分类变量资料的统计分析
第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析一、分类变量的描述统计分析分类变量的描述统计分析主要包括频数分布、频率分布和柱状图等。
1.频数分布频数(frequency)是每个类别在样本或总体中的出现次数。
频数分布(frequency distribution)是指将各个类别的频数按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。
频数分布可以通过计算或绘制柱状图来展示。
2.百分比分布百分比(percentage)是每个类别频数与总频数的比例。
百分比分布(percentage distribution)是指将各个类别的百分比按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。
百分比分布可以通过计算或绘制饼状图来展示。
3.柱状图柱状图(bar chart)是一种常用的展示分类变量分布情况的图形。
在柱状图中,每个类别在x轴上对应一个竖直的条形,条形的高度表示该类别的频数或百分比。
柱状图不仅可以展示各个类别的分布情况,还可以进行不同类别之间的比较。
二、分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析可以帮助我们了解两个或多个分类变量之间的相关性。
其中常用的关联性分析方法包括卡方检验和列联表分析。
1.卡方检验卡方检验(chi-square test)是一种非参数统计方法,用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。
卡方检验的原假设是两个变量独立无关,备择假设是两个变量相关。
通过计算卡方统计量和对应的P值,可以判断两个变量之间的关联性。
2.列联表分析列联表(contingency table)是用来描述两个或多个分类变量之间关系的表格。
通过计算每个类别的频数或百分比,并绘制列联表的热图或堆积图,可以直观地展示两个变量的关联性。
此外,通过计算列联表的卡方值和判断显著性水平,还可以进行进一步的关联性分析。
三、分类变量的预测分析分类变量的预测分析可以帮助我们根据已有数据对未知数据进行分类。
其中常用的预测分析方法包括逻辑回归和决策树。
1.逻辑回归逻辑回归(logistic regression)是一种用于建立分类模型的统计学方法。
描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标统计指标是用来描述总体现象数量特征的一些数量表现形式,通常采用频数或频率等来表示。
它是用来说明研究对象数量特征多少的一种语言,而这种数量特征,可以是数量上的也可以是质量上的。
通过统计指标的指标名称和统计指标值就可以了解到研究对象的特点。
因此,运用统计指标能够反映出研究对象的数量特征,是认识事物本质的重要手段。
一、集中趋势指标在大量分类资料中,分类变量的数值经常有很大的差别,并且这种差别可能是偶然的,也可能是由于自变量有意的取舍造成的。
因此,用什么方法对变量进行排列组合才能获得可靠的资料呢?最好的方法是利用极差,即把离中趋势最远的自变量(最大值或最小值)作为总体变量的代表值。
如果在原始分类数据的基础上再进行一次平均计算,就可以得到两个指标,即平均指标和标准差。
(一)成数(Mean)成数是反映总体各单位某一数量占总体单位总数的比重,用公式表示为:成数=n/总体单位总数其中, n是总体单位总数, m是成数的标准差。
总体内各单位成数之间的差别叫做成数的离散程度。
从实际应用上看,成数愈小则成数差愈大,即差异愈大,反之,则成数差愈小,即差异愈小。
在研究总体分布的均匀性时,可以采用成数作为研究对象的主要分析指标。
在许多实际问题中,往往可以直接得到总体成数的具体数值,而不需要进行全面调查计算,这样就可以节省人力、物力和时间,并使资料更加精确。
当然,我们也应注意到:成数受自变量变动范围的影响,当自变量变动较大时,所得到的成数可能与实际情况不符,需要重新估计,因此在分析时应注意选择成数的上下界限。
(1)成数的上限和下限①成数的上限是指超过成数下限的那部分总体单位数,它表示大于或等于该总体单位总数的一定比例的单位数。
在统计学中,把成数的上限叫做正偏态(或上限集中),把成数的下限叫做负偏态(或下限集中)。
1。
离中趋势是指各个变量的平均值在总体平均值的两侧波动,偏离中间较多,表示这一群体在数量上介于总体的中间水平和总体的最高水平之间,数量上居于两者之间的状态。
预防医学(二)第十七章 分类变量资料的统计 分析

第二节 分类变量资料的统计推断
