SAS002卡方检验全章+总结

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《SAS的卡方检验》课件

《SAS的卡方检验》课件

卡方检验的原理
卡方检验的原理基于对观察频数和期望频数之间的差异进行统计推断。它通过计算卡方统计量来评估观察数据 与理论预期之间的拟合程度。
卡方检验的应用领域
卡方检验在医学研究、市场调查、教育评估等领域都有广泛的应用。它可以 用于比较不同组别的百分比、评估治疗效果等。
卡方检验的步骤
1
确定假设
明确原假设和备择假设,即所要检验的两种不同状况。
《SAS的卡方检验》PPT 课件
通过本课件了解卡方检验的基本原理、应用领域,以及步骤和注意事项。让 你掌握SAS软件中卡方检验的使用方法。
卡方检验简介
卡方检验是一种统计学方法,常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。它可以帮助我们判断观察到的数据 与理论预期是否存在显著差异。
卡方分布及其性质
卡方分布是一种特殊的概率分布,它的形状取决于自由度。卡方分布具有非负、右偏和取值范围只能是正实数 的性质。
2
计算卡方值
通过查找卡方分布表或使用统计软件,确定检验统计量的临界值。
卡方检验的注意事项
1 样本量足够
确保样本量达到一定的要求,以保证检验结果的可靠性。
2 数据符合要求
检验的数据要满足独立性、随机性和足够大的期望频数等要求。
3 正确选择检验方法
根据数据的类型和研究目的,选择合适的卡方检验方法。
总结与展望
卡方检验是一种强大的统计工具,可以帮助我们分析分类变量之间的关系。继续学习和实践,你将掌握更多的 统计方法,为数据分析提供更精准的结论。

SPSS卡方检验操作大全

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四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
四格表卡方检验
a Continuity Correction 11.836
df
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count 16. c. Binomial distribution used.
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
配对卡方检验
Chi-Square Tests
结果分析
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) 1 1 1 .000 .001 .000 .000 13.910 1 .000 .013c 58 .000
卡方检验
`
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
内容提要
卡方检验基础 四格表卡方检验 配对卡方检验与一致性检验 两分类变量间关联程度的度量 分层卡方检验 小结
卡方检验用途:
1、方差同质性测验(又称Bartlett test):用于做正态性检验的条件。 无效假设:方差同质;(P<0.05) 备择假设,方差异质;(P>0.05) 2、适合性检验:Test for goodness-of-fit 无效假设:符合理论分布;(P<0.05) 备择假设,不符合理论分布;(P>0.05) 3、独立性检验:Test for independence,用于检验两个变数是否相关 无效假设:两个变数相互独立;不相关;(P<0.05) 备择假设,两个变数彼此相关;(P>0.05)

SAS的卡方检验

SAS的卡方检验

卡方检验是用途很广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验基本思想在分类资料统计分析中我们常会遇到这样的资料,如两组大白鼠在不同致癌剂作用下的发癌率如下表,问两组发癌率有无差别?处理发癌数未发癌数合计发癌率%甲组52197173.24乙组3934292.86合计912211380.33 52 19 39 3 是表中最基本的数据,因此上表资料又被称之为四格表资料。

卡方检验的统计量是卡方值,它是每个格子实际频数A与理论频数T 差值平方与理论频数之比的累计和。

每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等(均等于两组合计的发癌率)的情况下计算出来的,如第一行第一列的理论频数为71*91/113=57.18,故卡方值越大,说明实际频数与理论频数的差别越明显,两组发癌率不同的可能性越大。

利用统计学软件分析结果如下:data kafang; input row column number @@; cards; 1 1 52 1 2 19 2 1 39 2 2 3 ; run; proc freq; tables row*column/chisq; weight number; run;统计量自由度值概率卡方16.47770.0109(有统计学意义)似然比卡方17.31010.0069连续校正卡方15.28680.0215Mantel-Haenszel 卡方16.42030.0113Phi 系数-0.2394列联系数0.2328Cramer 的V-0.2394二联表的卡方检验方法假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数列联表为:y1y2总计x1aba+bx2cdc+d总计a+cb+da+b+c+d 若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

生物统计学—卡方检验

生物统计学—卡方检验

CHIINV Probability Degrees_freedom
卡方分布的单尾概率 自由度
精品课件
卡方检验基础
2检验是以2分布为基础的一种假设检验 方法,主要用于分类变量,根据样本数据推 断总体的分布与期望分布是否有显著差异, 或推断两个分类变量是否相关或相互独立。
精品课件
卡方检验基础
2值的计算:
其否定 2 区 2为 和 2 : 2
1
2
2
精品课件
例:已知某农田受到重金属污染,经抽样测定铅浓度分别为:
4.2, 4.5, 3.6, 4.7, 4.0, 3.8, 3.7, 4.2 (ug/g),方差为
0.150, 试检验受到污染的农田铅浓度的方差是不是和正常 浓度铅浓度的方差(0.065)相同
分析:1)一个样本方差同质性检验
由于离散型资料的卡方检验只是近似地服
从连续型变量的卡方分布,所以在对离散型资料
进行卡方检验计算的时,结果常常偏低,特别是
当自由度df=1时,有较大偏差,为此需要进行矫
正:
k c2 i1

