卡方检验及SPSS分析

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医学统计学之卡方检验SPSS操作

医学统计学之卡方检验SPSS操作

医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验(Chi-Square Test)是一种常用的统计方法,用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。

该方法主要用于处理分类数据,例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。

在SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)软件中,进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。

第一步:数据准备首先,需要在SPSS中导入数据。

假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系,我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量,分别用“Male”和“Female”表示性别,“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。

将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。

第二步:假设设定接下来,需要设置假设。

在卡方检验中,我们通常有一个原假设和一个备择假设:-原假设(H0):两个或多个分类变量之间没有显著差异。

-备择假设(H1):两个或多个分类变量之间存在显著差异。

在本例中,原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”,备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。

第三步:计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下:1.打开SPSS软件并导入数据。

2. 选择“分析(Analyse)”菜单,然后选择“非参数检验(Nonparametric Tests)”子菜单,最后选择“卡方(Chi-Square)”选项。

3.在弹出的对话框中选择两个分类变量(性别和吸烟状况),并将它们添加到变量列表中。

4.点击“确定(OK)”按钮,开始进行卡方检验的计算。

5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。

如果P值小于指定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,接受备择假设。

这样,就完成了卡方检验的SPSS操作。

需要注意的是,卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法,不能用于确定因果关系。

此外,在进行卡方检验之前,需要确保样本符合一些假设,例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设,可以考虑使用其他适用的统计方法。

SPSS非参数检验之一卡方检验

SPSS非参数检验之一卡方检验

SPSS非参数检验之一卡方检验一、卡方检验的概念和原理卡方检验是一种常用的非参数检验方法,用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。

它利用实际观察频数与理论频数之间的差异,来判断两个变量是否独立。

卡方检验的原理基于卡方分布,在理论上,如果两个变量是独立的,那么它们的观测频数应该等于理论频数。

卡方检验通过计算卡方值来度量观察频数与理论频数之间的差异程度,进而判断两个变量是否独立。

卡方值的计算公式为:卡方值=Σ((观察频数-理论频数)²/理论频数)其中,观察频数为实际观察到的频数,理论频数为理论上计算得到的频数。

二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤包括以下几个方面:1.建立假设:首先需要建立原假设和备择假设。

原假设(H0)是两个变量之间独立,备择假设(H1)是两个变量之间存在关联。

2.计算理论频数:根据原假设和已知数据,计算出各组的理论频数。

3.计算卡方值:利用卡方值的计算公式,计算观察频数与理论频数之间的差异。

4.计算自由度:自由度的计算公式为自由度=(行数-1)*(列数-1)。

5.查表或计算P值:根据卡方值和自由度,在卡方分布表中查找对应的临界值,或者利用计算机软件计算P值。

6.判断结果:判断P值与显著性水平的关系,如果P值小于显著性水平,则拒绝原假设,认为两个变量存在关联;如果P值大于显著性水平,则接受原假设,认为两个变量是独立的。

三、卡方检验在SPSS中的应用在SPSS软件中,进行卡方检验的操作相对简单。

下面以一个具体的案例来说明:假设我们有一份数据,包括了男性和女性在健康习惯(吸烟和不吸烟)方面的调查结果。

我们想要检验性别与吸烟习惯之间是否存在关联。

1.打开SPSS软件,导入数据。

2.选择"分析"菜单,点击"拟合度优度检验"。

3.在弹出的对话框中,将两个变量(性别和吸烟习惯)拖入"因子"栏目中。

4.点击"统计"按钮,勾选"卡方拟合度"。

卡方检验SPSS操作

卡方检验SPSS操作
要想获得卡方值,我们需用到非参数检验中的非参数配对检 验中的McNemar检验(其实也是常用的配对卡方检验)
16
三、行×列表资料的x2检验 第8题,P440
17
其 (SPSS的操作步骤与四格表相同)
步骤一: 定义变量
步骤二: 输入数据
步骤三:对数据按频数进行加权
步骤四:对数据作X2分析
步骤五:分析结果
配对卡方检验专用
药物 A B
T o ta l
药 物 * 药 效 Cross tabulation
Count % within 药 物 Count % within 药 物 Count % within 药 物
药效
有效
无效
73
9
89.0%
11.0%
52
22
70.3%
29.7%
125
31
80.1%
19.9%
无1/5的格子 的理论数大于 1小于5或有 T<1。故不用 合并或改用确 切概率法。直 接选择结果
练习题:
P440: 4、7、8题
23
⑵是否需要校正? 四格表资料检验条件: (1)当n≥40且所有T≥5,用普通X2检验 (2)当n≥40,但1≤T<5时, 用校正的X2检验 (3)当n<40 或 T ≤ 1时,用四格表资料的确切概率法。 2. SPSS不会自动做两两比较
2
卡方检验SPSS操作要领
计数资料(频数表):都是行列表 数据结构: r,c,f(行、列、频数)
.006
Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (1-sided)
Likelihood Ratio
8.758
1

