是难于控制的。例如,某研究者关于某项教育措施的问卷调查,由于有一部分教师和学生对该项措施存有意见,或对问卷本身有偏见,根本就不填写问卷。这样该研究所能收回的问卷只能代表一部分观点,所以它是一个有偏样本,若据此对总体进行推论,就会产生一定的偏差,势必不能真实地反映出教师与学生对这项教育措施的意见。因此应用计数资料进行统计推断时,要特别小心谨慎,防止样本的偏倚性,只有具有代表性的样本才能作出正确的推论。 第一节卡方拟合性检验 一、卡方检验的一般问题 卡方检验应用于计数数据的分析,对于总体的分布不作任何假设,因此它又是非参数检验法中的一种。它由统计学家皮尔逊推导。理论证明,实际观察次数(f o)与理论次数(f e),又称期望次数)之差的平方再除以理论次数所得的统计量,近似服从卡方分布,可表示为: 这是卡方检验的原始公式,其中当f e越大(f e≥5),近似得越好。显然f o与f e相差越大,卡方值就越大;f o与f e相差越小,卡方值就越小;因此它能够用来

统计方法卡方检验

卡方统计量 卡方检验用途: 可以对两个率或构成比以及多个率或构成比间的差异做统计学检验 第一节. 四格表资料的χ2检验 例8.1 为了解铅中毒病人是否有尿棕色素增加现象,分别对病人组和对照组的尿液作尿棕色素定性检查,结果见表8.1,问铅中毒病人和对照人群的尿棕色素阳性率有无差别? 表8.1 两组人群尿棕色素阳性率比较 组别阳性数阴性数合计阳性率% 病人29(18.74) 7(17.26) 36 80.56 对照9(19.26)28(17.74) 37 24.32 合计38 35 73 52.05 卡方检验的基本思想 表1中29、7、9、28是构成四格表资料的四个基本格子的数字,其余行合计和列合计以及总的合计都可以根据该四个数字推算出来,故该类资料被称为四格表资料 四格表卡方检验的步骤 以例8.1为例 1.建立假设: H0:π1 = π2 H1:π1≠π2 α=0.05 四格表的四格子里的数字是实际数,在表1中四个数字旁边括号中的四个数字为理论数,其含义是当无效假设成立的时候,理论上两组人群各有多少阳性和阴性的人数。 若H0:π1=π2成立→p1=p2=p 即假设两组间阳性率无差别,阳性率都是等于合计的52.05%,那么 铅中毒病人36人,则理论上有 36 ╳52.05%=18.74人为阳性; 对照组37人,则理论上有 37 ╳52.05%=19.26人为阳性。 故每个实际数所对应的理论数算法是,该实际数对应的行和乘列和再除以总的N样本含量。 即TRC=nR nC / n 2.计算理论数 第1行1列: T11=36×38/73= 18.74 依次类推T12 = 17.26 T21 = 19.26 T22 = 17.74 四格表中理论数的两大特征: (1)理论频数表的构成相同,即不但各行构成比相同,而且各列构成比也相同; (2)各个基本格子实际数与理论数的差别(绝对值)相同。 一、卡方检验基本公式

卡方检验法在检验学生成绩中的应用

2 χ检验法在检验学生成绩中的应用 摘要 在对学生成绩分析时,采用数理统计中的2χ检验法可以方便有效地得出相关数据。以某初中全体学生的数学成绩为总体,采用卡方拟合检验法来检验初三学生的数学成绩近似的服从正态分布,以及检验其相应的方差是否正确,完成对考试成绩客观准确的分析,充分了解学生的学习情况。利用卡方分布检验中重要应用列联表独立检验对学生数学成绩与学校对其所培养的重视程度的关系进行研究,这可以帮助我们去发现教育教学中所要发生的问题,为教育质量的认定与评价提供有效的保障。 关键词: 2χ检验法;假设检验;卡方分布

The application of 2χ-test in test scores of students Abstract In the analysis of student achievement, using the test statistics can be conveniently and effectively get the relevant data. A junior high school student with math scores for overall, using the chi-squared fit to test the students mathematical results approximately obey the normal distribution, and test the corresponding variance is correct, complete analysis of test scores of objective and accurate, the full understanding of students learning. Using the card application distribution test of contingency table test for students to study mathematics achievement and school emphasis on its culture, which can help us to discover what happens in education and teaching, to provide an effective guarantee for the monitoring and evaluation of the quality of education. Keywords: 2χ-test, hypothesis testing, 2χdistribution

SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验七-卡方检验

SPSS在生物统计学中的应用 ——实验指导手册 实验七:卡方检验 一、实验目标与要求 1.帮助学生深入了解卡方检验的基本概念,掌握卡方检验的基本思想和原理 2.掌握卡方检验的过程。 二、实验原理 卡方检验适用于次数分布的检验,比如次数分布是否与某种理想的分布一致,或者不同样本同类测量分 数次数分布是否一致。对于前者,先要确定一个理想的次数分布比例,然后将观测的某一次数分布与其比较, 确定二者的差异性,并用X2来反映。X2 越小,则差异越小,该样本的观测分布越有可能适合于理想分布; X2 越大,则差异越大,其服从于理想分布的可能性就越小。当服从理想分布的伴随概率小于0.05时,就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。 不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时,如果卡方足够大,该观测在两个样本中的次数分布服 从于同一总体的概率小于0.05时,则认为样本间存在显著性差异。 三、实验演示内容与步骤 ㈠适合性检验 比较观测数与理论数是否符合的假设检验(compatibility test),也称吻合性检验或拟合优度检验(goodness of fit test).。 【例】有一鲤鱼遗传试验,以红色和青灰色杂交,其F2代获得不同分离尾数,问观测值是否符合孟德尔3:1遗传定律. 体色青灰色红色总数 F2观测尾数1503 99 1602 1. 定义变量:

2. 输入变量值 3. 选择菜单1:点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框 → 4. 选择菜单2:点击菜单【分析】→【非参数检验】→【卡方】→弹出“卡方检验”对话框

点击【选项】按钮,弹出“卡方检验:选项”对话框,选择“描述性”,点击【继续】 点击【确定】在输出结果视图中看分析结果 基本统计量 Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Minimum Maximum 观测尾数1602 1416.24 338.172 99 1503 观测尾数 Observed N 实测频数Expected N 理论频数 Residual 偏差 99 99 400.5 -301.5 1503 1503 1201.5 301.5 Total 1602 Test Statistics 观测尾数 Chi-Square 卡方值302.629a df 1 Asymp. Sig. .000 a. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 400.5.

5习题-卡方检验知识讲解

计数资料统计分析————习题 1.220.05,n x x ≥ 则( ) A.P ≥0.05 B.P ≤0.05 C.P <0.05 D.P =0.05 E.P >0.05 2.2x 检验中,自由度v 的计算为( ) A.行×列(R ×C ) B.样本含量n C.n-1 D.(R -1)(C -1) E.n 2.四格表卡方检验中,2x <20.05(1)x ,可认为 A.两样本率不同 B.两样本率相同 C.两总体率不同 D.两总体率相同 E.样本率与总体率不同 3.分析计数资料时,最常用的显著性检验方法是( ) A.t 检验法 B.正态检验法 C.秩和检验法 D.2 x 检验法 E.方差分析 4.在卡方界值(2x )表中,当自由度一定时,2x 值愈大,P 值( ) A.不变 B.愈大 C.愈小 D.与2x 值相等 E.与2x 值无关 5.从甲乙两篇论文中,查到同类的两个率比较的四格表资料以及2x 检验结果,甲论文 2x >20.01(1)x 2x >2 0.05(1)x 。若甲乙两论文的样本量相同,则可认为( ) A.两论文结果有矛盾 B.两论文结果基本一致 C.甲论文结果更可信 D.甲论文结果不可信 E.甲论文说明两总体的差别大 6.计算R ×C 表的专用公式是( ) A. 22 ()()()()()ad bc n x a b a c b d c d -=++++ B. B. 2 2 ()b c x b c -=+ C . 2 2 1R C A x n n n ??=- ???∑ D. ()220.5b c x b c --=+ E. 2 2 ()A T x T -=∑

卡方检验的运用

卡方检验的运用 (2011-07-12 18:50:46) 转载▼ 标签: 分类:数理统计 卡方检验 检验 列联表 检验方法选择 chi-test 教育 转载自https://www.360docs.net/doc/f424975.html,/138497634.html 卡方检验的运用 1、问题的提出 许多实验工作者在对实验数据进行统计分析的时候经常会犯一类错误,就是在对定性资料分析的时候不考虑它是何种类定性资料而不假思索使用一般卡方检验,这种做法有的时候是错误的,有的时候使得实验信息丢失了许多从而导致实验整体不够科学严谨。这就要求我们生物医学工作者合理选用统计分析方法处理各类定性资料。 2、卡方检验的特点及应用 合理选用统计分析方法处理各种定性资料的关键在于准确的判断出各种列 联表资料分类,列联表资料通常可分为:2×2表,R×C表,2×k表与k×2表,高维列联表四大类。各类资料又可细分为许多种类,并不是每一类资料都可以使用卡方检验,有的可以直接使用,有的根据实验目的的不同而选择使用,有的则不适宜使用。卡方检验(也称为pearson 卡方检验)用于检验独立性,一般,有一个由大量个体构成的总体,每一个体上可量度两个属性指标:A,B。指标A 分r级:A ,…,A ,而指标B分s级:B ,…B 级。从该总体中随机抽出n个个体,测得第i个个体的指标状况为(A ,B ),i=1,…,n. 要根据这些资料,判断各行频数分布是否相同,使用卡方检验。 3、2×2表资料中应用实例 3.1横断面研究设计的2×2表资料中卡方检验应用