• 一、率的抽样误差与标准误 • 由随机抽样造成的样本率和总体率的差异,以及各样本率 之间的差异称为率的抽样误差。 • 率的抽样误差可用率的标准误来表示 • 率的标准误的计算
• σp为率的标准率,π为总体率,n为样本含量
第二节 分类变量资料的统计推断
• 二、总体率的可信区间估计 • 方法:查表法、正态近似法 • 1.查表法 • 当样本含量较小(如n≤50),特别是p接近于0或1时,可根 据样本含量n和阳性数x,查相关统计学教材“百分率的可信区间” 表,求得总体率可信区间。
第三节 卡方检验(X2检验)
• 一、四格表资料的X2检验 • 2.假设检验步骤 • (1)建立检验假设,确定检验水准 • H0:π1=π2,即试验组与对照组的总体有效率相等。 • H1:π1≠π2,即试验组与对照组的总体有效率不等 • α=0.05(双侧检验) • (2)计算检验统计量
• A为实际频数 • T为理论频数
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 例:某医院用3种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎 254例, 观察结果见下表,问3种疗法的有效率是否不等。
• 检验假设具体步骤: • H0:3种治疗方案的有效率相等
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 检验假设具体步骤: • H1:3种治疗方案的有效率不全等,α=0.05
第二节 分类变量资料的统计推断
• 四、率的u检验 • 2.计算检验统计量 • (2)两样本率比较的u检验
• 其中P1和P2为两样本率,Sp1-p2为两样本率之差的标准误, P含c量为两样本合并率,Pc=(X1+X2)/(n1+n2),n1和n2分别为两样本
分类变量资料的统计分析.I

详细描述
市场调查中,分类变量常用于描述消费者的偏好、态度 和行为。例如,消费者对于某产品的品牌偏好、购买频 率、使用体验等都可以用分类变量来表示。对这些分类 变量进行分析,可以帮助企业了解市场需求、消费者行 为模式和产品优缺点,从而制定更有效的营销策略。
案例二:医学研究中的分类变量分析
总结词
医学研究中,分类变量常用于描述患者的疾病类型、治疗方式等。
比例与百分比
比例
某一类别的观察值数量与另一类别观察值数量的比值,用于比较不同类别的相对 大小。
百分比
某一类别的观察值数量与总观察值数量的比值乘以100,用于了解各类别的相对比 例。
集中趋势的度量
众数
出现次数最多的数值,反映数据的集 中趋势。
中位数
将数据从小到大排列后,位于中间位 置的数值,反映数据的集中趋势。
案例四:市场细分中的分类变量分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
市场细分是市场营销中的重要概念,分类变量是市场细分 的重要依据。
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征等因素将市场 划分为若干个具有相似性的子市场。分类变量是市场细分 的重要依据,例如消费者的年龄、性别、收入、职业等因 素都可以作为分类变量用于市场细分。通过对这些分类变 量的分析,企业可以更好地了解不同市场的需求特点,从 而制定更有针对性的营销策略,提高市场占有率和竞争力 。
总结词
社交网络分析中,分类变量常用于描述用户的行为、 关系和属性。
详细描述
在社交网络分析中,分类变量被广泛用于描述用户的 行为、关系和属性。例如,用户的行为可以分为发帖 、评论、点赞等类型;关系可以分为好友、关注、粉 丝等类型;属性可以包括用户的性别、年龄、职业等 。对这些分类变量进行分析,可以帮助研究者了解社 交网络的结构、用户行为模式和信息传播规律等,从 而更好地理解社交网络中的各种现象。
分类变量资料的统计分析练习

A 乙文结果更为可信 B 两文结果相矛盾 C 甲文结果更为可信 D 两文的结果基本一致 E 甲文说明总体的差异更大
5. 行*列表的卡方检验应该注意 A 任意格子的理论数小于 1,则应该用校正公式 B 若有五分之一以上的格子数理论数小于 5,则要考虑合理并组 C 任意格子的理论数小于 5 就应该并组 D 若有五分之一以上的理论数格子数小于 5,则应该用校正公式 E 以上都不对
-
+
23
12
35
-
7
8
15
合计
30
20
50
21某医生在专业上刻苦钻研,发明了 治疗某种顽疾的新疗法,要确证该疗 法比常规疗法治疗某种疾病更优,他 进行了一次临床试验,对照组和治疗 组两组,分别使用新疗法和常规疗法, 治疗结果如下表:试问,以上试验结 果能否说明新疗法优于传统疗法?
