医学统计学列联表检验
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医学统计学列联表检验
解读结果
分析结果
根据计算出的统计量及其他相关信息， 对结果进行分析。
VS
解释结果
解释分析结果，得出结论，并提出建议或 展望。
03
列联表检验的注意事项
数据的完整性
完整性
在进行列联表检验之前，需要确保数据集中的每个变量都有完整的观测值，避免出现缺 失数据或遗漏的情况。
处理缺失数据
如果存在缺失数据，可以采用插补、删除或其它适当的处理方法来处理，但应谨慎处理， 避免引入偏差或误导。
03 检验效能受到数据分布的影响：数据分布情况也 会影响检验效能，例如在极端分布情况下。
06
列联表检验的发展趋势与展 望
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量庞大、 维度高、复杂度增加，传统的列联表 检验方法面临处理能力和分析准确性 的挑战。
机遇
大数据提供了丰富的数据资源，为列 联表检验提供了更广泛的应用场景和 更深入的探索空间，有助于发现更多 隐藏在数据中的关联和规律。
05
列联表检验的局限性
数据来源的局限性
样本量不足
在某些情况下，由于样本量较小，列联表检验可能无 法得出可靠的结论。
数据质量不高
数据可能存在误差、遗漏或异常值，影响检验结果的 准确性。
数据采集方法不科学
数据采集方法可能存在偏差，导致数据不具有代表性 或存在偏倚。
分类变量的主观性
分类界限不明确
某些分类变量的界限可能模糊不清，导致分 类出现偏差。
02
Fisher's exact test
适用于小样本或低频数据，通过 计算概率来评估变量之间的关系。
03
似然比检验
用于比较两个分类变量的关联强 度，通过比较不同模型拟合优度 来评估变量之间的关系。
C×C列联表资料的假设检验方法
积极开展形势 多样 的健康教 育 ， 利用 节假 日、 场天深人 社 赶
山东省妇幼卫生信息统计报告管理办法. 山东省卫生厅 ， 5 . 200
全国孕产妇死亡协作组. 全国孕产妇死亡监测结果分析. 中华妇 产科杂志 ， ， ( 1) :645. 1999 34
C x
献出 版社， 2002:192.
M ema 检 N c r 验又称为对称检验。 检验假设为H。二 二 j : i 7i j T ( 1<j) ， :二笋 j、 统计量 H。 。 二。
刃 二
冬 nij + nj j羲
(ni」
J
l J
服从自由 度为C(C一 2 的x， 1)/ 分布。 作 单 者 位:13003 长 市 道区 生 卫 监 所( 战 ; 1 春 二 卫 局 生 督 扬)
n( 1一 ) p:
下Ic 下Zc
其中:
廿 CC
下 +C
下c +
P二 。鱼
【 I
P =里已生 。卫
n
4
边际分布齐性检验
对于上述资料， 目的不同， 研究 选用的假设检验方法也不同。
作者引 用有关文献「’ 对相关检验方法予以 ’〕 一， 综述。 l pearson 卡方检验 这种方法用来检验2 测验 Y， YZ是否独立。检验假 和
X
2
这种方法用来检验2 测验 Y， YZ是否有相同的概率 和 分布， 简称边际齐性检验或边际检验。检验假设为 H。 1 :二+ =二 j， :二 尹二 ;。统计量 ， H。 ;十 ，
设为H。 。 1+ +j， :二尹 1 + 统 量 :叮 二 H i 二 J。 计 。 j +二
n
山东省妇幼卫生信息统计报告管理办法. 山东省卫生厅 ， 5 . 200
全国孕产妇死亡协作组. 全国孕产妇死亡监测结果分析. 中华妇 产科杂志 ， ， ( 1) :645. 1999 34
C x
献出 版社， 2002:192.