卡方检验SPSS操作

卡方检验SPSS操作

卡方检验SPSS操作卡方检验是一种统计方法,用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

它适用于比较两个或多个分类变量之间的关系,并确定这些变量是否相互独立。

在SPSS中,可以使用交叉表和卡方检验命令来执行卡方检验。

首先,打开SPSS软件并导入待分析的数据文件。

然后,选择“数据”菜单中的“交叉表”选项。

在弹出的交叉表对话框中,将要分析的变量拖拽到“行”和“列”的方框中。

假设我们要比较性别和喜好电影类型之间的关系,那么将性别拖拽到“行”,将电影类型拖拽到“列”。

接下来,在交叉表对话框中,点击“统计”按钮。

在弹出的统计对话框中,选择“卡方”选项,并点击“继续”按钮。

然后,点击“确定”按钮生成交叉表。

SPSS将显示交叉表的结果,包括观察频数、期望频数、卡方值和p值等。

在卡方检验中,我们通过观察频数和期望频数之间的差异来判断两个变量是否相关。

如果差异较大,卡方值较大,p值较小,则说明两个变量之间存在显著关系。

不管是使用交叉表还是描述统计方法进行卡方检验,都需要注意以下几点:1.样本数据应该是随机抽取的,并且足够大。

2.对于交叉表中的每个单元格,期望频数应当大于等于5,以确保卡方检验的可靠性。

3.卡方检验只能检验两个或多个分类变量之间的关系,不能用于比较连续变量。

4.如果卡方检验结果显著,表明两个变量之间存在关联,但不能确定关联的性质或因果关系。

卡方检验在数据分析中有着广泛的应用,可以用于医学研究、市场调查、社会科学等领域。

通过SPSS软件的操作,可以便捷地进行卡方检验,并获取检验结果。

卡方检验及SPSS分析82026

卡方检验及SPSS分析82026

-[Display clustered bar charts 复选框]: 显示复式条 图
-[Suppress table复选框]: 不在输出结果中给出行×列
表。
16
.
Crosstabs过程祥解
❖ 界面说明
❖精确(Exact)子对话框: 针对2×2以上的行×列表 设计计算确切概率的方法。
❖统计量(Statistics)子对话框: 用于定义所需计算 的统计量
还是降序排列。
19
.
SPSS结果输出
group* effect 交叉制表
group 实验组 计数
期望的计数
对照组 计数
期望的计数
合计
计数
期望的计数
effect
有效
无效
99
5
90.5
13.5
75
21
83.5
12.5
174
26
174.0
26.0
合计 104
104.0 96
96.0 200
200.0
20
❖ 结合例7-1数据(chis01.sav)演示操作过程。
13
.
分类数据录入格式
频数格式: 用数据 加权个案(Weight Cases)过程 以指明反映频数的变量。
枚举格式:
14
.
交叉表(Crosstabs)过程
❖ Crosstabs过程用于对分类资料和有序分类资料进行 统计描述和统计推断。
❖该过程可以产生2维至n 维列联表, 并计算相应的百 分数指标。
28
.
检验步骤:
H 0 : B C H , 1 : B C , 0 .05
b c 12 2 14 40,用校正公式

