医学统计学-第七章---卡方检验

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卡方检验医学统计学

卡方检验医学统计学

卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一,它可用于测量两组数据之间的关联性。

在研究中,我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联,卡方检验就是我们解决这个问题的利器。

卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。

期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下,我们可以根据样本量和其他条件,计算出不同组之间的理论值。

而实际频数则是实验中观察到的实际结果。

卡方检验的步骤如下:1.建立零假设和备择假设。

零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系,备择假设则是反之。

2.确定显著性水平 alpha,通常取值为0.05。

3.构建卡方检验统计量。

计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后,再除以期望值的总和。

4.根据自由度和显著性水平,查卡方分布表得到 P 值。

5.如果 P 值小于显著性水平,拒绝零假设;否则无法拒绝零假设。

卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域,其中医学统计学是最为常见的一个。

卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。

举个例子,某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。

为了验证该药的疗效,实验组和对照组各50 人。

在 6 个月的治疗后,实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。

卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。

除了医学统计学之外,卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。

卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中,但它也有着自己的限制。

其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。

当样本量较小的时候,期望频数的计算就会出现一定的误差,进而导致检验结果不准确。

此外,在面对非常态分布数据时,卡方检验也会出现问题。

当数据呈现正态分布时,卡方检验的准确性最高。

然而,实际上,很多数据都呈现出非正态分布,这时需要使用一些修正方法来解决。

卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一,它可以用来测量两个变量之间的关联性。

医学统计学:卡方检验

医学统计学:卡方检验

CM C N M P( x ) n CN
式中X的取值是从0与(n-N+M)之较大者开始直到n与M之较小者为止。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 超几何分布
x n x CM CN M P( x ) n CN
C
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。 例 某院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞米松(对照组) 降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结果见表1 。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别?
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数不变的条件下, 利用超几何分布直接计算样本事件及 比样本事件更极端情形发生的概率。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。

研究生医学统计学 卡方检验 PPT课件.ppt

研究生医学统计学 卡方检验 PPT课件.ppt

431 388 495 137 1451
490 410 587 179 1666
902 800 950 32 2684
合计
1823 1598 2032 348 5801
H0:两种血型系统间无关联 H1:两种血型系统间有关联
=0.05
2 5801( 4312 490 2 ... 322 1) 213 .16
(A T )2 T

行数-1列数 1
2 (99 90.48)2 (5 13.52)2 (75 83.52)2 (2112.48)2 12.86
90.48
13.52
83.52
12.48
(2 1)(2 1) 1
以 1 查 2界值表得P<0.005。按 0.05水准,
拒绝H0,接受H1,可以认为两组降低颅内压的总体有效率不等,即 可认为异梨醇口服液降低颅内压的有效率高于氢氯噻泰+地塞米松 的有效率。
程度太差,不宜用2检验,而应改用确
切概率法。
四格表资料2检验的校正公式
2 C
( A T 0.5) 2 T
2 C
( ad bc n / 2)2 n (a b)(c d )(a c)(b d )
例 7-2 某医师欲比较胞磷胆碱与神经节甘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相等?
组别
阳性
预防注射组 4
非预防组 5(3)
合计
9
阴性 18 6 24
合计 22 11 33
感染率(%) 18.18 45.45 27.27
本例n为33<40,且有一个格子的理论频数为3<5.

医学统计学(李琳琳)7相关分析与回归分析-2023年学习资料

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【解析】-研究目的:凝血酶浓度和凝血时间两定量-之间是否存在线性关系,其联系程度如何?
一绘制散点图-从整体趋势而言,-1-15-随着凝血酶浓度的-413-增加,凝血时间呈-12-11-降低的趋 ,且二-10-0.7-0.8-0.9-1.1-1.2-1.3-者之间存在线性相-图7-5凝血酶浓度X与凝血 间Y散点图-关关系。
p的假设检验-H0:p=0-H1:P≠0-a=0.05-1查表法-由前面计算得:样本相关系数r=-0.90 ;-对给定a=0.05,自由度n-2=13,有附表11P391-查临界值r0.0513=0.560;-因为 0.907>0.560,则K0.05,拒绝H,即认-为变量X与Y间的线性相关关系有统计学意义。
2t检验-Ho:p=0-H1:p0-a=0.05--0.907-t,=-=-7.765-1-r2-1-0. 0702-n-2-15-2-y=15-2=13-查t界值表,1,>ts.13=2.160P<0.05,按a 0.05水准,拒-绝HO,接受H1,可认为凝血时间的长短与凝血酶浓度呈负粗-关。
相关系数的大小示意图-3.6-活-3.4-r=1-y-3230-0<r<1-L-8-r=0-2.6-2.4 2.2-40-42444648505254565860-体重kg,X
二、相关系数的意义与计算-若双变量X与Y均是来自正态总体的随机变量,散-点图呈线性趋势,且各观察值相互独立 则两变量-之间的相关关系可采用Pearson积矩相关系数表示。-∑X-XY-Y-∑x-X2∑Y-2xm
P391-附表11相关系数r临界值表-样本大小-0.05-0.01-1.000-6-0.88G-7-0T8 -0.929-0,738-0.881-0.700-0.833-10-0.648-0.794-0.618-0 755-12-0.587-0.727-13-0.560-0.703-0.538-0.679-15-0.52 -0.G54