【例1】评价两种小儿细菌性肺炎治疗药物的有效率,将103例小儿患者随机分为两组,一组53例,一组50例,分别以药物阿莫西林钠(Ⅰ)和头孢呋新钠(Ⅱ)进行治疗,结果如下表1所示: 表1 两种治疗方法对小儿细菌性肺炎治疗效果比较 【例1分析】上表是关于两种治疗药物对小儿细菌性肺炎的治疗效果评价,可采用横断面研究设计2×2表资料中一般卡方检验。 3.2队列研究设计的2×2表资料中卡方检验应用 【例2】为观察力肽注射液与氨基酸混合注射是否引起不良反应,将医嘱上要用力肽注射液的病人随机分为两组。A组大静脉营养袋组为12例,按输一天的量为1 次计算,输入力肽的次数达60次。B组与氨基酸配伍组为12例,按输一天力肽的量为1次计算,输入力肽次数共60次。结果如下表2所示: 表2 两种输液方法静滴力肽不良反应结果比较 【例2分析】这是一个队列研究设计的2×2表资料,即先有实验分组(即原因变量,力肽注射液,力肽注射液加氨基酸),而后观察是否有不良反应。针对该类资料,按如下步骤进行计算,首先将其按照横断面研究设计的2×2表资料进行处理,计算卡方值,看其两行上的频数分布是否有统计学意义,若得到 P<0.05的结果时,需要进行第二步,否则停止计算;第二步,计算相对危险度RR(即relative risk,简称RR);第三步,运用MH卡方检验,检验总体RR与1之间的差别是否具有统计学意义。 3.3病例对照研究设计的2×2表资料中检验应用

卡方检验的多种应用场景总结

卡方检验的多种应用场景总结 展开全文 T检验是比较两组定量数据均值之间是否存在显著差异的方法。如果是定类数据之间的差异性,比较均值显然不合理,而用数字出现的频数或比例进行比较,就可以不考虑数值本身的信息,直接比较出类别变量之间的关系情况。这类分析方法就被称为卡方检验。 本文将从概念、方法分类、每个方法的使用场景及案例分析对卡方检验进行介绍。 01.概念卡方检验是一种用途广泛的分析定类数据差异性的

方法,用于比较定类与定类数据的关系情况,以及分析实际数据的比例与预期比例是否一致。 02.方法分类与T检验一样,卡方检验也可细分为:分析卡方优度检验、交叉表卡方、配对卡方。具体分析方法如下: 分析方法区分-SPSSAU整理 03.卡方优度检验卡方优度检验,是对一列数据进行统计检验,分析单个分类变量实际观测的比例与期望比例是否一致。 案例:当前收集了100份数据用于研究,其中有48名男性,52位女性。在收集数据前预期男女比例应该是4:6 (40%为男性,60%为女性),现在想分析实际收集到的数据比例与预期的比例有没有显著的差异。 操作步骤: (1)卡方拟合优度检验支持两种数据格式:整理后的加权数据或原始数据。处理好数据后,上传数据到SPSSAU,开始分析。 (2)选择【实验/医学研究】→【卡方优度检验】。 如使用原始数据,直接将“性别”项放入分析框即可。 如使用加权格式数据,需要把将“性别”项放入分析框,同时在加权项中放入“个数(权重)”

加权格式 (3)设置期望值: 不勾选【期望值设置】,系统会默认各比例相等,本例中期望比例为4:6,所以需要手动设置。 分析结果: 卡方拟合优度检验 上表格显示,男女的实际频数分别是48和52,预期频数分别是40和60;经过卡方拟合优度检验显示,实际比例和期望比例并没有呈现出显著性差异(X2=2.667,p=0.102>0.05),意味着实际情况与期望情况基本一致,无明显的差异性。 04.交叉表卡方卡方优度检验是对一个分类变量的检验,在实际研究中,研究两组分类变量的关系更加常见,例如想要了解阅读习惯与学历是否有关,此时可使用交叉卡方。 案例:分析不同性别学生对购买理财产品的意愿是否有差异。 操作步骤: 使用路径:通用方法→交叉(卡方)

