统计方法spss实例：四格表卡方检验
统计方法 SPSS实例： 四格表卡方检验
情况2：没有原始数据
假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图： 我们只需要将数据进行加权就可以了。下面是具体的步骤：
1.先整理数据，数据结构见下图
2.接着进行加权
情况1：有原始数据
1.原始数据的数据结构，见下图。在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个变量
2.在菜单栏上执行：析--描述统计--交叉表
3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic
4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值
5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂
3.用频数进行加权，点击ok
4.接下来的步骤都是一样的，见上面。
5.
SPSS实例：四格表卡方检验
我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：
年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。下面先看一下具体这个案例的操作过程：
Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验
Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验？A：在多数统计软件中，四格表（和行*列表）的数据格式均为行变量、列变量和频数变量。
如下面这个四格表的数据及相应格式如下：分析时首先选择菜单Data->Weight Cases，将频数变量选入Frequency格中，按OK确认。
此时系统就会以频数表的形式来读取所输入的数据，既记录数应为34+12+23+26=95例，而不是4例。
然后选择菜单Analyze->Descriptive Statistics->Cross Tables,将行、列变量分别选入相应的Row、Column格中，再按下方的Statistics钮，选中左上角的Chi-square复选框，按Continue钮，最后按OK即可。
Spss电脑实验－第三节(1) 您要打印的文件是：Spss电脑实验－第三节(1) 打印本文Spss电脑实验－第三节(1)作者：佚名转贴自：本站原创点击数：74第三节不同对象有关指标发生率（百分比）间的比较Ⅰ．两种对象率（百分比）间的比较—四格表χ2 检验χ2 检验（chi-square test），χ为希腊文字母，读作 [kai]（卡）；chi-square读作“卡方”；χ2检验即“卡方检验”。
它是一种用途较广的假设检验方法，是分析计率或百分比及某些等级资料常用的方法，可分析两个或两个以上率（或百分比）差别的显著性。
1. 两个样本率（百分比）比较—一般四格表的χ2检验四格表的χ2检验用于分析两组或两组以上率（或百分比）差别的显著性。
χ2 = ∑[（∣A - T∣）2 / T ].....................................(3-1)式中 A 为四格表各格子中的实际数，T 为理论数。
χ2 =（ad-bc)2 n / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)].........................(3-2)例如: 某医院用两种疗法（drug）治疗慢性肾炎病人，结果（effect）西药组有效率为 79.7%（63/79）；中药组有效率为87.0（47/54），见表 3-1-a。
SPSS之两独立样本的四个表卡方检验
独立样本:1. 两独立样本的四格表分析；多组独立样本的R*C列联表分析（双向无序，单向有序，双向有序属性相同，双向有序属性不同）2. 配对样本：3. 配对四个表分析；配对 R*R列联表分析；4. 趋势卡方检验5. 卡方分割与卡方合并1.1两独立样本的四格表分析基本思想：两总体率的比较；两分类变量的相关性分析；两组分布的比较；应用条件：当n > 40且所有T >5时，用普通卡方检验；所得p疋a,改用确切概率法；当n > 40但有1 < T< 5时时，改用校正卡方检验；当n < 40或有T v 1时，不能用卡方检验，改用确切概率法。
報13-1 不同砂癌料柞用下大白載的发庙率先要将频数进行个案加权：Data--weight cases分别选入行列*I9 8HF 4Uz-1 T SPi«e £*t yew QMagihj g 2O 口_k og2MiZsm s f a --s --c 甘滋弟 「Giwil^g麗一¥cm壘盅sSUEEHWvla 匸空鴛■t f l E n f — r E FM】一* 一E k器lg 3....工窖EVN02寄IrlF mn m lG£莎：0S -3£K 3»『号£NgrTtE5hi一常歳一gntngmnrs n s s<mdO I A nlcndari>『arwnm¥r r w l *aK.4FI赴「«!tau-krrueNW■n4chfllri.・ s &1£8d —TriMlWW总丿、“F IBM 硒即丹伽2 Editor —口;A曹：方爲■1 1M)1i i w3 1W q4 2M2912 u |g 叶chjslerM 沖chads鼻DIM最后选择Continue 苗 1 HMStabc Cell OtfMjyE^pKhd H«K trnaiciwnb-C4H1£* WlUE PfMHmn iK| ?i>ju^r；凤8o・』^3Hitar>lz»diDFlai 4J4US N Si3n4vdi»d ripnwTivyfr■ q$md • mmC' NauAffC^A* 申町he Ci Tiur也It ea|.lC T IMW I B cats irtigg^0 Nfr jkjiLrabiaria[A P A IM J ' Cud ,:g」（注：表格素材和资料部分来自网络，供参考。
经典课件：spss卡方检验具体操作
SPSS进行卡方检验具体操作
——SPSS在医学统计中的应用 定性资料的统计分析
行×列表分析
.
定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
.
定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
.
一、（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入
.
一、四格表卡方检验：指定频数变量
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）
.
一、四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）
服用OC
未服OC
服用OC
未服OC
病例
21
26
18
88
对照
17
59
7
95
合计
38
85
25
183
.
四、分层卡方检验：数据输入
.
四、分层卡方检验：指定频数变量
.
四、分层卡方检验：按某一变量分层
.
四、分层卡方检验：统计方法选择
.
四、分层卡方检验：结果解读（一）
.
四、分层卡方检验：结果解读（二）
.
四、分层卡方检验：结果解读（三）
.