M ema 检 N c r 验又称为对称检验。 检验假设为H。二 二 j : i 7i j T ( 1<j) ， :二笋 j、 统计量 H。 。 二。
刃 二
冬 nij + nj j羲
(ni」
J
l J
服从自由 度为C(C一 2 的x， 1)/ 分布。 作 单 者 位:13003 长 市 道区 生 卫 监 所( 战 ; 1 春 二 卫 局 生 督 扬)
n( 1一 ) p:
下Ic 下Zc
其中:
廿 CC
下 +C
下c +
P二 。鱼
【 I
P =里已生 。卫
n
4
边际分布齐性检验
对于上述资料， 目的不同， 研究 选用的假设检验方法也不同。
作者引 用有关文献「’ 对相关检验方法予以 ’〕 一， 综述。 l pearson 卡方检验 这种方法用来检验2 测验 Y， YZ是否独立。检验假 和
X
2
这种方法用来检验2 测验 Y， YZ是否有相同的概率 和 分布， 简称边际齐性检验或边际检验。检验假设为 H。 1 :二+ =二 j， :二 尹二 ;。统计量 ， H。 ;十 ，
设为H。 。 1+ +j， :二尹 1 + 统 量 :叮 二 H i 二 J。 计 。 j +二
n
配对设计2×2列联表的精确检验方法及应用
布是不合理的，此时须采用二项分布的方法进行精确
检验。
配对设计２×２列联表的精确检验
在表１中，如果行变量和列变量的频数分布相同， 那么理论上ｂ和Ｃ的比例应为１：１，即两种不一致情 况出现的概率相等，令Ｐ＝１／２。由此，我们可以给出 无效假设Ｈｏ：Ｐ＝１／２；备择假设Ｈ１：ｐ＝／：ｌ／２。
令，．＝ｍｉｎ（ｂ，Ｃ）。在Ｈｏ：Ｐ＝１／２成立的前提 下，我们利用二项分布计算累积概率：
ＳＰＳＳｌ３．０还提供了配对设计行×列表的精确检 验，此方法是２ Ｘ ２列联表的推广。与ＳＡＳ９．０相比， 这是ＳＰＳＳｌ３．０的优点。
参考文献
１．Ｂｅｎａｒｄ Ｒｏｓｎｅｒ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．５ｔｈ ｅｄ．Ｂｒｏｏｋｓ／Ｃｏｌｅ， ２０００．
２．孙尚拱．生物统计学基础．北京：科学出版社，２００４． ３．舢ａｎ Ａｇｒｅｓｔｉ．Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：
万方数据
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｔ Ｏｃｔ ２００６，Ｖ０１．２３，Ｎｏ；
ｔａｂｌｅｓ Ａ＊Ｂ／ａｇｒｅｅ；
ｗｅｉｇｈｔ ｆｒｅｑ；
ＳＰＳＳｌ３．０及ＳＡＳ９．０软件应用 ＳＰＳＳｌ３．０软件应用 例１中令变量Ａ为“电子血压计”，变量Ｂ为“水 银血压计”，变量Ａ与Ｂ的取值为１＝高血压，２＝正 常血压；变量ｆｒｅｑ表示相应的频数（图１）。在统计分析 前，需要进行数据的预处理：用“ｗｅｉｇｈｔ ｃａｓｅｓ”命令，以 ＃ｅｑ为加权变量进行加权。
Ｙｏｒｋ：Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ．１９８１．
（实际工作中通常为两样本率或构成比的比较），则采 用ＭｃＮｅｍａｒ卡方检验。大多数的国内医学统计书籍
第六章 χ2检验
二、计算检验统计量：
2 1 4 1 3
2
2 2 2 2 2 2 2 2 30 38 32 12 19 30 19 9 189 1 0 . 69 112 49 112 68 112 51 112 21 77 49 77 68 77 51 77 21
统计：按照α=0.05的检验水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。 专业：结合本例，可以认为三种方法治疗慢性支气管炎的效果不同或 不全相同。
2.两组或多组样本构成比的比较
例6-4：欲了解儿童白血病患者的血型分布是否与成 年患者有所不同，资料见表6-4。试分析儿童白血病 患者与成年患者的血型分布构成比有无差别？
第六章 χ2检验
《医学统计学》余松林主编
本章内容
第三节 独立性检验 第四节 趋势检验 第五节 多个四格表的联合分析 第六节 四格表的费歇尔精确概率检验
第三节 独立性检验
本节介绍应用χ2检验推断两个或两个以 上总体率（或构成比）之间有无差别及 两分类变量间有无相关关系。
一、四格表资料的χ2检验 （两个样本率的比较）
表6-4 儿童急性白血病患者与成人急性白血病患者的血型分布
分组
儿童 成人 合计
A型 30
19 49
B型 38
30 68
O型 32
19 51
AB型 12
9 21
合计 112
77 189
解：
一、建立假设，确定检验水准：