组别 有效
治疗组
3040
100.0
14. 男性肺癌发病率是女性的 10 倍,该指标为 A 相对比 B 构成比 C 流行率 D 标准化流行率 E 定基比
• 15. 某医生欲比较三种疗法治 疗某种疾病的疗效,中药加 针灸组治疗20例,其中15例 好转,单纯中药组治疗21例, 12例好转,西药组治疗23例, 18例好转。若对该资料进行 卡方检验,自由度应该为
6. 用两种不同方法治疗胆结石,中医治疗 19 人,其中 15 例治愈;西医治 疗 18 人,治愈 12 人。若比较两种方法的治疗效果,应该用
7. 欲比较两地肝癌的死亡率时,对两个率 A 应该对年龄和性别均进行标化 B 应对年龄进行标化 C 应该对性别进行标化 D 不需要标化,直接比较 E 以上都不是源自19对照组15
治疗组
38
对照组
医学统计方法—分类变量资料的统计分析

常用类型: ➢率(rate) ➢构成比(constituent ratio) ➢相对比(relative ratio),等
概念:又称频率指标或强度指标,是指某一现象在一定条件 下实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比,用以说 明某现象发生的频率或强度。
2
91 1 4.90
bc
9 1
(3)确定P值:
查
x
2界
值表,来自得x 2 0.05,1
3.84
x2 0.01,1
6.63。
现 x2 =4.90,x2> x20.05, 故 P<0.05 (4) 做出推断结论:
按α=0.05水准,拒绝H0 ,接受H1,差异有统计学 意义,可以认为两种培养方法的效果不同, A培养基 效果优于B培养基。
计算相对数时应有足够的样本含量; 资料分析时不能以构成比代替率; 资料的对比应注意其可比性; 样本率(或构成比)的比较应考虑抽样误差。
表 某年某医院两种疗法治疗某传染病各型的治愈率(%)
病型
新疗法
传统疗法
治疗例数 治愈例数 治愈率 治疗例数 治愈例数 治愈率
普通型 350
重型
150
217
药物 甲药 乙药 合计
表1 两药物疗效的比较
有效
无效
合计
65 (57.4) 17(24.6)
82
40 (47.6) 28 (20.4)
68
105
45
150
表内蓝体数字为实际頻数,括号里数字为 理论頻数,是假设两药物疗效无差别算得
若假设H0:π1=π2成立,四个格子的实际频数 A 与理论 频数 T 相差不应该很大,即统计量x2值不应该很大。如 果x2值很大,则反过来推断A 与T 相差太大,超出了抽样 误差允许的范围,从而怀疑H0的正确性,继而拒绝H0, 接受其对立假设 H1,即π1≠π2 。
分类变量的统计分析

分类变量的统计分析分类变量是指由有限个离散数值所组成的变量,例如性别、年级、职业等。
在统计学中,分类变量的统计分析可以帮助我们了解变量的分布、比较不同组之间的差异以及预测未来的趋势。
下面将详细介绍分类变量的统计分析方法。
1.描述统计:描述统计是对分类变量的基本统计特征进行描述和总结,包括频数、百分比和图表等。
频数是指每个类别出现的次数,百分比是指每个类别所占的比例。
通过频数和百分比可以直观地了解各个类别的分布情况,从而对整体的情况有一个直观的了解。
图表可以用来更直观地展示分类变量的分布情况,常用的图表包括饼图、柱状图和条形图等。
2.独立性检验:独立性检验用于判断两个或多个分类变量之间是否存在关联。
通常使用卡方检验进行独立性检验。
卡方检验的原假设是两个变量之间是独立的,备择假设则是两个变量之间存在关联。
通过卡方检验的结果可以判断两个变量之间是否存在显著性差异。
3.方差分析:方差分析用于比较多个分类变量之间的均值是否存在显著性差异。
方差分析将总体的方差分解为组内方差和组间方差,通过比较组间方差与组内方差的大小来判断不同组之间的均值是否显著不同。
方差分析常用于比较多个类别的平均值,例如不同年级学生的成绩差异、不同岗位员工的工资差异等。
4. 相关分析:相关分析用于判断两个分类变量之间的关系强度和方向。
常用的相关分析方法有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数。