精品课件
卡方 (c2) 分布
总体
m
选择容量为n 的 简单随机样本 计算样本方差S2
计算卡方值
2 = (n-1)S2/σ2
计算出所有的
2值
精品课件
不同容0
2
卡方 (c2) 分布的特点
不同容量样本的抽样分布
1、 2分布是一个以自由度n为参数
的分布族,自由度n决定了分布的 形状,对于不同的n有不同的卡方 分布
如果样本确实是抽自由(P1, P2,…,Pk)代表的总体,Oi和Ei之间的差异就只
是随机误差,则Pearson统计量可视为服从卡方 分布

spss卡方检验具体操作

spss卡方检验具体操作
第27页,共39页。
三、配对卡方检验:统计结果1
第28页,共39页。
三、配对卡方检验:统计结果2
第29页,共39页。
四、分层卡方检验:实例
实例:国外某病例对照研究调查口服避孕药 与心肌梗死的情况,考虑到年龄是一个可能 混杂的因素,故也将其纳入调查,结果如下:
病例 对照 合计
年龄<40
服用OC
未服OC
21
26
17
59
38
85
年龄≥40
服用OC
未服OC
18
88
7
95
25
183
第30页,共39页。
四、分层卡方检验:数据输入
第31页,共39页。
四、分层卡方检验:指定频数变量
第32页,共39页。
四、分层卡方检验:按某一变量分层
第33页,共39页。
四、分层卡方检验:统计方法选择
第34页,共39页。
卡检验的基本公式:
A该:观表察示到实的际例频数数,。即实:际求观和察符到的号2 =例。数R。:TA行:T数理T,论C2频:数列,数即。如自由果度假:设检验成立,应
如果假设检验成立,A与T不应该相差太大。理论上可以证明
服从验卡是方否分成布立,。计算 出值R 后1, 查表C判断1这么大的
是否为小概率事件,以判断建设检
一、四格表卡方检验:进行卡方检验(选择概率计算方法)
第10页,共39页。
一、四格表卡方检验:进行卡方检验(选择统计方法)
第11页,共39页。
一、四格表卡方检验:定义行列表单元格显示指标
第12页,共39页。
一、四格表卡方检验:结果解读
第13页,共39页。
二、确切概率法:实例

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。

它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。

本文将介绍卡方检验的基本原理及其应用。

一、卡方检验的基本原理卡方检验的基本原理是基于观察频数与期望频数之间的差异来判断变量之间的关联性。

在进行卡方检验之前,我们需要先了解以下几个概念:1. 观察频数(O):指实际观察到的频数,即实际发生的次数。

2. 期望频数(E):指在假设条件下,根据总体比例计算得到的预期频数。

3. 自由度(df):指用于计算卡方统计量的自由变量的个数。

卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ((O-E)²/E)其中,Σ表示对所有分类进行求和。

卡方统计量的计算结果服从自由度为(df = (行数-1) * (列数-1))的卡方分布。

通过查表或计算卡方分布的概率值,我们可以得到卡方统计量的显著性水平。

二、卡方检验的应用卡方检验可以应用于多种场景,以下是几个常见的应用示例:1. 检验两个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断性别与喜好类型之间是否存在关联。

我们可以将性别作为一个分类变量,喜好类型作为另一个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

2. 检验观察频数与期望频数之间的差异:例如,我们可以使用卡方检验来判断某种药物对疾病治疗的有效性。

我们可以将治疗组和对照组作为两个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

3. 检验多个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断不同年龄段、不同教育程度和不同收入水平之间是否存在关联。

我们可以将年龄段、教育程度和收入水平作为多个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。

三、卡方检验的局限性虽然卡方检验是一种常用的统计方法,但它也有一些局限性:1. 对样本量要求较高:卡方检验对样本量的要求较高,当样本量较小时,卡方检验的结果可能不够可靠。

卡方检验

卡方检验

表7-1 两种疗法疗效的比较的四格表(four-fold table)
分组
试验组 对照组 合计
疗效
有效 无效
99
5
75
21
174
26
合计
104 96 200
有效率
95.20% 78.13% 87.00%
πA = πB
pA ≠ pB
pA = pB?
πA ≠ πB ?
表7-1 两种疗法疗效的比较的四格表(four-fold table)
1+ 2-
4


