第十一章 卡方检验

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卡方检验

卡方检验

χ2检验一、概述χ2检验(chi-square test )既可用于推断某个变量是否服从某种特定分布的拟合优度检验(goodness of fit test ),也可用于推断两个离散型变量是否存在依从关系的独立性检验(test of independence )或推断几次重复试验的结果是否相同的同质性检验(test of homogeneity )。

图11-1 Nonparametric Tests 菜单项 图11-2 四种不同自由度的2χ分布 图11-3 拟合度2χ检验数据文件⏹ 拟合优度χ2检验的统计量为:()()1k df ~f f f 2t2t 02-=χ-=χ∑(11-1)其中:f o 表示实际频数,f t 表示理论频数,k 表示离散型变量的取值个数。

当df=1时,只要有任何一组的理论频数f t 小于5,要运用亚茨(Yates )连续型校正法进行校正:()()1k df ~f 5.0f f2t2t o2-=χ--=χ∑(11-2)⏹ 独立性或同质性χ2检验的统计量为:()()()[]1c 1r df ~f f f 2t2t o 2--=χ-=χ∑(11-3)当df=1且总样本容量N<30时,也应运用亚茨(Yates )连续型校正法对χ2值进行校正:()⎪⎩⎪⎨⎧≤->---=χN5.0f f f f if 0N 5.0f f f f if c c r r N 5.0f f f f N 211222112112221121212211222112C (11-4)式中:f 12为第1行第2列的实际频数,r 1为第1行实际频数的总和,c 1为第1列实际频第十一章非参数检验151数的总和,其余类推。

因此,χ2值大于等于0,其大小随实际频数与理论频数之差的变化而变化。

二者之差越小,χ2值也越小,说明样本分布与假设的理论分布越一致;二者之差越大,χ2值也越大,说明样本分布与假设的理论分布越不一致。

现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案

现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案

现代心理与教育统计学(张厚粲)课后习题答案第一章绪论(略)第二章统计图表(略)第三章集中量数4、平均数约为36.14;中位数约为36.635、总平均数为91.726、平均联想速度为5.27、平均增加率约为11%;10年后的毕业人数约有3180人8、次数分布表的平均数约为177.6;中位数约为177.5;原始数据的平均数约为176.7第四章差异量数5、标准差约为1.37;平均数约为1.196、标准差为26.3;四分位差为16.037、5cm组的差异比10cm组的离散程度大8、各班成绩的总标准差是6.039、次数分布表的标准差约为11.82;第一四分位为42.89;第三四分位为58.41;四分位差为7.76第五章相关关系5、应该用肯德尔W系数。