相关系数的取值范围为-1到1,当相关系数接近于1时,说明两个变量之间存在正相关关系;当相关系数接近于-1时,说明两个变量之间存在负相关关系;当相关系数接近于0时,说明两个变量之间不存在线性相关关系。
5.预测模型:分类变量的统计分析还可以用于建立预测模型,例如逻辑回归模型和决策树模型。
逻辑回归模型可以用来预测二分类变量的概率,例如预测一些人是否患有其中一种疾病。
决策树模型可以用来预测多分类变量的类别,例如预测一些植物的品种。
总之,分类变量的统计分析方法包括描述统计、独立性检验、方差分析、相关分析和预测模型等。
有序分类资料的统计分析

1有序分类资料的秩和检验医学统计学2009年2•医学上会用-、±、++、+++来表示临床体检或实验室检查的测量结果,用治愈、好转、有效、无效来表示某种药物的临床效果。
像这样一些“取值”中自然存在着次序的分类变量,称为有序分类变量或等级变量。
•对有序分类资料,若用R ×C 表资料的检验,将损失关于等级的信息,不合适的。
因为R ×C 表的检验只能推断构成比之间的差别。
•此时,可以采用秩和检验推断不同处理组之间的等级强度差别。
31、两独立样本有序资料一、分组变量为多分类有序资料,指标变量为二分类无序资料研究目的是比较分组变量不同水平下某指标变量的发生率,如:利用有序的检验指标判断患者是否患病,其实质是对该检验指标不同水平下患者患病率的比较;以及对不同年龄阶段某指标的阳性率的比较,都属于多个样本率比较的问题。
对于这样的资料,可以将分组变量视为无序的,采用前一章中介绍的检验进行多个样本率的比较。
2χ4二、分组变量为两分类无序资料,指标变量为多分类有序资料研究目的是比较分组变量两个不同水平下某指标变量的平均水平是否有差异,如:两种药物疗效(治愈、好转、有效、无效)之间的比较。
两种疗法疗效的取值均为有序分类资料。
对于这样的资料前面介绍的χ2检验已不再适用,因为它无法考虑分组变量(药物)不同水平下疗效取值的等级关系。
此时可以采用第七章中介绍的Wilcoxon 秩和检验。
5例39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见下表。
问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量?秩 和含 量吸烟 工人 不吸烟 工人 合计 秩范围平均秩吸烟工人 不吸烟工人(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)=(2)(6) (8)=(3)(6)很低1 2 3 1~3 2 2 4 低8 23 31 4~3419 152 437 中 16 11 27 35~6148 768 528 偏高 10 4 14 62~75 68.5 685 274 4 0 4 76~79 77.5 310 0 高合 计 39(1n ) 40(2n ) 79──1917(1T ) 1243(2T )60H :吸烟工人和不吸烟工人的HbCO 含量总体分布位置相同1H :吸烟工人的HbCO 含量高于不吸烟工人的HbCO 含量0.05α=①先确定各等级的合计人数、秩范围和平均秩,见表的(4)栏、(5)栏和(6)栏,再计算两样本各等级的秩和,见(7)栏和(8)栏;②本例T =1917(n 1<n 2);12311133.计算检验统计量H 。
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Breslow检验。
ALL :给出CHISQ、MEASURES、CMH所请求的全部 统计量。
31
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: 2、有关表格信息选项
EXPECTED: 给出期望频数
DEVIATION :给出每格的实际频数与期望频数的差值 CELLCHISQ:给出每格对总c 2的贡献,即计算每格的
24
freq过程的一般格式
PROC FREQ [选项];
TABLES 请求式/[选项]; WEIGHT <变量名>; BY <变量名列>; RUN;
必需,指定行变量和列变量 指定频数指定变量
25
freq过程的一般格式
TABLES语句: PROC FREQ; TABLES A; 产生变量A的一维频数表 PROC FREQ;
³ ×É ¼ É ã â Æ
