卡方检验得条件
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件(一)
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件(一)配对四格表资料卡方检验的公式选用条件•资深创作者：小明引言配对四格表资料卡方检验是一种常用的假设检验方法，用于检验两个相关因素之间的关联性。
在进行卡方检验时，选用适当的公式是至关重要的。
本文将介绍配对四格表资料卡方检验的公式选用条件。
什么是配对四格表资料卡方检验？配对四格表资料卡方检验是用于分析两个相关因素之间是否存在显著关联的统计方法。
它通常应用于医学、生物学、社会学等领域的研究中。
选用条件1：独立性检验•当我们希望检验两个因素之间是否独立时，应选用独立性检验的公式。
•公式：卡方值= Σ((O - E)² / E)•O：观察值（实际观测到的数值）•E：期望值（在两个因素独立的假设下，根据总体比例计算得出）选用条件2：相关性检验•当我们希望检验两个因素之间是否存在相关性时，应选用相关性检验的公式。
•公式：卡方值= Σ((O - E)² / E / (n - 1))•O：观察值（实际观测到的数值）•E：期望值（在两个因素相关的假设下，根据条件概率计算得出）•n：样本数量选用条件3：资料类型•在选用公式时，还需考虑配对四格表资料的类型。
•若资料为计数资料，则应选用计数资料的卡方公式。
•若资料为比例资料，则应选用比例资料的卡方公式。
结论在进行配对四格表资料卡方检验时，我们需要根据具体问题选用适当的公式。
选用条件包括独立性检验、相关性检验以及资料的类型。
选用正确的公式可以提高检验的准确性和可靠性。
值得注意的是，在应用卡方检验时，还需要满足一些假设条件，如样本的独立性、观测值的期望频数不为0等等。
这些假设条件对于卡方检验结果的解释和推断都是至关重要的。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用配对四格表资料卡方检验的公式选用条件，在实际研究中做出准确的统计分析。
当进行配对四格表资料卡方检验时，我们需要明确研究的目的和假设，以及所选用的公式。
在进行公式选用时，有以下几点需要注意：1. 独立性检验独立性检验是在两个因素之间不存在显著关联的假设下进行的。
卡方检验连续性校正条件
卡方检验连续性校正条件
卡方检验（Chi-Square test）是统计学中一种常用分析方法，
可用于检验两个变量之间是否存在显著的关系。
连续性校正是卡方检
验中的一种重要方法，可以减少样本数量，提高检验效率，防止假阳
性错误率上升。
简单来说，连续性校正是将变量按照指定的规则对数据进行分组，使样本均衡分布，由此提高卡方检验的精确度和准确性。
例如，将实
验样本按年龄分为三组，由于实验样本在各组数量上存在差异，受样
本容量影响，从而引起变量之间的关系检验失去公正性。
在连续性校
正中，可以将不同年龄组均分为20个，或将x年龄组划分为2n-1组，这样就可以使每组数量更加接近，降低变量之间的假阳性概率，提高
卡方检验的准确性和精确度。
在采取连续性校正措施前，首先要判断实验数据所取的变量是否
符合���连续性校正的要求。
尤其是在变量的值为离散的情况下，
必须要考虑变量的多少，假设样本变量数量较少，则不能够采用此方
法进行检验。
此外，在进行连续性校正时，要谨慎选择变量分组，要从变量的
大致分组特征中综合考虑，不要未加思考地乱分组，容易导致分组内
数据分布不均匀，从而影响检验的准确性。
总的来说，连续性校正是卡方检验中重要的措施，在进行卡方检
验之前，应调查对象变量，针对不同变量情况选择不同校正措施，才
能提高卡方检验的精确度，防止假阳性错误率提高，取得准确到位的
研究结果。
卡方检验(计数资料)
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5ห้องสมุดไป่ตู้格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行X列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。
列联表资料的卡方检验：
同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。
列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。
1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小。
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
2.如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
行X列表资料的卡方检验
行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。
1. 专用公式：
r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]
3.如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
上述是适用于四格表。
R×C表卡方检验应用条件：