医学统计学——卡方检验

医学统计学——卡方检验
趋近于正态分布。
• ⑵χ2分布具有可加性:如果两个独立的 随机变量X1和X2分别服从ν1和ν2的χ2分 布,那么它们的和(X1+X2)也服从(ν1+ ν2)的χ2分布。
χ2 界值
• ν确定后,如果分布曲线下右侧尾部的 面积为α时,则横轴上相应的χ2值就记 作χ2 α,ν ,即χ2界值。其右侧部分的 面积α表示:自由度为ν时, χ2值大 于界值的概率大小。χ2值与P值的对应 关系见χ2界值表(附表6)。χ2值愈大,P 值愈小;反之,χ2值愈小,P值愈大。
• T22=(c+d)×(1- PC)=(c+d)×(b+d)/n = 56×17/112=8.5
χ2检验的基本思想
• χ2检验实质上是检验A的分布与T的分 布是否吻合及吻合的程度,χ2越小,表
明实际观察次数与理论次数越接近。
• 若检验假设成立,则A与T之差不会很 大,出现大的χ2值的概率P是很小的, 若P≤α,就怀疑假设成立,因而拒绝 它;若P>α,则没有理由拒绝它。
不同自由度的χ2分布曲线图
图 8-1 不同自由度的χ2 分布曲线图
二、χ2检验的基本思想
• 例8-1 某中医院将112例急性肾炎 病人随机分为两组,分别用西药和 中西药结合方法治疗,结果见表8-1, 问两种方法的疗效有无差别?
表8-1 两种方法治疗急性肾炎的结果
组 别 治愈例数 未愈例数 合计 治愈率(%)
例8-2
• 某医师将门诊的偏头痛病人随机 分为两组,分别采用针灸和药物 两种方法治疗,结果见表8-3 , 问两种疗法的有效率有无差别?
两种疗法对偏头痛的治疗结果
疗 法 有效例数 无效例数 合计 有效率(%)
针 灸 33(30.15) 2(4.85) 35 94.29

医学统计学-卡方检验

医学统计学-卡方检验
医学统计学-卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法,用于比较观察值和期望值之间的差异。它 在医学研究中有着广泛的应用,可以帮助我们验证假设、推断总体特征以及 分析类别变量的相关性。
卡方检验的定义和原理
卡方检验是一种基于卡方分布的统计检验方法。它基于观察值与期望值之间 的差异来判断样本数据与理论分布的拟合程度。
卡方检验的局限性和注意事项
• 卡方检验只能验证分类变量之间的关联性,不能验证因果关系。 • 卡方检验对样本足够大和数据分类合理的要求比较严格。 • 卡方检验结果受样本选择和观察误差的影响,需要谨慎解释。 • 在进行卡方检验前,需要对数据进行充分的清洗和准备。
结论和要点
卡方检验是一种常用的统计方法
卡方检验的应用领域
医学研究
卡方检验可以用来分析疾病的发生与某个因素之间的关联性,如吸烟与肺癌。
社会科学
卡方检验可以用来研究不同人群之间的行模式和态度偏好,如性别与政治观点。
市场调研
卡方检验可以用来分析消费者的购买偏好和市场细分,如年龄与产品偏好。
卡方检验的假设和前提条件
1 独立性假设
卡方检验基于观察值和期望值之间的差异来验证两个变量之间是否存在独立性。
它可以帮助我们验证假设、推断总体特征以 及分析类别变量的相关性。
结果解读和意义
卡方检验的结果可以帮助我们了解变量之间 的关系,并为决策提供依据。
应用广泛
卡方检验在医学研究、社会科学和市场调研 等领域都有着重要的应用。
局限性和注意事项
卡方检验有一定的局限性,需要注意样本大 小和数据分类的合理性。
4
比较卡方值和临界值
判断卡方值是否大于临界值,从而做出关于拒绝或接受原假设的决策。
卡方检验的结果解读和意义

医学统计学--卡方检验

医学统计学--卡方检验
பைடு நூலகம்
笃 学
精 业
修 德
厚 生
6
2 ( A T ) 2值的大小还取决于 个数的多少(严 T 2 ( A T ) 格地说是自由度 的大小)。由于各 皆是 T 2
正值,故自由度 愈大, 值也会愈大;所以只 2 值才能正确地反映 有考虑了自由度 的影响,
实际频数 A和理论频数 T 的吻合程度。检验时, 要根据自由度 查 2 界值表。当 2≥ 2时, P , ,
2 中,若拒绝无效假设
H0只能做出总的结论,但还不知道哪两
个率之间有差别。若想知道哪两个率之间
有差别,还要进行两两比较,本节介绍两
两比较的方法之一:行×列表的分割。
笃 学
精 业
修 德
厚 生
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4.行×列表的分割 (一)多个实验组间的两两比较 由于要做重复多次的假设检验,需对第Ⅰ 类错误作校正,新的校正检验水准为:
第七章 掌握内容:
2 检 验
1.检验的基本思想和用途 2.成组设计四格表资料检验的计算及应用条件
3.配对设计四格表资料检验 4.行列表资料检验及应用时应注意的问题 5.频数分布拟合优度的检验 了解内容 1.四格表资料的Fisher精确概率法的基本思想 与检验步骤
笃 学 精 业 修 德 厚 生
2 检验是一种用途很广的假设检验方
处理组 1 2 属性 阳性 阴性 合计
合计
a (T11) c (T21) m1
b (T12) d (T22) m2
n1(固定值) n2(固定值) n
要想知道处理组1,2之间差别是否有统计学意义, 常用 2 检验统计量来作假设检验。
笃 学 精 业 修 德 厚 生
5

医学统计学卡方检验

医学统计学卡方检验
02 P =P1+ P2 + P3 + P6 =0.370 > 0.05,不拒绝H0 。
03 左侧概率为P =P1+ P2 + P3 =0.316 , 右侧概率为P =P3+ P4 + P5 + P6 =0.929,故单侧检验P值为0.316。
Part 02.
配对四格表资料的 检验
χ2
概述
计数资料的配对设计常用于两种检验方 法、培养方法、诊断方法的比较。 特点是对样本中各观察单位分别用两种 方法处理,然后观察两种处理方法的某 两分类变量的计数结果,整理为
的条件下,利用超几何分布
Fisher确切概率法的基本思想
(hypergeometric distribution)公式直接计算 表内四个格子数据的各种组合 的概率,然后计算单侧或双侧
“!”为阶乘符号, n !=1×2×…×n,0 !=1, ∑Pi=1。
累计概率,并与检验水准比较,
P( ab)( c 作! 出 a 是! 否db 拒! ) 绝cH! ( 0a d 的! ! 结 论n! 。c)( b!d)!
当T<1或n<40,四格表资料χ2检验结果 可能会有偏性,需采用Fisher确切检验 进行分析。该法由R. A. Fisher提出,且 直接计算概率,因此也叫Fisher确切概 率检验(Fisher’s exact probability test)。
四格表资料的Fisher确切概率法
在四格表周边合计数固定不变
否有差别?
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药有效率相同;H1 : π1≠π2 α=0.05
⑵n>40,Tmin>5
2 5 5 2 . 1 7 2 8 1 1 9 . 8 3 2 2 3 3 9 . 8 3 2 2 3 8 . 1 2 8 6 . 48 5 . 1 7 81 . 8 3 23 . 8 3 28 . 18
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4
0.5
0.4
0.3
f ( 2 ) 0.2
0.1
1
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10
0 0 2 4 6 8 10 12 14 16
2
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5
2. 2 检验的基本思想
例7-1 某院欲比较异梨醇口服液(试验组)和
氢氯噻嗪+地塞米松(对照组)降低颅内压的疗
效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结
果见表7-1。问两组降低颅内压的总体有效率有无
α=0.05。
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16
(2)求检验统计量值
T 1 110 147 /24 0 90 .4 0, 8T 12 10 94 .4 0 8 1.5 32 T 2 117 94 .4 0 8 8.5 3, 2T 22 2 6 1.5 3 2 1.4 2。 8
2(9990.48)2(513.52)2(7583.52)2(2112.48)2
(2) 2 分布的一个基本性质是可加性: 如果两个独立的
随机变量X1和X2分别服从自由度ν1和ν2的分布,
即 X1~ 21, X2~22,那么它们的和( X1+X2 )服从自由度
( ν1+ν2 )的 分 2 布,即 (X1 X2~)
。 2 1 2
( 3)2界 值 : 当 确 定 后 , 2分 布 曲 线 下 右 侧 尾 部 的 面 积 为 时 , 横 轴 上 相 应 的 2值 , 记 作 2, (见 附 表8)。 2值 愈 大 , P值 愈 小 ; 反 之 , 2值 愈 小 , P值 愈 大 。
105
18
二、四格表资料检验的专用公式
2
(adbc)2n
(ab)(ac)(bd)(cd)
2(9921575)220012.86
1049617426
105
19
2 分布是一连续型分布,而四格表
资料属离散型分布,由此计算得的统计
量 2 的抽样分布亦呈离散性质。为改善
统计量 2分布的连续性,则需行连续性
校正。
105
20
三、四格表资料检验2 T
(|ad-bc|-n)2n
c2
=
2
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
105
21
四格表资料 2 检验公式选择条件:
n40, T5,专用公式;
n40, 1T5,校正公式;
105
14
由公式(7-1)还可以看出: 2值的大小还取决于 ( A T ) 2
个数的多少(严格地说是自由度ν的大小)。由于各
(
A
T
T
)2
T
皆是正值,故自由度ν愈大, 2 值也会愈大;所以只有考虑
了自由度ν的影响, 值2 才能正确地反映实际频数A和理论频
数T 的吻合程度。
检 2 验的自由度取决于可以自由取值的格子
90.48
13.52
83.52
12.48
12.86
(21)2 (1)1
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以 =1 查 附表 8 的 2 界值表得 P 0.005。按 0.05检验水准拒绝 H 0 , 接受 H1 ,可以认为两组降低颅内压总体 有效率不等,即可认为异梨醇口服液降 低颅内压的有效率高于氢氯噻嗪+地塞 米松的有效率。
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9
处理组 发生数 未发生数 合计

a
b
a+b

c
d
c+d
合 计 a+c b+d
n
图7-2 四格表资料的基本形式
105
10
基本思想:可通过 2 检验的基本公式
来理解。
2 (A T )2, (行 数 - 1 )(列 数 1 )
T
式中,A为实际频数(actual frequency), T为理论频数(theoretical frequency)。
差别?
105
6
表7-1 两组降低颅内压有效率的比较
组 别 n 有效人数
有效率(%)
试验组 104
99
对照组 96
75
合 计 200 174
95.20 78.13 87.00
105
7
表7-2 两组降低颅内压有效率的比较
组 别 有效
无效
合 计 有效率(%)
试验组 99(90.48) a 5(13.52) b 104 (a+ b)
105
13
检验统计量 2 值反映了实际频数与理
论频数的吻合程度。
若检验假设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
不应该很大。如果 值2 很大,即相对应的P 值很小,
若 P,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 。
95.20
对照组 75(83.52) c 21(12.48) d 96 (c+d)
78.13
合 计 174(a+c)
26(b+d)
200 (n)
87.00
105
8
本例资料经整理成图7-2形式,即有两 个处理组,每个处理组的例数由发生数和 未发生数两部分组成。表内有 9 7 9 5 2 5 1 四个 基本数据,其余数据均由此四个数据推算 出来的,故称四格表资料。
医学统计学-第七章---卡方检验
第一节 四格表资料的 2 检验
105
2
目的:推断两个总体率(构成比)是 否有差别 (和u检验等价)
要求:两样本的两分类个体数排列成四 格表资料
105
3
一、 2 检验的基本思想
1. 2 分布
(1) 2 分布是一种连续型分布:按分布的密度函数可给出
自由度=1,2,3,……的一簇分布曲线 (图7-1)。
数目,而不是样本含量n。四格表资料只有
两行两列,=1,即在周边合计数固定的情
况下,4个基本数据当中只有一个可以自由
取值。
105
15
3. 假设检验步骤
(1) 建立检验假设,确定检验水平。
H0:π1=π2 即试验组与对照组降低颅内压的总体有效率相等 H1:π1≠π2 即试验组与对照组降低颅内压的总体有效率不相等
105
11
理论频数由下式求得:
TRC
nR nC 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
105
12
理论频数 是T 根据检验假设 H0:,1且2用合
并率来估计 而定的。
如上例,无效假设是试验组与对照组降低颅内压的 总体有效率相等,均等于合计的有效率87%。那么 理论上,试验组的104例颅内压增高症患者中有效 者应为104(174/200)=90.48,无效者为 104(26/200)=13.52;同理,对照组的96例颅内压增 高症患者中有效者应为96(174/200)=83.52,无效者 为96(26/200)=12.48。
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