±º à Å 1 2 … 78
ÄİÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Ä í é á ·× Ö ã ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ò ¼ Á Á ¿ º ¼ Ï Æ ½ ¹ á û Ë Í (+) É ´ (-) À ö ú æ £ a£ ¨ © £ c£ ¨ © £ b£ ¨ © £ d£ ¨ © 78 º ¼ Ï Æ
如:PROC FREQ; TABLES A*B*C*D;
列联表的数量为A、B不同水平的组合数,每个表的上部
为D的各水平,左侧为C的各水平。
27
freq过程的一般格式
表 多表格表达式示例 等同表达式 tables a*b a*c; tables a*c b*c a*d b*d; tables a*d b*d c*d; tables a b c; tables a*d b*d c*d;
α=0.05。
本例b c 15 40, 采用连续性校正 2 ( 12 3 1) 4.27, 1 2 12 3
2
2 0.05,1
3.84; P 0.05
行×列(R×C)表资料的
检验
2
四格表是指只有2行2列的表格,当行数或列 数超过2 时,统称为行 ×列表。行×列表的 检验是对多个样 本率(或构成比)的检验。 适用条件:表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5, 或有一个格子的理论频数小于1。
分类变量资料的统计分析
1
分类变量资料的统计描述
率(rate):说明某现象或某事物发生的频率或强度。
率=(实际发生数/可能发生总数)×比例基数 比例基数:100%、1000‰、10000/万、100000(1/10万) 如:发病率、死亡率、发生率、阳性率、患病率等
构成比(proportion):说明某一事物内部,各组成部分 所占的比重。也叫百分比。
卡方检验
检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之
2
一,英国人K . Pearson(1857-1936)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。
2 检验的基本公式
( A T )2 2 T
1 2
p1 p2 1 1 pc (1 pc )( ) n1 n2
X 1 X 2 n1 p1 n2 p2 pc n1 n2 n1 n2
u检验的条件: n1p1 和n1(1- p1)与 n2p2 和n2(1- p2)均 >5
0.1275 0.0313 u 2.1949 1.96 1 1 0.1045(1 0.1045)( ) 204 64
校正公式:
( A T 0.5) 2 T
c2
,(也适合其它行 列表资料)
c2
( ad bc n / 2) 2 n (a b)(c d )( a c)(b d )
配对四格表资料的 检验
2
Å ¶ É ¼ ä Ô â Æ
¶ ׺ Ô Ó Å 1 2 … 39 ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ë Í À ö Ë Í À ö … É ´ ú æ Ò ¼ Á Á ¿ Ë Í À ö É ´ ú æ … É ´ ú æ ± 5-3 í表5 ÄİÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Ä í é á ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ë Í (+) À ö É ´ (-) ú æ º ¼ Ï Æ ± í ¼ Á × Á ¿ ã ¼ × Ò … ¼ × ½ ¹ á û Ë Í À ö É ´ ú æ … É ´ ú æ Ò ¼ Á Á ¿ Ë Í (+) É ´ (-) À ö ú æ 6£ a£ ¨ © 3£ c£ ¨ © 9 12 £ b £ ¨ © 18 £ d £ ¨ © 30 º ¼ Ï Æ 18 21 39
2 2
包括Phi系数、列联系数和Cramer’s V。对于2×2表,给出 Fisher精确概率。 AGREE:进行配对 2检验。 EXACT :对大于2×2的列联表计算Fisher精确概率。同
时也给出CHISQ选项的全部统计量。
29
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: MEASURES :对每层的二维表计算一系列关联指标及
u p
H1 :π ≠π 0
p
α =0.05 。
0 . 096 0 . 076 0 . 844 0 . 076 ( 1 0 . 076 ) 125
0
p
n
0
(1
0
0
)
按α =0.05 水准,不拒绝 H0 ,即不能认为该山区与本省一般 成人的α -地中海贫血基因携带率有差异。
构成比=(某部分观察单位数/各组成部分观察单位总 数)×100% 如:教研室16人中高级职称有4人,占20%
相对比(relative ratio):是A、B两个有关指标之 比,说明A是B的若干倍或百分之几,通常用倍 数或分数表示。
甲指标 相对比 乙指标
如:男:女、医生:护士、教师:学生
TABLES A*B;
产生A、B两个变量的列联表,*前为行变量,*后为列变量
26
freq过程的一般格式
在TABLES语句中用*号连接三个或n个变量名,可得到 三维或n维列联表,最后一个变量各水平形成表的列,倒 数第二个变量各水平形成表的行,其它变量的每一级水平
(或水平组合)形成一层,且每一层都形成分离的列联表。
2 如果 2 0.05,1 3.84; P 0.05, 拒绝H 0 ,即 1 2 2 如果 2 0.05,1 3.84; 则P 0.05,即不拒绝H 0
连续性校正公式
2 检验的应用条件:
当n>40,T>5时,用专用公式 当n≥40,而1≤T<5时,用连续性校正公式 当n<40或T<1时,用Fisher精确检验(Fisher exact test )
计算公式
(b c) 2 当b c 40时, 2 , 1 bc
b c 40时,需作连续性校正, 2 ( b c 1) bc 2 , 1
举例
H0:b,c来自同一个实验总体(两种剂量的毒性无差异)
H1:b,c来自不同的实验总体(两种剂量的毒性有差别)
表达式 tables a*(b c); tables (a b)*(c d); tables (a b c)*d; tables a--c; tables (a--c)*d;
28
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: 1、统计分析选项 CHISQ:对每层作 检验,包括Pearson 2、似然比 和 Mantel-Haenszel 2。此外还给出与 2检验有关的关联指标
( R 1)(C 1)
四格表专用公式
1.四格表形式
组别 甲组 乙组 合计 阳性数 a c a+c 阴性数 b d b+d 合计 a+b c+d N
2.四格表专用公式
(ad bc) N (a b)(a c)(c d )(b d )
2 2
13
举例
(26 62 178 2) 2 268 4.82 , 1 2 204 28 240 64 2 2 0.05,1 3.84; P 0.05 下结论:
分类变量资料的统计推断
4
率的抽样误差与标准误
样本率(p)和总体率(π )的差 异称为率的抽样误差,用率的 标准误表示
p
(1 )
n
如果总体率π 未知,
用样本率p估计
sp
p(1 p) n
标准误的计算
例 5-1 观察某医院产妇 106 人,其中行剖腹产者 62 人, 剖腹产率为 58.5%,试估计剖腹产率的标准误。 解:已知 n=106,p=0.585,其标准误为:
率的分布呈二项分成,可查有关表格直接确定 置信区间。
2. 正态分布法
当 n 足够大,且 n p 和 n(1- p)均大于 5 时, p 的抽样分布逼近正态分布。其总体率的置信区间为: 双侧: 单侧:
( p Z 2 S p ,
大于
p Z 2 S p )或 小于Leabharlann (Z0.05/2=1.96)
两个独立样本率比较的u检验
表3 两种疗法的心血管病病死率比较
疗法 死亡 生存 合计 病死率(%)
盐酸苯乙双胍
安慰剂 合 计
26 (X1)
2 (X2) 28
178
62 240
204(n1)
64(n2) 268
12.75 (p1)
3.13 (p2) 10.45 (pc)