卡方检验的应用

卡方检验的运用(2011-07-12 18:50:46)转载▼ 标签:卡方检验检验列联表检验方法选择chi-test 教育分类:数理统计 转载自https://www.360docs.net/doc/f424975.html,/138497634.html 卡方检验的运用 1、问题的提出 许多实验工作者在对实验数据进行统计分析的时候经常会犯一类错误,就是在对定性资料分析的时候不考虑它是何种类定性资料而不假思索使用一般卡方检验,这种做法有的时候是错误的,有的时候使得实验信息丢失了许多从而导致实验整体不够科学严谨。这就要求我们合理选用统计分析方法处理各类定性资料。 2、卡方检验的特点及应用 合理选用统计分析方法处理各种定性资料的关键在于准确的判断出各种列联表资料分类,列联表资料通常可分为:2×2表,R×C表,2×k表与k×2表,高维列联表四大类。各类资料又可细分为许多种类,并不是每一类资料都可以使用卡方检验,有的可以直接使用,有的根据实验目的的不同而选择使用,有的则不适宜使用。卡方检验(也称为pearson卡方检验)用于检验独立性,一般,有一个由大量个体构成的总体,每一个体上可量度两个属性指标:A,B。指标A分r级:A ,…,A ,而指标B分s级:B ,…B 级。从该总体中随机抽出n个个体,测得第i个个体的指标状况为(A ,B ),i=1,…,n. 要根据这些资料,判断各行频数分布是否相同,使用卡方检验。 3、2×2表资料中应用实例 3.1横断面研究设计的2×2表资料中卡方检验应用 【例1】评价两种小儿细菌性肺炎治疗药物的有效率,将103例小儿患者随机分为两组,一组53例,一组50例,分别以药物阿莫西林钠(Ⅰ)和头孢呋新钠(Ⅱ)进行治疗,结果如下表1所示: 表1 两种治疗方法对小儿细菌性肺炎治疗效果比较 分组 例数 治疗效果:有效无效合计 Ⅰ组 Ⅱ组 合计 44 9 53 42 8 50 86 17 103 【例1分析】上表是关于两种治疗药物对小儿细菌性肺炎的治疗效果评价,可采用横断面研究设计2×2表资料中一般卡方检验。 3.2 队列研究设计的2×2表资料中卡方检验应用 【例2】为观察力肽注射液与氨基酸混合注射是否引起不良反应,将医嘱上要用力肽注射液的病人随机分为两组。A组大静脉营养袋组为12例,按输一天的量为1 次计算,输入力肽的次数达60次。B组与氨基酸配伍组为12例,按输一天力肽的量为1次计算,输入力肽次数共60次。结果如下表2所示: 表2 两种输液方法静滴力肽不良反应结果比较 分组 例数 输液结果:有不良反应无不良反应合计

统计学教案习题08卡方检验

第八章 2 χ 检验 一、教学大纲要求 (一) 掌握内容 1. 2χ检验的用途。 2. 四格表的2χ检验。 (1) 四格表2χ检验公式的应用条件; (2) 不满足应用条件时的解决办法; (3) 配对四格表的2χ检验。 3. 行?列表的2χ检验。 (二) 熟悉内容 频数分布拟合优度的2χ检验。 (三) 了解内容 1.2 χ分布的图形。 2.四格表的确切概率法。 二、教学内容精要 (一) 2χ检验的用途 2χ检验(Chi-square test )用途较广,主要用途如下: 1.推断两个率及多个总体率或总体构成比之间有无差别 2.两种属性或两个变量之间有无关联性 3.频数分布的拟合优度检验 (二) 2χ检验的基本思想 1.2χ检验的基本思想是以2 χ值的大小来反映理论频数与实际频数的吻合程度。在零假设0H (比如0H : 21ππ=)成立的条件下,实际频数与理论频数相差不应该很大,即2 χ值不应该很大,若实际计算出的2 χ值较大,超过了设定的 检验水准所对应的界值,则有理由怀疑0H 的真实性,从而拒绝0H ,接受H 1(比如1H :21ππ≠)。 2. 基本公式:()∑ -= T T A 2 2 χ,A 为实际频数(Actual Frequency ),T 为理论频数(Theoretical Frequency )。四格 表2χ检验的专用公式正是由此公式推导出来的,用专用公式与用基本公式计算出的2 χ值是一致的。 (三)率的抽样误差与可信区间 1.率的抽样误差与标准误 样本率与总体率之间存在抽样误差,其度量方法: n p ) 1(ππσ-= ,π为总体率,或 (8-1) n p p S p ) 1(-= , p 为样本率; (8-2) 2.总体率的可信区间 当n 足够大,且p 和1-p 均不太小,p 的抽样分布逼近正态分布。 总体率的可信区间:(p p S u p S u p ?+?-2/2/,αα)。 (8-3) (四)2 χ检验的基本计算 表8-1 2检验的用途、假设的设立及基本计算公式 01四格表 ①独立资料两 样本率的比较 ②配对资料两 样本率的比较 0H :两总体率相等 1H :两总体率不等 ①专用公式 )(22 n bc ad -= χ

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