6、r=0.8;r R=0.79;这份资料只有10对数据,积差相关的适用条件是有30对以上数据,因此这份资料适用等级相关更合适。

7、这两列变量的等级相关系数为0.97。

8、上表中成绩与性别有很强的相关,相关系数为0.83。

9、r b=0.069小于0.2.成绩A与成绩B的相关很小,成绩A与成绩B的变化几乎没有关系。

10、测验成绩与教师评定之间有一致性,相关系数为0.87。

11、9名被试的等级评定具有中等强度的相关,相关系数为0.48。

12、肯德尔一致性叙述为0.31。

第六章概率分布4、抽得男生的概率是0.355、出现相同点数的概率是0.1676、抽一黑球与一白球的概率是0.24;两次皆是白球与黑球的概率分别是0.36和0.167、抽一张K的概率是4/54=0.074;抽一张梅花的概率是13/54=0.241;抽一张红桃的概率是13/54=0.241;抽一张黑桃的概率是13/54=0.241;抽不是J、Q、K的黑桃的概率是10/54=0.1858、两个正面,两个反面的概率p=6/16=0.375;四个正面的概率p=1/16=0.0625;三个反面的概率p=4/16=0.25;四个正面或三个反面的概率p=0.3125;连续掷两次无一正面的概率p=0.18759、二项分布的平均数是5,标准差是210、(1)Z≥1.5,P=0.5-0.43=0.07(2)Z≤1.5,P=0.5-0.43=0.07(3)-1.5≤Z≤1.5,p=0.43+0.43=0.86(4)p=0.78,Z=0.77,Y=0.30(5)p=0.23,Z=0.61,Y=0.33(6)1.85≤Z≤2.10,p=0.482—0.467=0.01511、(1)P=0.35,Z=1.04(2)P=0.05,Z=0.13(3)P=0.15,Z=-0.39(4)P=0.077,Z=-0.19(5)P=0.406,Z=-1.3212、(1)P=0.36,Z=-1.08(2)P=0.12,Z=0.31(3)P=0.125,Z=-0.32(4)P=0.082,Z=-0.21(5)P=0.229,Z=0.6113、各等级人数为23,136,341,341,136,2314、T分数为:73.3、68.5、64.8、60.8、57、53.3、48.5、46.4、38.2、29.515、三次6点向上的概率为0.054,三次以上6点向上的概率为0.06316、回答对33道题才能说是真会不是猜测17、答对5至10到题的概率是0.002,无法确定答对题数的平均数18、说对了5个才能说看清了而不是猜对的19、答对5题的概率是0.015;至少答对8题的概率为0.1220、至少10人被录取的概率为0.1821、(1)t0.05=2.060,t0.01=2.784(2)t0.05=2.021,t0.01=2.704(3)t0.05=2.048,t0.01=2.76322、(1)χ20.05=43.8,χ20.0,1=50.9(2)χ20.05=7.43,χ20.0,1=10.923、(1)F0.05=2.31,F0.01=3.03(2)F0.05=6.18,F0.01=12.5324、Z值为3,大于Z的概率是0.0013525、大于该平均数以上的概率为0.0826、χ2以上的概率为0.1;χ2以下的概率为0.927、χ2是20.16,小于该χ2值以下概率是0.8628、χ2值是12.32,大于这个χ2值的概率是0.2129、χ2值是15.92,大于这个χ2值的概率是0.0730、两方差之比比小于F0.05第七章参数估计5、该科测验的真实分数在78.55—83.45之间,估计正确的概率为95%,错误概率为5%。

第十一章卡方检验

第十一章卡方检验

第十一章卡方检验
2统计量的条件:T≥5
2
(AT)2 T
校正的2
2 (AT0.5)2
T
第十一章卡方检验
2检验的基本公式
2 (AT)2
T
❖ A—实际频数 ❖ T— 根据H0确定的理论频数
第十一章卡方检验
2检验基本思想
2值反映了样本实际频数与理论频数的符合程度。 如果原假设成立, 2值不会太大;反之,A若与T差 距大, 2值也大;当2值超出一定范围时,就有理
有效率 % 70.7 70.7
70.7
T a 8 7 0.7 % 0 5 6 .6 T b 8 0 2.3 % 9 2.4 3
T c 6 7 0.7 % 0 4.4 2 T d 6 2 0.3 % 9 1.6 7
第十一章卡方检验
四格表的理论频数由下式求得 :
nn
T RC
RC
n
式中:TRC为第R 行C 列的理论频数, nR为相应的行合计, nC为相应的列合计。
➢ 四格表资料比较的是两种处理的效果。 ➢ 每种处理只产生两种相互对立的结果,如生与死,有
效与无效,患病与未患病,阳性与阴性,检出与未检 出,等等。
第十一章卡方检验
四格表资料的一般形式
处理组 A B
合计
发生数 a c
a+c
未发生数 合计
b
a+b
d
c+d
b+d
n=a+b+c
+d
第十一章卡方检验
例11-1 某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机 抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组,结果中药组 治疗80例,有效64例,西药组治疗60例,有效35例, 问中药和西药治疗胃炎的效果是否相同?

卡方检验(第六版)

卡方检验(第六版)

第二节 配对设计资料的χ2检验
一、二分类变量: 1、配对设计
配对分类资料是把两种处理分别施于条件相似的两个受试对象, 或先后施于同一受试对象,逐对记录实验结果。
甲、乙两种血清学检查结果有四种: (1)两种方法检查结果均为阳性(a); (2)两种方法检查结果均为阴性(d); 这是结果相同的部分 (3)甲法阳性乙法阴性(b); (4)甲法阴性乙法阳性(c); 这是结果不同的部分。 如果只考虑结果不同部分有无差别,则作卡方检验。
υ=1,χ20.05,1=3.84, χ2>χ20.05,1,P<0.05 4、作出推断结论: 按α=0.05水准,因P<0.05,拒绝Ho,接受H1,可以认为两种方 法的检测结果不同,心电图的阳性率高于生化测定方法。
二、配对R×C列联表资料的χ2检验 : 1、例题:例11.7 某研究欲比较X线和CT对强直性脊柱炎(AS)
总体分布是否等于某个给定的理论分布。
2、χ2值的计算公式:
2
A
T T
2
υ=k-1
3、例题:
例11.8 400个单位容积内的细菌计数结果见表11.12第(1)、(2)
列。问该单位容积内的细菌计数是否服从Poisson分布? (1)建立假设:
Ho:每单位容积内的细菌计数服从Poisson分布 H1:每单位容积内的细菌计数不服从Poisson分布 α=0.05 (2)计算统计量: 实际频数Ai:为各组段的频数,分别为35、68、112… 4
4、 四格表中如有一个实际数为0,首先求最小理论数,若T>5或 5>T>1,且n>40时,方可用χ2检验;
5、 用专用公式进行四格表资料χ2检验,首先要计算最小理论 数。如大于5,方可将实际数直接代入,如果出现小于5、大 于1,且n>40,需计算校正χ2值;