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
SPSS进行卡方检验具体操作(三)
6.7%
93.3% 100.0%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
小
医 药 Count
4
12
16
于
Expected Count
2.1
13.9
16.0
% within trial
25.0%
75.0% 100.0%
5
T o ta l
Count
6
40
46
Expected Count
6.0
40.0
46.0
% within trial
13.0%
3、行x列 2
AnalyzeDescriptive Statistics -Crosstabs
结果解读
AREA * BLOOD Crosstabulation
A REA Total
亚洲 欧洲 北美 洲
C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA C o un t Expected Count % within AREA
A 321
411.3 29.7%
258 196.9 49.9%
408 378.9 41.0%
987 987.0 38.1%
BLOO D
B
AB
369
95
215.8
64.2
34.2%
8.8%
43
22
103.3
30.7
8.3%
4.3%
106
37
198.8
59.1
10.7%
SPSS卡方检验步骤
effect
阴转人数 阳性数
30
14
9
36
39
50
T o tal 44 45 89
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
Value 20.979b
19.068
df 1 1
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .000
A 47 52 99
血型 B
66 54 120
AB 20 19 39
O 106 62 168
T o ta l 239 187 426
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Value 6.755a
df 3
Asymp. Sig. (2 -si d e d) .080
X2=20.687，p=0.000，按a=0.05水 准，拒绝H0，接受H1，差异有统计 学意义，可认为试验组有效率高于对 照组。
P440 第5题 配对设计卡方检验 步骤： 1、定义变量
11
步骤： 2、输入数据
12
步骤： 3、变量加权
13
步骤： 3、变量加权：按频数加权
14
步骤： 4、分析：选 Analyze
35
X2=20.979，p=0.000，按a=0.0167水 准，拒绝H0，接受H1，差异有统计 学意义，可认为甲、乙两种疗法对尿 路感染治疗效果有差别，甲疗法优于 乙疗法。
36
甲、丙检 验结果
group * effect Crosstabulation
Count
group 甲 丙
T o tal
统计方法SPSS实例：四格表卡方检验
SPSS实例：四格表卡方检验我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同？这就用到了四格表卡方检验。
从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。
下面先看一下具体这个案例的操作过程:情况1:有原始数据1.原始数据的数据结构，见下图。
在这里没有频数，只有年龄组和是否正确这两个牟龄组是杏正确00 .aoM.00 1.00.00 .001.00 i.ao1.00t&o1.00.001 00 .001.0C,001.00 1.001.00too1 00 1 001.00 1.001.00 1.001.00 1.0Ctoo too1.00 .001.00 i.ao1.00 1001.0 0.001.00变量I ' '-U 1LL2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表I ："分言芒方绘邂怎吕九[DataSetl] - 1BV SPSS Statistics Data Editor^File Edit View Data Transforn Anahze Direct Marketing Graphs Utilities ^dd-ons V二H日5厂杯组■异H-FF融33GQ( 34 00q35co36 0037too¥Re£3rt5Des:ripWe StalisicsTaotesCumpdie MidribCentral Linear ModelLinearMixed MedelsCorrelateReg'e&sion0 Freque-icieE...]D escripfives...■ Ratio.. 耳三叭：心;3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击statistic4.勾值 卡 方 样 选 才这5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于0.05就可以认为达到了显著水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响b Cori puled OTily toi a 2x2 laal^情况2 :没有原始数据假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：Count我们只需要将数据进行加权就可以了。
非常实用的SPSS卡方检验具体操作
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
04
定性资料的统计分析
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总体构成比。 行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时，统称行×列表，或R×C表。 卡检验的基本公式： A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假设检验成立，应该观察到的例数。 ：求和符号。 R：行数， C：列数。自由度： 如果假设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以证明 服从卡方分布，计算 出值后，查表判断这么大的 是否为小概率事件，以判断建设检验是否成立。 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。
SPSS进行卡方检验具体操作 ——SPSS在医学统计中的应用
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定性资料的统计分析 行×列表分析
定性资料的统计分析
CONTENTS
主要内容
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02
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统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
01
包括：
02
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指标量，对总体统计指标量进行估计。
四、分层卡方检验：结果解么计算对吗？
二、确切概率法：这么计算对吗？
三、配对卡方检验：实例
实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有无差别。
医生乙诊断结果
Ⅰ级
Ⅱ级
Ⅲ级
合计
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SPSS实例：四格表卡方检验
我们先来讲一个案例，我们想要知道两个年龄组的儿童在同一个问题上回答的正确性是否不同，统计出来的四格表是这样的：
年龄组分为0和1两个水平，是否正确分为0和1两个水平，怎样检验不同年龄组回答正确性是否相同这就用到了四格表卡方检验。
从上表中知道，表中任何一个单元格的数字都大于5，说明可以使用正常的卡方检验，如果有一个或者多个单元格数字少于5，需要进行精确卡方检验，以后会有教程。
下面先看一下具体这个案例的操作过程：
情况1：有原始数据
1.原始数据的数据结构，见下图。
在这里没有频数，只有年龄组和是否正确
这两个变量
2.在菜单栏上执行：分析--描述统计--交叉表
3.将年龄组设置为行变量，是否正确设置为列变量；然后设置统计量，点击
statistic
4.勾选卡方值，这样才能输出卡方值
5.首先看到的表格是基本的频数统计，没什么好说的，大家都懂
6.看第二个表格是最关键的信息，我们看sig值，如果小于就可以认为达到
了显着水平，拒绝虚无假设，认为年龄对答案的正确性产生了影响。
情况2：没有原始数据
假如没有原始数据，只有一个四个表，如下图：
我们只需要将数据进行加权就可以了。
下面是具体的步骤：
1.先整理数据，数据结构见下图
2.接着进行加权
3.用频数进行加权，点击
ok
4.接下来的步骤都是一样的，见上面。