医学统计学X2检验
医学统计学之卡方x2检验

举例
买彩票
奖项 中奖概率
T
A
一等 1% 10 0
0
二等 5% 50 0
0
三等 10% 100 20
2%
四等 20% 200 180
18%
五等 64% 640 800
80%
二、基本原理
基本思想是检验实际频数和理论频数的差别是否 由抽样误差所引起的,由样本率来推断总体率。
x2反映了实际频数于理论频数的吻合程度,x2值
α=0.05。
T11 =44(41/70)=25.8 T12=44(29/70)=18.2 T21=26(41/70)=15.2 T22 = 26(29/70)=10.8
(2)求检验统计量值
2 (20 25.8)2 (24 18.2)2 (21 15.2)2 (5 10.8)2 8.40
作χ2检验后所得概率P接近检验水准α,需要
计数资料的统计推断
卡方检验是χ2检验(Chi-square test) 是现代统计学的创始人之一,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,是分类 计数资料的假设检验方法,可用于两个 或多个率间或构成比之间的比较,计数 资料的关联度分析,拟合优度检验等等。
2 检验的应用
①检验两个样本率之间差别的显著性; ②检验多个样本率或构成比之间差别的
显著性; ③配对计数资料的比较; ④检验两个双向无序分类变量是否存在
关联。
某医生想观察一种新药对流感的预防效 果,进行了如下的研究,问此药是否有 效?
组别 实验组 对照组 合计
发病人数 14 30 44
未 发 病人数 86 90 176
观察例数 100 120 220
卫生统计学:第八章 χ2检验

-
6(c)
54(d)
60
合计
30
90
120
配对四格表资料的χ2检验
配对设计
对子号
甲
乙
1
+
+
2
+
-
…
…
…
120
-
-
成组设计
编号 剂量组 结果
1
甲
+
2
乙
+
…
…
…
120
甲
-
甲、乙两种真菌培养基的培养结果
乙
甲
合计
(+)
(-)
(+) 24(a) 36(b) 60
(-) 6(c) 54(d) 60
合计 30
90
6
4
2
9
2.19*
0.0568*
8
7 1
3 10
3.19
0.0065
8
2
9
0
11
4.19
0.0002
* 为实际数据的四格表
d )!
!:阶乘
例8.4
表8.12 某中药制剂预防HIV垂直传播临床试验
组别
新生儿HIV阴性 新生儿HIV阳性 合计
中药制剂
6(a)
4(b)
10
对照组
2(c)
9(d)
11
合计
8
13
22
N=22<40,采用Fisher确切概率计算法 周边合计最小是8,共计可获得8+1=9种组合的四格表
Fisher’s exact probability
=2, x2 =5.99
医学统计学x2检验

医学统计学X2检验

(直接计算概率法);
注:有实际数为0的四格表,不宜使用一般 的四格表X2检验,可以应用确切概率法。
例6.2
表6.2 两种药物治疗胃溃疡的结果
计算最 小理论
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━数━!━!━━
药 物 阳性数 阴性数 合计 治愈率(%)
───────────────────────
甲
22
8 (4.71) 30
乙
37
3 (6.29) 40
73.33 92.50
────────────────────
1、 建立假设 H0:π1=π2=π3 H1:π1、π2、π3不等或不全相等 α=0.05 2、计算X2 值
x 2 n( A2 1) nR nC
302
142
133(
93
1) 30.64
44 71 44 62 45 71
3、查X2表确定P值 自由度V=(行数-1)(列数-1) =(3-1)(2-1) =2 查X2界值表得: X20.005,2=10.60 X2=30.64> X20.005,2=10.60 P<0.005 4、推断结论 ∵ P<0.005, ∴ 在α=0.05水准上,拒绝H0,
H0 :胃十二指肠疾病患者与健康输血员血型总体构成比相同
H1 :胃十二指肠疾病患者与健康输血员血型总体构成比不同
α=0.05 按公式
医学统计学8第九章X2检验