配对卡方检验spss步骤

配对卡方检验spss步骤

配对卡方检验spss步骤配对卡方检验SPSS步骤引言:配对卡方检验是一种常用的统计方法,用于比较两个相关变量之间的关系是否显著。

在SPSS软件中进行配对卡方检验非常方便,本文将详细介绍使用SPSS进行配对卡方检验的步骤。

步骤一:准备数据在进行配对卡方检验之前,首先需要准备数据。

假设我们有两个相关的分类变量X和Y,且每个变量都有两个或多个水平(例如,男性和女性)。

确保数据已经输入到SPSS,每个变量拥有自己的列。

步骤二:导入数据到SPSS打开SPSS软件并选择“文件”选项,然后选择“打开”命令来导入数据文件。

确保选择正确的文件路径,并选择数据文件。

在弹出窗口中选择适当的选项,然后点击“确定”按钮将数据导入到SPSS 软件中。

步骤三:选择配对卡方检验在SPSS软件中,选择“分析”选项,并从下拉菜单中选择“非参数检验”,然后选择“配对样本”和“卡方检验”选项。

步骤四:设定变量在弹出的“配对样本卡方检验”对话框中,将需要进行配对卡方检验的变量移动到“变量对”框中。

确保变量的顺序与数据文件中的顺序一致。

步骤五:设定统计量在同一对话框中,选择“卡方相关系数”以计算配对变量之间的关系强度。

选择“精确度”选项以获取更加精确的结果。

如果选择“对称测验”,则将计算渐近P值,并且结果会更快。

步骤六:运行配对卡方检验点击对话框底部的“确定”按钮来运行配对卡方检验。

SPSS将计算卡方统计量和与之相关的P值。

结果将以表格形式呈现在输出窗口中。

步骤七:解读结果配对卡方检验的结果将显示在输出窗口中的“卡方相关系数”表格中。

首先,关注卡方值(χ^2)的大小。

如果卡方值较大,则意味着两个变量之间的关系较强。

其次,观察P值。

如果P值小于事先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝无关假设,即认为两个变量之间的关系是显著的。

步骤八:结果报告在结果报告中,应包括所进行的配对卡方检验的变量名称、样本数量、卡方值、自由度和P值。

此外,还应说明结果对研究问题的意义和解释。

spss卡方检验

spss卡方检验

spss卡方检验SPSS卡方检验SPSS(统计软件包 for the Social Sciences)是一种功能强大的统计软件,在社会科学、商业智能和市场调研等领域得到广泛应用。

其中,卡方检验是SPSS中常用的统计方法之一。

本文将介绍SPSS 中使用卡方检验进行数据分析的基本步骤、原理和注意事项。

一、卡方检验的基本概念卡方检验,又称为卡方拟合优度检验,用于比较观察样本与理论预期分布之间的差异。

它基于卡方统计量,可以用于分析分类数据的关联性和独立性。

卡方检验的结果可以帮助研究人员判断观察数据与理论模型之间的差异程度以及独立性。

二、SPSS中进行卡方检验的步骤1. 收集数据并导入到SPSS中。

2. 在SPSS中选择“分析”菜单,点击“描述统计”下的“交叉表”。

3. 在交叉表对话框中,选择需要比较的两个变量。

4. 点击“统计”按钮,选择“卡方”选项。

5. 点击“继续”按钮,然后点击“OK”按钮生成交叉表结果。

三、SPSS卡方检验的原理SPSS中的卡方检验基于卡方统计量,该统计量用于衡量观察值与理论期望值之间的差异。

卡方统计量的计算公式如下:\\[ X^2 = \\sum \\frac{(O-E)^2}{E} \\]其中,O表示观察值,E表示理论期望值。

卡方统计量服从自由度为(k-1) × (m-1)的卡方分布,其中k表示列数,m表示行数。

通过计算卡方统计量,可以得到卡方值和P值。

如果P值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则认为观察值与理论期望值存在显著差异,拒绝原假设。

四、卡方检验的应用场景卡方检验通常用于以下几种情况:1. 检验分类变量之间的关联性。

例如,研究某一地区的居民性别与吸烟习惯之间的关系。

2. 检验分类变量与某一特定属性的关联性。

例如,研究某个产品的用户满意度与不同年龄段之间的关系。

3. 检验分类变量的分布是否服从某一特定的理论分布。

例如,研究某一地区的选民支持率是否符合某个政党的预期。

SPSS知识6:卡方检验(无序变量)

SPSS知识6:卡方检验(无序变量)

SPSS知识6:卡方检验(无序变量)卡方检验定义:卡方检验用作分类计数的假设检验方法:检验两个或多个样本率或构成比之间的差别是否有统计学意义→从而推断两个或多个总体率或构成比之间的差别是否有统计学意义。

一、行*列卡方检验(只需要判断最小理论频数即可)SPSS操作:第一步:建立数据文件(group:横标目,type:纵标目-无序变量,f→共3列数据);第二步:对频数f加权(weight cases);第三步:卡方分析(analyze→descriptive statistics →crosstabs→横标目group调入rows,纵标目types调入columns→点击statistics…→激活Chi-square→continue→点击cells…→激活row行百分数→continue→OK);第四步:判断结果(结果有2个图表,根据最小理论频数与5的比较和总例数与40的比较,判断是选用pearson Chi-square还是其他指标,读取对应P值,若P<0.05,则有差异,需要利用行*列分割进行22比较,检验水准也需要变化,因为扩大了第一类错误)。