H0：儿童白血病患者与成人患者的血型分布构成比相同 H1：儿童白血病患者与成人患者的血型分布构成比不相同 检验水准α=0.05。
二、计算检验统计量：
医学统计学-计数资料的统计描述
02
相对频数的计算公 式
相对频率 = （某组的频数 / 所有 观察值的总数） × 100%。
03
相对频数分布的应 用
用于比较不同组别之间的相对大 小关系，特别是在样本量差异较 大时。
集中趋势的描述：平均数、中位数、众数
平均数
所有观察值的总和除以观察值的数量，反映 数据的平均水平。
中位数
将数据从小到大排序后，位于中间位置的数 值，反映数据的中心位置。
总结词
Logistic回归分析是一种用于处理因变量 为分类变量（通常是二分类）的统计方 法。
VS
详细描述
Logistic回归分析通过建立数学模型，将 自变量与因变量的关系转化为概率形式， 从而预测因变量的发生概率。它广泛应用 于医学、经济学、社会学等领域，尤其在 医学研究中，常用于疾病发生风险的预测 和诊断模型的建立。
Spearman秩相关与Kendall秩相关
Spearman秩相关和Kendall秩相关是两种常用的非参数相关分析方法， 适用于处理等级数据。
Spearman秩相关是根据变量的秩次来计算相关系数，反映两个变量之间 的线性关系。
Kendall秩相关则是基于排序数据中相邻数据的变化情况来计算相关系数， 反映两个变量之间的单调关系。
1 2 3
早期发展
计数资料统计描述起源于早期的统计学研究，最 初主要用于人口普查和农业统计等领域。
近代发展
随着计算机技术的进步和统计学理论的不断完善， 计数资料统计描述的方法和手段得到了极大的丰 富和发展。
未来趋势
随着大数据时代的到来，计数资料统计描述将更 加注重自动化、智能化和可视化，以提高数据处 理和分析的效率和准确性。
计数资料统计描述的重要性
医学统计学实验指导
医用统计方法练习1、某医师研究用春雷素治疗小儿急性菌痢的疗效，实验组治疗患儿30例（4-5岁）都已用过氯霉素加痢特灵治疗无效，其中10例还曾用过OQPST （羟喹酞磺胺噻唑）加TMP 治疗无效；对照组用OQPST 加TMP 治疗患儿50例（4-5岁）。
结果试验组治愈率83%，对照组治愈率80%。
是否可以说明两组疗效近似？2、指出下表不足之处，并进行修改。
两个治疗组对比并发症西药组中西结合组例数结果例数结果良好死亡 良好 死亡 休克 136710103、某医院传染科用侧柏叶注射合并化疗（简称合并组，34例）与单纯化疗（简称化疗组，34例）治疗肺结核的疗效比较如下表，指出下表绘制的缺点，并加以修正。
两组病例主要症状及体症恢复正常所需平均日数症状体征 例数组别 咳嗽吐痰潮热肺部湿罗音痰结核菌转阴例平均 差%例平均 差%例平均 差%例平均差%化疗34例合并34例4、用下表中资料绘成统计图身高（厘米）122～126～130～134～138～142～146～150～154～158～合计人数 4 9 10 22 33 20 11 6 4 1 1206、用下表所列资料绘图传染病病死率（%）白喉流行性乙型脑炎流行性脑脊髓膜炎伤寒及副伤寒痢疾急性脊髓灰质炎10.9 18.0 11.0 2.7 1.2 3.47、根据下表所列资料绘成统计图某地某年3～4岁儿童急性传染病构成疾病病例数构成比（%）猩红热麻疹百日咳白喉痢疾29202640145053047036.533.018.16.65.8合计8010 100.08、某医师检查了21名从事作业工人的血红蛋白量（g/100ml），资料如下表，试计算均数及标准差。
14.8 14.715.414.413.713.714.115.414.416.415.312.514.217.014.814.414.914.412.8 15.6 15.9 9、某市110名健康男工人的血红蛋白（g/100ml）列于下表，将此资料编制频数表，并计算均数，标准差及标准误。
医学统计学第3版 卡方检验
多个总体率或构成比之间有无差别
多个样本率的多重比较
两个分类变量之间有无关联性
频数分布拟合优度的检验。
检验统计量：
2
应用：定性资料
8
第一节 2分布和拟合优度检验
一、2分布
2分布是一种连续型随机变量的概率分布。
如果Z服从标准正态分布，那么Z2服从自由度为
1的2分布, 其概率密度在（0，＋∞）区间上表 现为L型，如图7-1对应于自由度=1的曲线，取 较小值的可能性较大，取较大值的可能性较小。
9
χ2分布（chi-square distribution）
0.5 0.4 0.3
1 f ( ) 2( / 2) 2
2
2
( / 2 1)
e
2 / 2
ß Ý · ×
× Ô Ó É ¶ È £ ½ 1
0.2 0.1 0.0 0 3
3.84
× Ô Ó É ¶ È £ ½ 2 × Ô Ó É ¶ È £ ½ 3 × Ô Ó É ¶ È £ ½ 6