四格表组合
i ab c d
式中:Ai为实际频数 Ti为理论频数,如果两处理无差别即H0:π1=π2
成立 则可计算一组理论频数。
16
理论频数的计算
如果H0:π1=π2 ,则两样本来 自同一总体,可用合计阳性率 Pc=(a+c)/n估计π1和π2。
则: Ta T11 (a b)(a c) / n Tc T21 (c d )(a c) / n
纵高
0.5
f (2) =
1
2
(
) e ( / 2-1) - 2 / 2
0.4
2 ( / 2) 2
0.3 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
不同自由度的卡方分布曲线
6
卡方分布……(3)χ2 值的可加性
X1
~
(21),X 2
~
,X +X ~ 2
R.A.Fisher(1934年)确切概率法(exact probability)
应用条件:独立样本2×2列联表 T<1或n < 40 或作 χ2检验后所得概率P 接近检验水准
基本思想是:
在四格表边缘合计固定不变的条件下,计算表内4个
实际频数变动时的各种组合的概率 Pi。
Pi
(a
b)!(c d )!(a c)!(b d )! a!b!c!d!n!
2
χ2(卡方)检验的应用
定性资料的假设检验方法,属于非参数检验法。 ①检验两个或多个总体率(或构成比)之间有无差别; ②多个样本率间的多重比较; ③检验两个变量是否存在关联; ④频数分布拟合优度检验;(1)自由度为1的χ2分布 0.05
x2检验 医学统计学

基本思想
所谓两属性X和Y互相独立,是指属性X的概 率和属性Y的概率分布无关,否则称这两种 属性之间存在关联性。即
ij
ri cj
( nri n
)( ncj n
)
Tij
n ij
nri ncj n
1. 建立假设 H0:两种属性之间相互独立 H1:两种属性之间相互不独立
α=0.05
2. 计算检验统计
表10-1 两种药治疗急性下呼吸道感染有效率比较
处理
有效例数
无效例数
合计
有效率(%)
A药 B药 合计
68(64.818)a 52(55.182)c
120 (a+c)
6(9.182)b
74 (a+b)
11(7.818)d
63 (c+d)
17 (b+d)
137 (n=a+b+c+d)
91.89 82.54 87.59
P=0.01, x2 =6.63 ▪ P=0.05时, v=1, x2 =3.84
v=2, x2 =5.99
四格表χ2检验公式
当n≥40,T≥5时
2
( ARC TRC )2 TRC
2
ad bc2 n
a ca bc db d
1. 建立假设 H0:两药疗效相同 H1:两药疗效不相同
为两组疗效之间的差异有统计学意义。
观察组和对照组疗效比较
组别 显效 有效 无效
观察组 58
44
18
对照组 56
43
35
合计
114
87
53
配对四格表χ2检验
▪ 一般形式
甲属性
乙属性
医学统计学x2检验公式

医学统计学x2检验公式1. 首先,让我们来了解什么是医学统计学中的x2检验。
x2检验是一种用于比较两个或多个类别变量之间差异的统计方法。
它的目的是确定观察到的频数与期望的频数之间的差异是否显著。
2. 在x2检验中,我们需要计算一个统计值x2(chi-square),它表示观察到的频数与期望的频数之间的偏离程度。
x2值越大,说明观察到的频数与期望的频数之间的差异越大。
3. x2检验的公式如下:x2 = Σ((观察值-期望值)^2 / 期望值)其中,Σ表示对所有类别进行求和,观察值是指实际观察到的频数,期望值是指根据某种假设或模型计算得到的频数。
4. 为了更好地理解x2检验的公式,让我们通过一个简单的例子来说明。
假设我们研究了两种不同的治疗方法对某种疾病的疗效,观察了200名患者的治疗结果,得到以下数据:治疗方法疾病痊愈未痊愈方法A 120 30方法B 50 05. 在这个例子中,我们对两种治疗方法的疗效进行比较。
我们假设两种方法的疗效相同,即期望的频数是根据总样本数和各个类别的比例计算得到的。
6. 首先,我们需要计算每个类别的期望频数。
对于方法A的疾病痊愈类别,期望频数计算公式为:(方法A总样本数/总样本数)* 总痊愈人数= (150/200)* 170 = 127.5。
7. 同样地,对于未痊愈类别,期望频数计算公式为:(方法A总样本数/总样本数)* 总未痊愈人数= (150/200)* 30 = 22.5。
8. 对于方法B的疾病痊愈类别,期望频数计算公式为:(方法B总样本数/总样本数)* 总痊愈人数= (50/200)* 170 = 42.5。
9. 同样地,对于未痊愈类别,期望频数计算公式为:(方法B总样本数/总样本数)* 总未痊愈人数= (50/200)* 30 = 7.5。
10. 现在,我们可以使用x2检验的公式来计算统计值x2了。
根据上述公式,我们将计算每个类别的(观察值-期望值)^2 / 期望值,并对所有类别求和。
医学统计学第12章__x2检验