3+
3+





n


n1 + n2 +
配对四格表的χ2检验(McNemar's test)
例7-3 分析目的:两法有无差别 假设(+,-)与(-,+)两格子理
论频数相等均为:
Q. McNemar 1900-1986 美国心理学家 统计学家
配对四格表的χ 2检验
HH01α: :=BB0.= ≠0C5C。或或两两种种方方法法检检出出率率不相同同 b+c≥40:
2. Scheffè可信区间法 3. Bonferroni法:调整检验水准
– k=R(R-1)/2,α’=α/k
– 例7-9: α’=0.05 / 3=0.0167 – 结果保守 4. SNK检验:参照定量资料的原理
χ2检验的其它应用
拟合优度检验(goodness of fit)
– 判断实际频数与理论频数的吻合程度 – 应用:
是否为小概率事件,以判断假设检验是否成 立。
χ2分布(chi-square distribution)
第二节 普通四格表χ 2检验与专用公式

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理

卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。

它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。

一、卡方统计量的计算卡方统计量的计算基于观察频数与期望频数之间的差异。

观察频数是指实际观察到的数据,而期望频数是指在假设条件下,根据总体比例计算出的预期值。

卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ (观察频数 - 期望频数)² / 期望频数其中,Σ表示对所有分类进行求和。

二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤主要包括以下几个方面:1. 建立假设在进行卡方检验之前,需要先建立假设。

通常有两种假设,即原假设(H0)和备择假设(H1)。

原假设是指变量之间不存在显著性关联,备择假设是指变量之间存在显著性关联。

2. 计算卡方统计量根据观察频数和期望频数,计算卡方统计量。

根据计算得到的卡方统计量,可以判断变量之间的关系是否显著。

3. 确定自由度自由度是指可以自由变动的独立变量的个数。

在卡方检验中,自由度的计算公式为自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1)。

4. 查找临界值根据自由度和显著性水平,查找卡方分布表中的临界值。

显著性水平通常设定为0.05或0.01,表示在这个水平下,拒绝原假设。

5. 判断结果比较计算得到的卡方统计量与临界值,如果计算得到的卡方统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为变量之间存在显著性关联;如果计算得到的卡方统计量小于临界值,则接受原假设,认为变量之间不存在显著性关联。