1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数。我的实验中也不符合R×C表的卡方检验。可以通过增加样本数、列合并来实现。
1. R*C 列联表的卡方检验：
医学统计学(6) 卡方检验
•进一步的两两比较
•P<0.017才有 统计学意义！！
【例6】某中医院用三种治疗方法治疗413例糖尿病患者， 资料见表。为避免中医不同证型对疗效比较的影响，分 析3种疗法治疗的病人按3种中医分型的构成比有无差别？
SPSS软件操作
• 第1步：定义变量
• 第2步：输入 原始数据
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频 数变量）
CMH多维卡 方检验
• 第4步：x2检验（2） • 选择统计 量按钮 • 在交叉表： 统计量对 话框：勾 上卡方
• 第4步：x2检验（3） • 选择单元 格按钮 • 在交叉表： 单元显示 对话框： 勾上观察 值、百分 比：行、 列
• 第5步：结果解读（1）
• 结果解读：中西医组的治愈率为98.2%，西 医组的治愈率为74.0%。
【例4】某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感 染HBV的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防 注射组和非预防组，结果见表。问两组新生儿的HBV总 体感染率有无差别？
• 第1步：定义变量
SPSS软件操作
• 第2步：输入 原始数据
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频 数变量）
医学统计学 （6 ）
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
卡方检验(chi-square test)
• χ2检验是现代统计学的创始人之一，英国人 Karl . Pearson于1900年提出的一种具有广 泛用途的统计方法。 • 可用于两个或多个率间的比较，计数资料 的关联度分析，拟合优度检验等等。
关联性分析
列联系数的意义 • |rp|<0.4，关联程度低 • 0.4≤|rp|<0.7，关联程度中等 • |rp|≥0.7，关联程度高
定性数据分析——卡方检验
定性数据分析——卡方检验卡方检验（Chi-square test）是统计学中用于检验两个定性变量之间关联性的方法。
它可以帮助我们确定两个变量之间的差异是由于随机因素导致的还是由于真实的关联性。
卡方检验的基本原理是，通过比较实际观察到的频数与期望频数之间的差异来判断变量之间是否存在关联。
在卡方检验中，我们首先要计算期望频数，即假设两个变量之间没有关联时，我们预计每个组别内的频数应该是多少。
然后，我们计算实际观察到的频数与期望频数之间的差异，并将这些差异加总得到一个卡方值。
最后，我们将卡方值与自由度相结合，使用卡方分布表来确定检验结果是否具有统计学意义。
卡方检验可以分为两种类型：拟合优度检验（goodness-of-fit test）和独立性检验（independence test）。
拟合优度检验用于确定观察到的频数是否与预期的频数相匹配。
它在比较一个变量的分布与一个预先给定的理论分布之间的差异时非常有用。
例如，我们可以使用卡方检验来检验一个骰子是否公平，即骰子的六个面是否具有相等的概率。
独立性检验用于确定两个变量之间是否存在关联。
它可以帮助我们确定两个变量是否独立，即它们的分布是否相互独立。
例如，我们可以使用卡方检验来确定男性和女性之间是否存在偏好其中一种产品的差异。
在进行卡方检验时，我们需要满足一些前提条件。
首先，两个变量必须是独立的，即每个观察值只能属于一个组别。
其次，每个组别中的观察值必须相互独立。
最后，期望频数应该足够大，通常要求每个组别的期望频数大于5卡方检验的结果通常以p值的形式呈现。
p值表示观察到的差异是由于随机因素导致的可能性。
如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，即认为变量之间存在关联。
在实际应用中，卡方检验可以帮助我们解决许多问题。
例如，我们可以使用卡方检验来确定广告宣传对购买行为的影响，消费者对不同品牌的偏好程度，或者员工对不同工作条件的满意度。
独立四格表资料卡方检验的应用条件
独立四格表资料卡方检验的应用条件1. 独立四格表资料卡方检验啊，那可不是随随便便就能用的。
就好比你要进一个高级俱乐部，得满足人家的会员条件才行。
比如说研究两种药物对治疗某种病的效果，把病人分成两组，一组用A药，一组用B药，最后看治愈和未治愈的人数，这时候想用到卡方检验，就得看看是否符合应用条件呢。
2. 卡方检验在独立四格表资料里的应用，哇塞，超讲究的！你要是不按规则来，那就像没带钥匙就想开门一样。
我有个朋友做市场调查，关于两种广告方案对产品销量影响，分了看了广告和没看广告的人群，再看购买和不购买产品的情况，这里要是想用卡方检验，可不能马虎对待应用条件。
3. 独立四格表资料卡方检验的应用条件可重要啦，这就像厨师做菜前得知道食材搭配的规则。
像学校里对比两种教学方法对学生及格与不及格人数的影响，这样的数据如果要进行卡方检验，那些应用条件就是我们必须要清楚的东西，可不能瞎搞哦。
4. 嘿，独立四格表资料卡方检验的应用条件可不能小瞧。