2.36
(3) 确定p值,下结论
按 =1查附表3,2界值表,得P>0.05,按 =
0.05水准,不拒绝H0,差异无统计学意义。故根 据本资料尚不能认为两种疗法的总体缓解率有差 别。
补充例 某矿石粉厂当生产一种矿石粉石时,在数
天内即有部分工人患职业性皮肤炎,在生产季节开 始,随机抽取15名车间工人穿上新防护服,其余仍 穿原用的防护服,生产进行一个月后,检查两组工 人的皮肤炎患病率,结果如下
地区
甲 乙 丙 合计
检验的样品数
未污染
污染
6
23
30
14
8
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3
44
40
合计
29 44 11 84
污染率(%)
79.3 31.8 27.3 47.6
2检验是一种非常重要的,用途非常广
泛的假设检验方法。用以检验多个率(或 构成比)之间差异是否具有统计学意义, 当然也适合于两组比较。
2检验来源于 2分布, 2分布是一种非常
行合计
患病
未患病
(nR)
实验组 a(T11) b(T12)
n1.
对照组 c(T21) d(T22)
n2.
列合计
nC
n.1
n.2
n
两组治疗方法治疗乳腺癌存活率比较
处理
存活
未存活
合计
单纯组 57(61.56) 27(22.44)
84
联合组 39(34.44) 8(12.56)
47
合计
96
35
131
T11= 84*96 =61.56 131
四格表基本格式
行合计
患病
未患病
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A药
a
b
B药
c
d
(2) 用专用公式计算
a=68、b=22、c=58 、d=30 、n=178
x2
(ad bc)2 n
(a b)(c d )(a c)(b d )
(68 30 22 58)2 178 2.00 9088126 52
3、查X2 界值表确定P值 按 V =1,查附表5,X2界值表得:
TRC 为R行C列的理论数;nR为T所在行合计数 ; nc为T所在列合计数。
TRC
ห้องสมุดไป่ตู้
nRnC n
T11=90×126/178(70.79%)=63.71 T12=90-63.71= 26.29 T21=126-63.71= 62.29 T22=88-62.29= 25.71
从X2值计算公式可以看出, X2检验是检验实际 分布(A)和理论分布(T)的吻合程度。若H0假设成立, 则实际分布(A 实际值)和理论分布(T理论值)相差 不大,X2值应较小;若H0假设不成立,则实际分 布(A)和理论分布(T)相差较大, X2值应较大。另 外 X2值的大小尚与格子数(自由度)有关,格子 数越多,X2值越大。
2 68 63.712 22 26.292 58 62.292 30 25.712
63.71
26.29
62.29
25.71
= 2.00
3、查X2 界值表确定P值 按 V =1,查附表5,X2界值表得:
X20.05,1 =3.84 X20. 1,1 =2.71 X20.25,1 =1.32 X20.1,1 > X2 > X20.25,1, 0.25 > P>0.1 4、推断结论 0.25 >P>0.1, 按α=0.05,不拒绝H0,差异无统 计学意义,还不能认为两药对控制牙科术后疼痛
可以根据X2分布原理,由X2值确定P值,从而作 出推论。
V=(行数-1)(列数-1)
X2 检验过程
1、建立假设 H0:π1=π2 H1:π1≠π2 α=0.05 2、计算X2值(用基本公式计算) T11=(90×126)/178=63.71 T12=90-63.71=26.29 T21=126-63.71=62.29 T22=88-62.29=25.71
总的无效率:52/178=0.2921=29.21%
A药理论有效人数:90×126/178(70.79%)=63.71