统计学卡方检验

统计学卡方检验
个体化干预
根据分析结果,为患者提供个体化的干预措施,提高生存质量。
06
卡方检验注意事项及局限 性讨论
样本量要求及抽样方法选择
样本量要求
卡方检验对样本量有一定的要求,通常建议每个单元格的期望频数不小于5,以确保检验结果的稳定性和可靠性 。当样本量不足时,可能会导致检验效能降低,增加第二类错误的概率。
抽样方法选择
在进行卡方检验时,应选择合适的抽样方法。简单随机抽样是最常用的方法,但在某些情况下,如分层抽样或整 群抽样可能更适合。选择合适的抽样方法有助于提高检验的准确性和可靠性。
期望频数过低时处理策略
合并类别
当某个单元格的期望频数过低时,可以考虑 合并相邻的类别,以增加期望频数。合并类 别时应注意保持类别的逻辑性和实际意义。
适用范围及条件
适用范围
卡方检验适用于多个分类变量之间的独立性或相关性检验,如医学、社会科学等领域的调查研究。
条件
使用卡方检验需要满足一些前提条件,如样本量足够大、每个单元格的期望频数不宜过小等。此外, 对于有序分类变量或存在空单元格的情况,需要采用相应的处理方法或选择其他适合的统计方法。
02
卡方检验方法
统计学卡方检验
目录
• 卡方检验基本概念 • 卡方检验方法 • 数据准备与预处理 • 卡方检验实施步骤 • 卡方检验在医学领域应用举例 • 卡方检验注意事项及局限性讨论
01
卡方检验基本概念
定义与原理
01
02
定义
原理
卡方检验是一种基于卡方分布的假设检验方法,用于推断两个或多个 分类变量之间是否独立或相关。
确定分组界限
在确定分组界限时,可以采用等距分组、等频分组或 基于数据分布的分组方法。选择合适的分组界限有助 于保持各组之间的均衡性,减少信息损失。

第11章 卡方检验

第11章 卡方检验

Pearson 2

1900 年 Karl Pearson 首 先 提 出 , 故 又 称 Pearson 2
度量实际频数(A)与H0成立条件下理论频数(T)之
间吻合程度的指标
本例
2 ( A T ) 2 T
ad bc n ( A T )2 四格表 2 T a b c d a c b d
率或构成比的比较:比较两个或多个总体率或
构成比有无差别
频数分布的拟合优度检验 关联性分析/独立性检验 线性趋势检验
内容提要
概念和用途 基本思想和分析步骤 适用条件
2检验的应用
1.建立检验假设,确立检验水准
H0 : 血塞通 = 银杏达莫 合并 H1 : 血塞通 银杏达莫
3.83
4.67 5.53 …
5.35
6.35 7.34 …
7.23
8.38
8.56 10.64 12.59 15.03 16.81 18.55
9.80 12.02 14.07 16.62 18.48 20.28
9.52 11.03 13.36 15.51 18.17 20.09 21.95 … … … … … … …
1.建立检验假设,确立检验水准
H0:两种药有效率相同,即血塞通= 银杏达莫
H1:两种药有效率不同,即血塞通 银杏达莫
=0.05
2.选定检验方法,计算检验统计量
利用样本信息完成两总体率的比较,考虑选择2检验
2=5.004 ~ 2(1)
3.确定P值,作出统计推断
查2界值表,得0.02<P<0.05。按=0.05水准,拒绝H0,接受H1,差 别有统计学意义,可以认为两药治疗急性脑梗死的有效率不同,血塞 通较高。