三、卡方检验的应用卡方检验广泛应用于各个领域,特别是在医学、社会科学和市场调研等领域。

以下是一些常见的应用场景:1. 健康调查卡方检验可以用于分析不同因素对健康状况的影响。

例如,可以通过卡方检验来判断吸烟与患肺癌之间是否存在显著性关联。

2. 市场调研卡方检验可以用于分析不同市场策略对销售额的影响。

例如,可以通过卡方检验来判断不同促销活动对销售额的影响是否显著。

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思路:计数资料→独立四格表→n≥40 且有 T 在[1,5)之间→连续校正卡方或 Fisher 精确概率 程序: data A;
2 / 14
input r c f @@; cards; 1 1 46 1 2 6 2 1 18 2 2 8 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
5 / 14
结果: H0:两种检测方法结果无差别。S=7.1429;p=0.0075;p<0.05,拒绝 H0。 (样本阳性率比较,免疫荧光检测结果阳性 率更高) ,故可以认为两种检测方法检测结果不同,免疫荧光法的阳性检测率更高。 注意:kappa 为一致性检验 0‐0.4 一致性差;0.4‐0.75 一致性一般;0.75‐1 一致性好。一致性越高则两种处理间的差 异就越小。 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 例 7‐6 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效,资料见表 7‐8。问三种 疗法的有效率有无差别? 表 7‐8 三种疗法有效率的比较 有效率 疗法 有效 无效 合计 (%) 物理疗法组 药物治疗组 外用膏药组 合计 199 164 118 481 7 18 26 51 206 182 144 532 96.60 90.11 81.94 90.41
结果: H0:两组新生儿 HBV 的总体感染率无差别。Fisher 精确概率双侧检验 p=0.1210;p≥0.05,不拒绝 H0。尚不能认为预 防注射与非预防注射的新生儿 HBV 的感染率不等。
4 / 14
3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验(McNemar's Test) 例 7‐3 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对 58 名可疑系统红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定, 结果见 表 7‐3。问两种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 乳胶凝集法 + - 12( b) 11( a) c 33( d ) 2( ) 13 45 合计
思路:计数资料→R*C 表→双向无序→基本卡方+组间两两比较 程序: data A;
6 / 14
input r c f; cards; 1 1 199 1 2 7 2 1 164 2 2 18 3 1 118 3 2 26 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run; 结果:
1 / 14
99(90.48) a 75(83.52) c 174 ( a c )
5(13.52) b 21(12.48) d 26 (b d )
104 ( a b ) 96 ( c d ) 200 ( n )
95.20 78.13 87.00
23 + 35 - 58 合计 思路:计数资料→配对四格表→利用 b、c 的卡方检验(McNemar's Test) 程序: data A; input r c f;/*注意b、c必须摆在第二三两行*/ cards; 1 1 11 1 2 12 2 1 2 2 2 33 ; proc freq; tables r*c/agree; weight f; run;
7 / 14
8 / 14
H0:三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效无差别。卡方值=21.0377;p<0.0001,拒绝 H0。尚不能认为三种疗法治 疗周围性面神经麻痹的疗效无差别。两两比较:物理疗法、药物治疗组——卡方值 =6.7560 , p=0.0093 , p < α`=0.05/(3+1)=0.0125。两组间有差别;物理疗法、外用膏药组——卡方值=21.3228,p<0.0001。两组间有差别;药 物治疗和外用膏药组——卡方值=4.5910,p=0.0321>0.0125 不拒绝 H0,两组间可认为无差别。总结物理疗法与其它 两组的疗效有差别,药物治疗与外用膏药组之间疗效无差别。 5.R*C 表——双向无序——构成比比较——基本卡方 例 7‐7 某医师在研究血管紧张素 I 转化酶(ACE)基因 I/D 多态与 2 型糖尿病肾病(DN)的关系时,将 249 例 2 型糖尿病 患者按有无糖尿病肾病分为两组,资料见表 7‐9,问两组 2 型糖尿病患者的 ACE 基因型总体分布有无差别? 表 7‐9 DN 组与无 DN 组 2 型糖尿病患者 ACE 基因型分布的比较 组别 DN 组 无 DN 组 合计 DD 42(37.8) 30(21.7) 72(28.9) ID 48(43.3) 72(52.2) 120(48.2) II 21(18.9) 36(26.1) 57(22.9) 合计 111 138 249
weight f; run;
结果:
H0:两组降低颅内压的总体效率无差别。卡方值=12.8571;p=0.0003;p≤0.05,拒绝 H0。试验组有效率高于对照组, 可认为试验组药物降低颅内压有效率高于对照组。 2.独立四格表——连续校正卡方与 Fisher 精确概率 例 7‐2 某医师欲比较胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾病的疗效,将 78 例脑血管疾病患者随机分为两组,结果 见表 7‐2。问两种药物治疗脑血管疾病的有效率是否有差别? 表 7‐2 两种药物治疗脑血管疾病有效率的比较 有效率 组别 有效 无效 合计 (%) 胞磷胆碱组 神经节苷酯 组 合计 46 18 64 6 8 (4.67) 14 52 26 78 88.46 69.23 82.05
结果: H0:两组药物治疗脑血管病的有效率无差别。连续校正卡方值=3.1448;p=0.0762;p≥0.05,不拒绝 H0。尚不能认为 两种药物治疗脑血管病的有效率不等。 例 7‐4 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 7‐4。问两组新生儿的 HBV 总体感染率有无差别? 表 7‐4 两组新生儿 HBV 感染率的比较 感染率 组别 阳性 阴性 合计 (%) 预防注射 4 18 22 18.18 组 非预防组 5 6 11 45.45
3 / 14
合计
9
24
33
27.27
思路:计数资料→独立四格表→n<40 或有 T<1→Fisher 精确概率 程序: data A; input r c f @@; cards; 1 1 4 1 2 18 2 1 5 2 2 6 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
目录
卡方检验 ................................................................................................................................................................................... 1 1.独立四格表——基本卡方 ............................................................................................................................................. 1 2.独立四格表——连续校正卡方与 Fisher 精确概率 ..................................................................................................... 2 3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验(McNemar's Test) ......................................................................................... 5 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 ................................................................................. 6 5.R*C 表——双向无序——构成比比较——基本卡方 ................................................................................................... 9 6.R*C 表——双向无序——列联比——基本卡方+pearson 列联系数 C ...................................................................... 10 7.R*C 表——单向有序——R 有序——(同双向无序)基本卡方 .............................................................................. 11 8.R*C 表——单向有序——C 有序——(绝对不能用基本卡方)CMH 卡方或非参 ................................................. 11 9.R*C 表——双向有序——(绝对不能用基本卡方)CMH 卡方或 Spearman 相关系数(rs) ............................... 12 10.R*C 表——分层卡方——根据是否有序判断 ........................................................................................................... 13 总结: ..................................................................................................................................................................................... 14 思路、分析依靠个人经验,能力浅薄,难免疏漏,仅供参考 By Albert Wang
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