这就如同建房子要先打好地基一样。
比如在调查男女对某一电影类型喜欢和不喜欢的比例时，想要用卡方检验来分析，就得看看是否达到它的应用条件，不然结果可能就像歪歪扭扭的房子一样不可靠。
5. 卡方检验在独立四格表资料中的应用条件啊，真的是像游戏里的通关规则。
我同事做实验研究两种肥料对植物生长好坏的影响，把植物分成两组施肥，最后统计健康和不健康的数量，要是打算用卡方检验，那这些应用条件就像关卡一样必须得通过呀。
6. 独立四格表资料卡方检验的应用条件，哎就像运动员参加比赛要遵守比赛规则。
想象一个调研中比较两个城市居民对某项政策支持和不支持的人数比例，要进行卡方检验的话，这应用条件就是比赛的规则，遵守了才能得到靠谱的结果呢。
7. 卡方检验用于独立四格表资料时，其应用条件可不能被忽视，这就如同开车要遵守交通规则。
例如对比新旧两款手机被不同年龄段用户接受和不接受的比例，若想采用卡方检验，就必须审视应用条件，不然就像乱开车一样容易出问题。
卡方检验校正公式条件
卡方检验校正公式条件
卡方检验是一种统计检验方法，可以用来检验两个分类变量之间是否存在显著性差异。
在使用卡方检验时，通常要满足以下条件：
1.样本大小要足够大。
卡方检验的检验统计量的分布是近似
的，所以样本越大，检验的结果越可信。
一般来说，每个小格子（行或列）的观测数都应大于等于5。
2.原假设为独立性假设。
卡方检验是基于独立性假设的，即
两个分类变量之间没有相互影响。
3.样本来自同一总体。
卡方检验是假设样本是从同一总体中
抽取的，所以样本必须是独立的。
4.检验的变量必须是分类变量。
卡方检验只适用于分类变量，
不能用于连续变量。
5.对于二项分布卡方检验，样本大小不能太小。
卡方检验的
检验统计量是近似二项分布的，所以样本大小不能太小。
一般来说，样本大小应大于等于20。
如果数据不满足上述条件，则可能需要使用卡方检验的校正公式进行调整，才能得出可靠的结果。
【统计】卡方检验
卡方检验又叫x 检验，通常用来对率(总体率或样本率)进行检验。
下面介绍下两样本率的卡方检验在对样本率进行卡方检验时，常采用表格方式进行处理，这种表格称为R×C联表，R和C分别代表表格的行和列数。
举个例子。
为了检验新的教学方法是否对提高学生的体质健康有校，选取一个实验班（50人）和一个对照班（53人），实验班采取新的教学方法，对照班采取原来的教学方法，经过一个学期后以下为SPSS的卡方检验操作步骤：1. 首先在SPSS里输入数据，注意数据输入的变量设置(“是否及格”设置为数值型，并且在label里设置1为及格，2为不及格）2. 对频数进行加权处理由于在SPSS里我们输入的不是原始数据，而是汇总数据，所以需要先进行加权处理。
执行“数据—>观测量加权”（data--weight cases），弹出对话框，对什么变量进行加权，选择“人数”3. 交叉分析同时进行卡方检验。
执行“分析—>描述统计—>交叉表”（analyze—>descriptive sta—>crosstabs），弹出对话框，行（row）选择变量“班级”，列（col）选择变量“是否及格”。
再点下面的“统计”按钮，弹出对话框，见下图，选中“卡方”（chi-square），然后点“继续”，返回到交叉表对话框。
我们输入的是实际频数，卡方检验还有一个很重要的变量就是“理论频数”，这里我们也要把“理论频数”也显示出来，点下面的“单元格（cells ）按钮，弹出对话框，在“计数”里选择“观察值”和“期望值”，见下图，然后点“继续”。
4. 查看结果。
最后点“确定”，就可得到检验结果。
见下面的图。
结果分析：1. 最上面的表格是对人数加权后得到的表格。
上面一排是实际计数值（实际频数），下面一排是理论计数值（理论频数）2. 下面的表格是卡方检验得到的结果。
Value是卡方值，df为自由度，sig为检验的P值。
我们看到上面有4种卡方检验的结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
列联系数 结果分析: P＜0、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 分组资料得 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得关系,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就是否存在线性变化趋势？
实际频数 理论频数
结果:
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得 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=0、285≥0、 05 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。
否一致？
表６ 三种方案治疗肝炎疗效得结果比较
组别
有效
无效
合计
有效率(％)
西药组
51
49
100
51、00
中药组
35
45
80
43、75
中西结合
59
15
74
79、73
145
109
254
57、09
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 22、808。自由度为 2:(行数-1)*(列数-1)。P≤0、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:ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