第五步:两两比较(对group横标目设不同的missing value值后进行行*列分割计算。

)Missing value→重复analyze操作。

二、四格表卡方检验(要根据N和T判断选用四格表卡方专用公式、校正公式、确切概率法?)SPSS操作:第一步:建立数据文件(group:横标目,effect:纵标目-无序变量,f,频数→共计3列数据);第二步:对频数加权(weight cases);第三步:卡方分析(analyze→descriptive statistics →crosstabs→group调入rows,effect调入columns →点击statistics…→激活chi-square→continue→点击cells…→激活rows 百分数→continue→OK);第四步:判断结果(根据N和T判断选用公式→判断P值)。

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Crosstabs过程祥解
界面说明 单元格(Cells)子对话框:用于定义列联表单元格 中需要计算的指标。 -Counts复选框:是否输出实际观察数(Observed) 和理论频数(Expected) -Percentages复选框:是否输出行百分数(Row)、 列百分数(Column)以及合计百分数(Total) -Residuals复选框:选择残差的显示方式 格式(Format)子对话框:用于选择行变量是升序 还是降序排列。

Crosstabs过程祥解
界面说明
-[行Rows框]用于选择行×列表中的行变量。 -[列Columns框]用于选择行×列表中的列变量。
-[层Layer框]指定分层变量,即控制变量。如果要指定 不同的分层变量做分析,则将其选入Layer框,并 用Previous和Next钮设为不同层。
Crosstabs
统计量Statistics: √ McNemar

一致性检验:计算Kappa系数 Kappa系数:为吻合度测量(measure of agreement) 系数,用以测量两个观测者或两观测设备之间的吻 合程度,取值在-1至+1之间,取值越大,说明吻合 程度越高。该系数利用了列联表的全部信息,包括 表格中的数据a和d。 Kappa≥0.75一致性好 0.75>Kappa ≥0.4一致性一般 Kappa<0.4一致性较差
计算理论频数: T n R nc RC 2 n 统计量 2. 计算

2
(99 90.48) 90.48
2

(5 13.52) 13.52
2

(75 83.52) 83.52
2

(21 12.48) 12.48
2
12.86
(2 1)( 2 1) 1

很大且a与d的数值很大(即两法的一致率较高),b
与c的数值相对较小时,即便是检验结果有统计学意义,
其实际意义往往也不大。

检验步骤:
H 0 : B C , H 1 : B C , 0.05
b c 12 2 14 40 ,用校正公式

SPSS结果输出
卡 方检 验 精确 Sig. (双侧) .013 a 58 值 McNemar 检验 有效案例中的 N a. 使用的二项式分布。
对 称度 量 值 一致性度量 有效案例中的 N a. 不假定零假设。 b. 使用渐进标准误差假定零假设。 Kappa .455 58 渐进标准误差
方法的检测结果有无差别?

表7-3 两种方法的检测结果
免疫荧光法 + + - 合计 11( a) 2 ( c) 13 乳胶凝集法 - 12( b) 33( d) 45 23 35 58 合计

上述配对设计实验中,就每个对子而言, 两种处理的结果不外乎有四种可能:

SPSS结果输出
g r o u p * e f f e c t 交 叉制 表 effect 有效 group 实验组 计数 期望的计数 对照组 计数 期望的计数 合计 计数 期望的计数 99 90.5 75 83.5 174 174.0 无效 5 13.5 21 12.5 26 26.0 合计 104 104.0 96 96.0 200 200.0
枚举格式:

交叉表(Crosstabs)过程
Crosstabs过程用于对分类资料和有序分类资料进行 统计描述和统计推断。 该过程可以产生2维至n 维列联表,并计算相应的百 分数指标。 统计推断包括了常用的x2检验、Kappa值,分层X2 (X2M-H),以及四格表资料的确切概率(Fisher’s Exact Test)值。

2
(b c) bc
2
, 1

2 c
( b c 1) bc
2
, =1

注意:
本法一般用于样本含量不太大的资料。因为它仅
考虑了两法结果不一致的两种情况(b, c),而未考虑样
本含量n和两法结果一致的两种情况(a, d)。所以,当n
x 值计算
Pearson卡方值:
2
2