第十一章 统计分析和调查报告

第十一章  统计分析和调查报告

• 2、定序变量 • 3、定距或定比变量
第十三章 撰写研究报告
• 研究研究报告及其类型 • 研究报告是反映社会调查成果的一种书面 报告,它以文字、图表等形式将调查研究 的过程、方法和结果表现出来。其目的是 告诉有关读者,对于所研究的问题是如何 进行调查的,取得了哪些结果,这些结果 对于认识和解决这一问题有哪些理论意义 和实际意义等等
其它故事与发表情况
• 另外两种形式的故事叫做批判的故事(吸 引读者对社会问题的注意和重视)和形式 的故事(理论的表述)。 • 民族志写作惯例发生了变化。今天,被发 表的现实主义的故事越来越少,而印象主 义或坦白的故事则相对越来越多。 • 没有完美的理论,也没有完美的报告。
• 导言部分 • 普通调查报告的第一部分称作导言,它的主要任务是向读者简要地介绍 整个调查的有关背景。其中,最主要的内容包括调查的目的、调查的内 容、调查的对象、调查的时间、地点、调查的方法等等。导言的具体写 法有下列几种常见的方式。 • (1)直述式 • 即开门见山,平铺直述,直接把调查的目的,内容,对象,范围等一一写出.例 如: • 为了全面了解老年人的生活状况,加强老年人的社会保障工作,沈阳 师范大学社会学系于2003年2月至4月,在辽宁省沈阳市调查了300位老 年人的家庭与生活情况。下面是这次调查的方法及主要结果。 • (2)悬念式。 • 即先描述某种社会现象和社会问题,然后对这种社会现象和问题产生的 原因、它的影响等等提出一系列疑问,最后介绍调查的基本情况.例如: • 老年人丧偶是生活中十分普遍的现象,而老年人再婚,则是近年来出 现在我国社会中的一种新的社会现象。据有关部门统计,本市1980年再 婚老年夫妇为68对,1984年为116对,1988年为302对;1991年为: 495对;1994年为623对。促使老年人再婚比例提高的原因是什么?;社 会舆论对老年人再婚的评价如何?老年人再婚给他们的家庭及其生活带 来了哪些变化?;为了弄清这些问题,沈阳师范大学社会学系于今年3—5月,对沈阳市180对再婚老年夫妇进行了调查。