过滤掉第三组,filter 为 1 为选中,为 0 为未选中
结果为中药组与西药组得比较,结果分析同四格表(所有理论频数＞5,则瞧表三 第一行,p=0、333)。注意:P 应与比较而非 a。
同理可进行其她组得两两比较,例如进行西药组与中西医结合组得比较:把中 grop 为 2(中医 组)得行设为 0,其她设为 1。、其她步骤同上:
1． 四格表得卡方检验
卡方检验
例 1.某药品检验所随机抽取了 574 名成年人,研究某抗生素得耐药性。其中 179 人未曾使用 该抗生素,其耐药率为 40、78%;而在 395 例曾用过该药得人群中,耐药率为 45、57%,结果见 表 1,试兑现人与上人群得耐药率就是否一样？
表 1 某抗生素得人群耐药性情况
(2)双向无序分类资料得关联性检验
……
例 7、 测得某地 5801 人得 ABO 血型与 MN 血型结果如表 7-10,问两种血型系统之间就是
否有关联？
表 7 某地 5801 人得血型
ABO 血型
M
MN 血型 N
O
431
490
A
388
410
B
495
587
AB
137
179
合计
1451
1666
双向无序,用卡方检验,计算列联系数:
统计分析:
结果分析:
kappa 值=0、837 且有统计学意义,为高度一致,就是否由抽样误差引起需要瞧卡方值。卡方值 =121、020, P＜0、001,说明确实为高度一致。
用药史 曾服该药 未服该药
合计
不敏感 180(174、10)
73(78、90) 253
敏感 215(220、90) 106(100、10)
321
合计 395 179 574
建立变量名:
录入数值: 加权
统计分析 指定横标目与纵标目,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
表 8 年龄与冠状动脉硬化得关系
年龄(岁)
冠状动脉硬化等级(Y)
(X)
—
+
++
+++
合计
20～
70
22
4
2
98
30～
27
24
9
3
63
40～
16
23
13
7
59
≥50
9
20
15
14
58
合计
122
89
41
26
278
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:
MN 902 800 950 32
2684
合计
1823 1598 2032 348 5801
＞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 型构成就是否一样,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:
(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与第四行。 (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． 配对四格表得卡方检验
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,观察白喉杆菌生长得情况,其结果如表 5,问两
种培养基得阳性检出率就是否相等？
甲培养基
+ 合计
表 5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较 乙培养基
+
-
11
1
9
7
20
8
合计 12 16 28
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)得卡方检验 (1)多个样本率得比较 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,问三种疗法得有效率就是
表 9 滤纸片法与血清法比较
血清法
滤纸片法
+++
++ +
-
合计
+++
8
0
0
0
8
++
0
10 1
1
12
+
1
1
26
0
28
-
0
0
2
6
8
合计
9
11 29
7
56
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得一致率
P0=(8+10+26+6)/56 2. 计算两种检测方法检测结果无关联得假定下计算期望一致率
录入数值: 统计分析:
结果分析:
为线性回归分量,P＜0、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 P＜0、05,说明两者不存在相关关系,而且就是线性关系。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得平行效度分析 例 9、 以血清法作为金标准评价滤纸片法得准确性,检测指标为检测标本得抗体阳性反应 等级,结果如下表 33-4,试进行效度评价。
P1=(9*8+11*12+29*28+7*8)/562 3. 计算 kappa 值
=P0-P1 kappa>0、75,一致性好
0、4≤kappa≤0、75,一致性较好
kappa<0、4,一致性差
4. 两种检测方法检测结果一致性得假设检验
H0:k=0 H1:K>0 a=0、05
建立变量名:
录入数值: