统计学--第十二章卡方检验1

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

• 1、有实际数为0的情况下,只需代入公 式计算P值即可 • 2、没有实际数为0的情况时,要把更加 极端的情况都算入。 – 更加极端的情况是指:原来治愈率高 的治愈人数更要加多,治愈率低的治 愈人数更要减少,直至出现0为止,但 保持合计及总合计数字不变。见P157 例12-4 – 最后将几情况的概率相加得P值(单侧) – 可用查表法或计算机直接给出
2 i 1
k
Ai Ti
)
• 理论上当样本量相当大时,Pearson卡方和似然比 卡方都接近卡方分布;样本不够大时都偏离卡方 分布,两者的数值不同但接近,实践中这两个统 计量可同时使用,结合起来下结论。
第三节 四格表精确检验法
• 卡方检验的基本公式和校正公式有其应 用条件,且仅为近似。当四格表中有理 论数小于1或总观察例数小于40时,需改 用四格表的确切概率法exact probabilities in 2×2 table。

2


(O T ) T
– 2值是以理论数为基数的相对误差, 它反映了实际数与理论数吻合的程度 (差别的程度)。若检验假设成立,则实 际数与理论数的差别不会很大,出现 大的2值的概率是很小的,若P,就 怀疑假设,因而拒绝它;若P>,则尚 无理由拒绝它 – 2值的大小随着格子数的增加而变大, 即2分布与自由度有关。因而考虑2值 大小的意义时,要考虑到格子数。当 周边合计数固定的情况下,四个基本 数据当中只有一个可以自由取值,即 自由度为1。
– Trc=(nrnc)/n:理论数为行合计乘列合计 除总合计 – 理论数有两个特征:1)理论频数表的构 成比相同,即不但各行构成比相同, 而且各列亦相同;2)各个基本格子实际 数与理论数的差别(绝对值)相同 • 5、样本率的差别演绎为实际数与理论数 的差别: – 两样本率相差愈大,则实际数与理论 数的差别就愈大。若无效假设成立, 实际数与理论数之差就不会很大。
• =(R-1)(C-1) – R行C列时,R行中有一行数据受到列 合计的限制而不能自由变动,C列中亦 有一列数据在行合计的限制下不能自 由取值 • 3)查2分布界值表确定P值并作出推论 – 2 =39.93,自由度为1,查附表6-7 – 2 0.05(1)=3.84; 2 0.01(1) =6.63; 2 0.001(1) =10.83 – 一般类型的治愈率高于特殊类型(结合 样本率作实际推论)
两种类型胃溃疡病内科疗法治疗结果
组别 治愈 未愈 合计
一般类型
6 3 (4 2 .0 1 ) 1 7 (3 7 .9 9 )
wenku.baidu.com
80
特殊类型
3 1 (5 1 .9 9 ) 6 8 (4 7 .0 1 )
99
合计
94
85
179
– 为检验是否为第二种情况,无效假设 为两种治愈率本无不同,差别仅由抽 样误差所致。 • 3、理论治愈率: – 根据两组治愈率相同的假设,合计治 疗179人,总治愈94人,得理论治愈率 为 94/179=52.51% • 4、理论数: – 一般溃疡患者80,按理论治愈率应治 愈80×52.51%=42.01,称theoretical value, theoretical frequency. 记为T。同理可得 其余理论数。亦可由减法求得
• R×C表2检验注意事项 – 若表格有一个方向按多个等级分类, 则称为单向有序行列表,当等级数大 于3时,一般用秩和检验分析更为合适。
似然比卡方统计量
• Likelihood ratio chi-square • 自由度的确定及临界值与Pearson卡方一致
L 2 Ai ln(
的格子数不超过总格子数1/5。
• 条件不足时的三种处理方法: – 1)增大样本例数使理论数变大 – 2)删除理论数太小的行或列 – 3)将理论数太小的行或列与性质相近的 邻行或邻列合并,使重新计算的理论 数增大。但是此处理可能损失信息, 也会损害样本的随机性,不同的合并 方式所得的结果也不一样,因而在不 得已时慎用
• 二、两种以上处理方法的比较 • 见P170~171例12-15 • 仅供了解
第五节 列变量为顺序变量的列联 表—行平均分差检验
• 一、2×C表 • P163 例12-10 • Pearson 卡方只能得出两组构成是否相同 的结论,不能得出哪组疗效较好的结论 • 人为地给各疗效一个分数,如无效为1, 好转为2,显效为3,痊愈为4,计算其均 数,称行平均分row mean score
• aj为各疗效得分,n1j为第一行各疗效的频数,n1+ 为第一行合计 • 同理计算第二行平均分 • 再进行行平均得分差检验—χs2
f1
j 1 4
a j n1 j n1 ( f1 )
2
s
2
(n n1 ) /[ n1 (n 1)]}
• μα为平均期望得分,να为方差
• 1)实际数与理论数之间的差别等价于两 样本率的差别 • 2)检验假设H0:四格表的构成比相同, 等价于H0:两总体率相等 • 3)对实际数与理论数差值的假设检验, 等价于对两样本率差值的假设检验
• 6、2检验的基本思想(及计算步骤) • 1)假设两总体率相等(构成比相同) – HO:1=2,即两总体阳性率相等 – H1:12,即两总体阳性率不等 – =0.05 – 不妨把H0看作:1=2=两样本合并的 阳性率 • 2)实际数与理论数的差值服从2分布,又 称pearson 2 : 2
第十二章 卡方检验(一)
用于检验: 1)两组或几组率或构成比的差异有 无显著性 2)各行的平均分间有无差异 3)行与列两个顺序分类变量之间是 否相关 4)拟合优度检验
第一节 四格表资料的2检验
• 以P153例12-1为例 • 1、四格表:将资料列成表格,表格中四 个数字是基本的:63、17、31、68,称 四格表fourfold table • 2、实际数:表内各格数字为实际资料的 数字,称observed value, actual frequency, 记为O或A – 两样本率不同的原因:抽样误差、总 体率确实不同
• 基本思想:在四格表周边合计不变的情 况下,获得某个四格表的概率为
P ( a b )! ( c d )! ( a c )! ( b d )! a ! b! c! d ! n!
• a!表示factorial a 或a factorial • 0!=1; 3!=3×2×1=6 • 该方法计算出的概率为分布中单侧的概 率,故双侧时应以0.025为显著性水平。 结合实际确定采用单侧还是双侧
• 2、多个构成比比较 • 3、双向有序分类资料的关联性检验 – 表格是按两个变量从小到大顺序分类 整理出来的,目的是研究两变量间有 无关联性。从左上角往右下角看,频 数有无集中在此对角线上的趋势,即 两变量有关联。若频数在这些格子均 匀分布,或各行分布(构成比)相同,且 各列分布(构成比)相同,则表示两个变 量无关联性了。

2
( ad bc ) n
2
( a b )( c d )( a c )( b d )
校正公式为:

2
( ad bc - n / 2 ) n
2
( a b )( c d )( a c )( b d )
组别 甲 乙 合计
阳性 a c a+c
阴性 b d b+d
– P<0.001, 按=0.05水准,拒绝H0接受 H1,因而认为两总体的阳性率有差别 (统计学推论)。结果说明,两组胃溃疡 病人治愈率的差别有高度统计意义, • 7、 2值的校正、四格表2检验的条件 • 实际上2值是根据正态分布中2 =[(xi) /]2的定义计算出来的,用前述公式算 得的值只能说近似于2分布,在自由度 大于1,理论数皆大于5时,这种近似较 好;自由度为1,当有理论数小于5时, 需进行(连续性)校正
• • • •
二、行为名义变量列为顺序变量的行×列表 1、行平均分的计算 行平均分可采用:整数给分法 2、行平均分差别统计意义检验
( n 1) n1 ( Fi )
s
2
s
2 2
i 1
n
s 值服从自由度为行数 1 的卡方分布
第六节 行列变量的相关检验
• 行与列变量都是顺序变量时可检验两者是否相 关:P166例12-12 • 行c与列a都给予得分 • 用a和c计算线性函数f • 再分别计算行平均分和列平均分 • f的期望E(f)=行平均分×列平均分 • 计算f的方差var(f) • 计算卡方值,自由度为1
• 2检验条件:(四格表) – 1、当n40且所有T5时,用普通的2 检验;若所得P ,改用确切概率法。 – 2、当n40但有1T<5时,用校正2检 验 – 3、当n<40或有T<1时,不能用2检验, 改用确切概率法。
( O - T - 0 .5 ) = T
2 2
• 8、四格表专用公式 • 为方便起见,当基本格子的实际数命名 为a,b,c,d;行合计写为a+b、c+d,列合计 写为a+c、b+d,n为总观察数
a

j 1 r
r
j
n j
各疗效得分 各疗效合计人数
总例数
2
n
(a j ) (n j )

2 j 1
n
s 近似服从自由度为1 的卡方分布
• 平均得分统计量的样本大小较容易达到: 只要主观确定一个分割点,把列分为1 ~J和J+1~r两部分,变成四格表,把新的 四格中各部分实际数相加,只要四格表 中大部分超过5即可
合计 a+b c+d a+b+c+d= n
第二节 行×列表的2检验
• 当行或列超过2组时通称为行×列表,或 R×C表,亦称列联表contingency table。 可用于 • 1、多个率的比较 • 可用以下简化公式(无相应校正公式)

2
n (
O
2
1)
nr nc
• 适用条件:不能有理论数小于1,并且1T5
• 其中b、c为两种培养基生长情况不同的 数字,a、b两培养基相同可不考虑

2

(b c ) bc
2
, 1
2
2

( b c 1) bc
, 1 ( 校正公式
)
• 当b+c 40时可不校正,而b+c<40时,则 一定要用校正公式
• 注意: • 1、配对四格表中的数字为对子数 • 2、当a格与d格的数字都特别大,而b、c 格的数字都相对较小时,即使配对四格 表卡方检验结果有统计意义,其实际意 义也不大。因此,配对四格表的卡方检 验一般用于检验样本含量不太大的资料
• 双侧检验时: • 1)单侧概率加倍 • 2)加上对侧<当前四格表的概率的所有概 率。 • 这两种方法的结果有时可能会有所不同, 教科书建议以第二种方法为准
第四节 配对计数资料的2检验
• 一、两种处理方法的比较,P169
乙培养基 生长 不生长 合计 甲培养基 生长 3 6 (a ) 0 (c ) 36 不生长 3 4 (b ) 1 3 5 (d ) 169 70 135 205 合计
• 如果把数据排成等级rank,而不用整数评分法则 卡方检验与Spearman等级相关结果极为接近。 可任选其一
cs rs ( N 1)
2 2
第七节 多层列联表的分析
• 一、多层2C表 • 采用扩展的Mantel-Haenszel 平均得分统 计量—χ2SMH • 各层间效应的方向一致时,检验效果较 好。
相关文档
最新文档