13
拟合优度检验
2．计算检验统计量
实际观察到的频数用A表示，根据H0确定的 理论频数用T表示，则大样本时统计量，自由度 =K-1-（利用的参数个数）
2 ( A T ) 2 i i Ti i 1 k
( A T )2 T
2
14
拟合优度检验
以上两个公式2检验的基本公式，所有其它
11
2分布
图7-1, 2分布的形状依赖于自由度ν的大小， 当自由度ν＞2时，随着ν的增加，曲线逐渐 趋于对称，当自由度ν趋于∞时，2分布逼 近正态分布。各种自由度的2分布右侧尾 2 部面积为α时的临界值记为 ,
医学统计学列联表检验
例如，通过双重比例检验，可以比较两种不同药物治疗某种疾病的有效率是否存在显著 的差异。
多重比例的检验
定义
多重比例的检验通常用于比较三 个或三个以上互不重叠个体或组 群中两个或两个以上互不重叠事 件之间的比例是否存在显著差异。
应用
多重比例的检验被广泛应用于医 疗、环保、市场调查中等领域。
示例
例如，通过多重比例检验，可以 比较不同地理位置、不同职业群 体中患某种疾病的人数是否存在 显著差异。
定义
多重风险的检验通常用于比较 不止两组不同样本在各种因素 下发生某种风险的概率的差异。
应用
多重风险的检验可用于研究多 种风险因素对某种疾病或其他 指标的影响。
示例
例如，通过多重风险的检验， 可以研究不同地区、不同人口 群体的城市病人发生率，从而 探究多种典型风险因素的影响。
结语：列联表检验的应用前景
3
示例
例如，通过单个比例检验，可以比较某种 新抗生素与传统抗生素在治疗某种疾病上 的疗效是否存在显著差异。
双重比例的检验
1 定义
双重比例的检验通常用于比较两组任何性质均不同的个体中两个互不重叠的事件之间的 比例是否存在显著差异。
2 应用
双重比例的检验广泛应用于临床试验、药物研发、疾病预防等领域。
3 示例
应用
2
特定风险发生概率的差异，以确定两组的 风险是否存在显著的差异。
双重风险的检验有着广泛的应用场景，例
如评估特定药物的风险和效果、调查两种
环境因素在特定疾病发生中的作用等。
3
示例
例如，通过双重风险的检验，可以比较吸 烟和高血压对心脏病的风险影响，帮助制 定更有针对性的健康宣传计划。
多重风险的检验
单个风险的检验
多重比例的检验
定义
多重比例的检验通常用于比较三 个或三个以上互不重叠个体或组 群中两个或两个以上互不重叠事 件之间的比例是否存在显著差异。
应用
多重比例的检验被广泛应用于医 疗、环保、市场调查中等领域。
示例
例如，通过多重比例检验，可以 比较不同地理位置、不同职业群 体中患某种疾病的人数是否存在 显著差异。
定义
多重风险的检验通常用于比较 不止两组不同样本在各种因素 下发生某种风险的概率的差异。
应用
多重风险的检验可用于研究多 种风险因素对某种疾病或其他 指标的影响。
示例
例如，通过多重风险的检验， 可以研究不同地区、不同人口 群体的城市病人发生率，从而 探究多种典型风险因素的影响。
结语：列联表检验的应用前景
3
示例
例如，通过单个比例检验，可以比较某种 新抗生素与传统抗生素在治疗某种疾病上 的疗效是否存在显著差异。
双重比例的检验
1 定义
双重比例的检验通常用于比较两组任何性质均不同的个体中两个互不重叠的事件之间的 比例是否存在显著差异。
2 应用
双重比例的检验广泛应用于临床试验、药物研发、疾病预防等领域。
3 示例
应用
2
特定风险发生概率的差异，以确定两组的 风险是否存在显著的差异。
双重风险的检验有着广泛的应用场景，例
如评估特定药物的风险和效果、调查两种
环境因素在特定疾病发生中的作用等。
3
示例
例如，通过双重风险的检验，可以比较吸 烟和高血压对心脏病的风险影响，帮助制 定更有针对性的健康宣传计划。
多重风险的检验
单个风险的检验
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医学统计学中的列联表是一种重要的数据分析工具，用于观测数据按两个或更多属性分类时所列出的频数表表分析，可以探究不同属性之间是否独立。例如，在医学研究中，可以利用列联表来检验治疗方法与疗效之间是否存在关联。双向无序列联表检验是常用的一种方法，它假设两个分类变量之间无关联，然后通过计算实际频数与理论频数之间的差异来检验这一假设。如果差异显著，则拒绝原假设，认为两个变量之间存在关联。此外，对于二行二列的四格表，也有专门的独立性检验方法。在进行列联表分析时，需要注意样本量的大小以及理论频数的分布情况，以确保检验的有效性。如果样本量较小或理论频数分布不均，可能需要采用校正公式或进行合并处理。总之，列联表分析是医学统计学中一种重要的分析方法，可以帮助我们深入了解不同属性之间的关系。