医学统计学(6) 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
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第一节 独立样本列联表的χ2检验
四格表资料: 1.完全随机设计的两样本率比较的χ2检验
2. 2 × 2列联表资料的χ2检验
3.R × C列联表资料的χ2检验
一、 χ2检验的基本思想
例11.1 某研究者欲比较甲、乙两药治疗小儿上消化 道出血的效果,将90名患儿随机分为两组,一组采 用甲药治疗,另一组采用乙药治疗,一个疗程后观 察结果,见下表。问两药治疗小儿上消化道出血的 有效率是否有差别?
Likelihood Ratio
10.338
1
.001
Fisher's Exact Test
.003
.002
Linear-by-Linear Association
9.761
1
.002
N of Valid Cases
90
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 11. 50.
理论频数(theoretical frequency)
理论频数的计算方法: 在H0成立的情况下,即甲药治疗小儿上消化道出
血的有效率与乙药治疗小儿消化道出血的有效 率相同。 则理论上两种人群有相同的有效率74.44%,这时 计算出其相应的各个格子的理论频数。
(a) T11
(b) T12
(c) T21
(d) T22
其基本公式:
∑ χ2 = (A - T)2
T
2
0.5
0.4
0.3
纵高
理 解χ2值
0.2 0.1
自由度=1 自由度=2 自由度=3 自由度=6
0.0
0
3
6
9
12
15
18
卡方值
χ2值反映了实际频数(A)和理论频数(T)的吻合程度
A与T相差越大,则 ∑ (A - T)2 值越大,反之越小。
将四个格子的值相加。
¾(一)多个样本率的比较
例11.3 某研究欲比较A、B、C三种方案治疗轻、中度高
血压的疗效,将年龄在50~70岁的240轻、中度高血压患
者随机等分为3组,分别采用三种治疗。一个疗程后观察
疗效,结果见下表。 问三种方案治疗轻、中度高血压有
无差别?
方案 A B C 合计表 11 Nhomakorabea4 3 种方案治疗轻、中度高血压的效果
Statistics :作卡方检验 4
结果:
组别 1 2
Total
组别 * 效果 Crosstabulation
Count Expected Count % within 组别 Count Expected Count % within 组别 Count Expected Count % within 组别
第十一章
χ2检验
要求掌握:
1. χ2检验的基本思想
2.成组和配对设计的两个样本率比较 熟悉内容: 3.多个样本率或构成比的比较 了解: 四格表的确切概率检验法
适用于
当应变量是分类变量时,即资料为定性 资料
χ2检验的应用
推断两个及多个总体率和构成比是 否有差别
两种或多种属性、变量之间有无关 联等(了解)
经济困难 没有必要 没有时间 其他
合计
293(87.99) 10(5.11) 17(3.00) 13(3.90) 333(100.00) 282(92.16) 9(2.94) 9(2.94) 6(1.96) 306(100.00)
575
19
26
19
639
6
检验步骤
结果:
Chi-Square Tests
卡方值 P值
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
Value 9.870b
8.410
df 1 1
Asymp. Sig. (2-sided) .002
.004
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
两组的有效率不同有两种可能:
一是两药的总体有效率无差别,两样本率的差别 由抽样误差引起;
一是可能两种药物的有效率确实不同。
χ2检验基本思想
假设这两种药物治疗小儿上消化道出血的有效率相 同, 即认为两样本率的差别由的抽样误差所致,而非 两种药物疗效本身所致,
那么则以本资料的合计有效率作为两药物共同的有 效率,从而推算出相应的两种药物的相应的频数,这 就是理论频数(T),这样可以推算出每个格子的理论 频数(T) ,比较实际频数(A)与理论频数(T)的吻合和 程度。
若H0成立,则这个和不应该很大 反之,若χ2值较大,则A与T相差较大,若A与T相差
太大,则H0正确的概率就小,因而怀疑并拒绝H0 , 接受H1。
这个界值则需要查去χ2界值表(附表9)
四格表的自由度
四格表自由度:
ν = (R -1)(C -1) ν =1
完全随机设计两样本率的比较
例11.1 1.建立假设,确定检验水准 H0:π1 = π2 , 两种药物治疗小儿上消化道出
Actual frequency
Theoretical frequency
H0:两种人群耐药率相同,即 π1 = π 2 = 74.44%
H1:两种人群耐药率不相同,即 π1 ≠ π 2
假设在H0成立的前提下,推算出每种情况可能 的频数(人数),用 T11 ,T12 ,T13,T14来表示在检 验假设成立下的理论频数
一、 χ2检验的基本思想
表8-1 两种疗法治疗原发性高血压的疗效
组别
有效
无效
合计 有效率%
甲药
27(25.8) 18(18.2) 45
a
b
60.00
乙药 合计
40(1c 5.2) 67
5(d10.8) 23
45
88.89
90(n) 74.44
1
分析
由于此时甲药组有效率(60.00%)和乙药组 的有效率(88.89% )仅是样本观察的结果, 存在抽样误差,不能通过直接比较得到关于 两药治疗小儿上消化道出血的有效率有无差 别的结论。
5
三、 行列表(R × C表)资料的χ2检验
公式
∑ χ 2 =
(A − T )2 T
∑ χ2 = n(
A2 -1)
nRnC
行×列表资料
① 多个样本率比较时, 有 R 行 2 列,称为 R ×2表;
② 两个样本的构成比比较时, 有 2 行 C 列,称 2×C 表;
③ 多个样本的构成比比较, 有 R 行 C 列,称为 R ×C 表。
血的有效率相同 H1:π1 ≠ π2 , 两种药物治疗小儿上消化道出
血的有效率不相同
α = 0.05
2.计算检验统计量
∑ χ 2 = (A - T)2 = 9.870 T 3.确定P值,做出结论: 查χ2界值表,得χ20.05,1界值=3.84, χ2 >χ20.05,1界
值,P<0.05,按 α 水准,拒绝H0,差别有统计学意
χ 2检验要注意应用条件
本资料若不校正时,
χ2 =
(ad − bc)2 n
= 4.477
(a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
结论与之相反。
P < 0.05
SPSS结果
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
T RC
= n Rnc n
R:第R行 C:第C行
T11 = 67 = 74.44 45 90
T12 = 23 = 25.56 45 90
T21 = 67 = 74.44 45 90
T22 = 23 = 25.56 45 90
χ2检验的基本公式
χ2检验(chi-square test)是英国统计学家pearson于 1900年提出。
义,可认为两种药物治疗小儿上消化道出血的总体有 效率不等,乙药的有效率高于甲药。
(二)四格表专用公式
χ2 =
(ad − bc)2 n
(a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
(三)四格表 统计量的连续性校正
χ2分布是一连续型分布,而四格表资料属离 散型分布,由此计算得的 χ2统计量的抽样分 布亦呈离散性质。为改善χ2 统计量分布的连 续性,则需行连续性校正(correction for continuity)。
Association
4.408
1
.036
N of Valid Cases
65
a. Computed only for a 2x2 table
b. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4. 92.
¾(二)两个或多个样本构成比的比较
例11.4 为了解新型农村合作医疗对于农村贫困 居民住院服务利用的影响,在经济条件相似的甲 乙两个国家级贫困县分别抽样调查,得到2006年 应者未住院原因。问甲乙两县应住院者未原因构 成比是否不同?
县别 甲 乙
合计
表 11.5 甲乙两县应住院者未住院原因构成比(%)
24
8(4.92) 32
75.00
乙药
31
合计
55
2
33
93.94
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