(A T) T
2
自由度: ( R 1)(C 1)


x 分布
2Leabharlann x2实例分析
例7-1 某院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞
3.
确定 P 值,作出推论:
2
2
结论: 由于 > x( 0.05,1) 3.84 ,按 0.05 检验水准 拒绝 H 0 ,接受 H 1 ,可以认为两组降低颅内压总体 有效率不等, 即可认为异梨醇口服液降低颅内压的有 效率高于氢氯噻嗪+地塞米松的有效率。


SPSS结果输出(续)
卡 方检 验 渐进 Sig. (双侧) 1 1 1 .000 .001 .000 .001 12.793 200 1 .000 .000 精确 Sig. (双侧) 精确 Sig. (单侧)
值 Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N a. 仅对 2x2 表计算
a
df
b
12.857 11.392 13.588
b. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 12.48。
结论:x2=12.857, df=1,双侧P<0.01,按照α=0.05检验水准,可 认为两组总体有效率差异显著,即试验组的疗效优于对照组。

①建立数据文件:chis03.sav 数据格式:包括4行3列的频数格式,三个变量分别为行变量、 列变量和频数变量。 ②说明频数变量:数据 Data
加权个案
Weight Cases
③ x2检验:从菜单选择 分析
描述统计
交叉表
Analyze
Descriptive Statistics
√ Kappa
a
近似值 T
米松(对照组)降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患
者随机分为两组,结果见表7-1。问两组降低颅内压的总体有 效率有无差别? 表7-1 两组降低颅内压有效率的比较

χ 检验基本步骤
1. 建立检验假设
2
H0 : 两总体阳性率相等
H1 : 两总体阳性率不等
1 2 pc 1 2
值的校正
2
四格表 检验的条件:
2
1) n 40且T 5, 用不校正的 公式;
2
1 2) n 40且至少 个格子1 T 5, 用校正的 公式;
2
3) n 40或T 1, 需用确切概率法
校正公式:

2
( A T 0.5) T
2

2
( ad bc n / 2) n
结果中的其他检验方法
连续性校正的卡方检验 Continuity Correction Fisher’s确切概率法 Fisher’s Exact Test 似然比卡方 Likelihood Ratio 线性相关性检验 Linear-by-Linear Association:仅 用于当两变量均为等级变量的资料。 注意检查样本例数n和理论频数T是否满足条件: N≥40且理论频数T≥5。
( 12 2 1) 12 2
2
c
2
5.79
1
,查 2 界值表得 0.01 P 0.025 。
按 0.05 检验水准拒绝 H 0 ,接受 H 1 ,可 以认为两种方法的检测结果不同,免疫荧 光法的阳性检测率较高。

SPSS操作过程
第一节 四格表资料的 检验
2
x2 test of fourfold data

目的:推断两个总体率(构成比)是否有差 别(和率的u检验等价) 要求:两样本的两分类个体数排列成四格表 资料

一、x 检验的基本思想
2

2
(a b)(c d )( a c)(b d )

SPSS操作过程
①建立数据文件:chis01.sav
数据格式:包括4行3列的频数格式,3个变量即行变量 (group)、列变量(effect)和频数变量(freq)。
②说明频数变量:数据
Data Analyze

Crosstabs过程祥解
界面说明 -Kappa复选框:计算Kappa值,即内部一致性系数, 介于0~0.7071之间; -Risk复选框:计算比数比OR值、RR值; -McNemanr复选框:进行配对卡方检验的McNemanr 检验(一种非参数检验) -Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics复选框: 计算X2M-H统计量、X2CMH,可在下方输出H0假设的 OR值,默认为1。
交叉表(Crosstabs)过程 (一)四格表(fourfold data)资料的x2检验 (二)配对(paired data)资料的x2检验 (三)R×C表资料的x2检验 (四)两分类变量有无关联分析及列联系数C 卡方(Chi-Square)过程 (五)拟合问题-比较样本与已知总体的分布

卡方检验及SPSS分析
Chi-Square Test
主要内容
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 四格表资料的 检验 2 检验 配对四格表资料的 四格表资料的Fisher确切概率法 2 检验 行×列表资料的 多个样本率间的多重比较
2

SPSS统计分析
①两种检测方法皆为阳性数(a); ②两种检测方法皆为阴性数(d); ③免疫荧光法为阳性,乳胶凝集法为 阴性数(b); ④乳胶凝集法为阳性,免疫荧光法为 阴性数(c)。
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