A药理论无效人数:90×52/178(29.21%)=26.29 B药理论有效人数:88×126/178 (70.79%) =62.29 B药理论无效人数:88×52/178 (29.21%) =25.71 注:算出一个格子的理论数后,其他格子的理论数可 以用减法推算出来。
───────────────────────
甲
22
8
30
乙
37
3
40
73.33 92.50
────────────────────
合计
59
11
70
85.71
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1、四格表资料 X2检验条件: (1) 当n≥40且所有T≥5, 用普通X2检验, (2)当n≥40,但1≤T<5时, 用校正的X2检验; (3)当n<40 或 T<1时,用四格表确切概率法。 (4)若P≈ α ,改用四格表确切概率法
(直接计算概率法);
注:有实际数为0的四格表,不宜使用一般 的四格表X2检验,可以应用确切概率法。
的疗效不同。
(二) 四格表资料X2检验专用公式
为省去计算理论数的麻烦,可用以下公 式计算。
x2
(ad bc)2 n
(a b)(c d )(a c)(b d )
式中 :a、b、c、d为四个实际数,其中 a、c 为 阳性数,b、d 为阴性数,n 为总例数。
四格表资料X2检验专用公式
有效 无效
X20.05,1 =3.84 X20. 1,1 =2.71 X20.25,1 =1.32 X20.1,1 > X2 > X20.25,1, 0.25 > P>0.1 4、推断结论
0.25 > P>0.1, 按α=0.05,不拒绝H0,差异无
统计学意义,还不能认为两药对控制牙科术后疼
痛的疗效不同。
(三)四格表资料X2检验的校正
77.89
390
308
78.97
200
160
190
148
160
40
148
42
一、 x2检验基本思想
x 2值的计算方法(通用公式):
x2 ( A T )2 T
式中A为实际数,T为理论数,根据H0的假设推
算出来。
TRC
nRnC n
如本例: H0假设两种药物镇痛的有效率相等, 如果H0成立则: 总的有效率:126/178=0.7079=70.79%
医学统计学
第六章 X2 检验
学习要点
●X2检验的基本思想 ●两个样本率比较 ●配对设计两样本率比较 ●多个样本率比较 ●样本构成比的比较 ●两个分类变量间的相关分析
X2检验用途
1、推断两个或两个以上的总体率或总体构 成比 之间有无差别;
2、推断两种属性或两个变量之间有无关联性( 计数资料的相关分析); 3、频数分布的拟合优度检验。
B 药 58(62.29) 30(25.71) 88 65.91
合 计 126
52
178 70.79
注:括号内为理论频数
为何称为四格表?指哪四格?
有效 无效
A药
a
b
B药
c
d
以下资料的a、b、c、d是哪个?
组别 治疗组 对照组 合计
治疗人数 有效人数 有效率(%)
200
160
80.00
190
148
X2检验类型
1、四格表资料X2检验; 2、配对计数资料X2检验; 3、行×列(R×C)表资料X2检验; 4、行×列(R×C)列联表X2检验。
第一节 四格表资料X2检验
用途: 推断两个总体率有无差异。
表6.1 两种药物治疗牙科术后疼痛控制有效率比较
组别 有效
无 效 合计 有效率%
A 药 68(63.71) 22(26.29) 90 75.56
2、校正公式:
(1) 基本公式:
x2
(|
AT
|
0.5)2
T
(2) 专用公式:
x 2 (| ad bc | n / 2)2 n (a b)(c d )(a c)(b d )
例6.2
表6.2 两种药物治疗胃溃疡的结果
计算最小 理论数!!
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
药 物 阳性数 阴性数 合计 治愈率(%)