SAS的卡方检验(正式)
医学统计学之卡方检验SPSS操作
医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。
该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。
在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。
第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。
假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。
将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。
第二步：假设设定接下来，需要设置假设。
在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。
在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。
第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。
3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。
4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。
5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。
如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。
这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。
需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。
此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。
sas练习题(打印版)
sas练习题（打印版）### SAS练习题（打印版）#### 一、基础数据操作1. 数据导入- 题目：使用SAS导入一个CSV文件，并列出前5个观测值。
- 答案：使用`PROC IMPORT`过程导入数据，并用`PROC PRINT`展示前5个观测。
2. 数据筛选- 题目：筛选出某列数据大于50的所有观测。
- 答案：使用`WHERE`语句进行筛选。
3. 数据分组- 题目：根据某列数据对数据集进行分组，并计算每组的均值。
- 答案：使用`PROC MEANS`过程和`BY`语句进行分组和计算。
4. 数据排序- 题目：按照某列数据的升序或降序对数据集进行排序。
- 答案：使用`PROC SORT`过程进行排序。
#### 二、描述性统计分析1. 单变量分析- 题目：计算某列数据的均值、中位数、标准差等统计量。
- 答案：使用`PROC UNIVARIATE`过程进行单变量描述性统计分析。
2. 频率分布- 题目：计算某列数据的频数和频率分布。
- 答案：使用`PROC FREQ`过程进行频率分布分析。
3. 相关性分析- 题目：计算两列数据的相关系数。
- 答案：使用`PROC CORR`过程计算相关系数。
#### 三、假设检验1. t检验- 题目：对两组独立样本的均值进行t检验。
- 答案：使用`PROC TTEST`过程进行t检验。
2. 方差分析- 题目：对多个组别数据进行方差分析。
- 答案：使用`PROC ANOVA`过程进行方差分析。
3. 卡方检验- 题目：对分类变量进行卡方检验。
- 答案：使用`PROC FREQ`过程和`CHI2TEST`选项进行卡方检验。
#### 四、回归分析1. 简单线性回归- 题目：使用一个自变量和一个因变量进行简单线性回归分析。
- 答案：使用`PROC REG`过程进行简单线性回归。
2. 多元线性回归- 题目：使用多个自变量和一个因变量进行多元线性回归分析。
- 答案：同样使用`PROC REG`过程，但包括多个自变量。
SAS002卡方检验全章+总结
思路：计数资料→独立四格表→n≥40 且有 T 在[1,5)之间→连续校正卡方或 Fisher 精确概率 程序： data A;
2 / 14
input r c f @@; cards; 1 1 46 1 2 6 2 1 18 2 2 8 ; proc freq; tables r*c/chisq nopercent nocol expected; weight f; run;
5 / 14
结果： H0：两种检测方法结果无差别。S=7.1429；p=0.0075；p＜0.05，拒绝 H0。 （样本阳性率比较，免疫荧光检测结果阳性 率更高） ，故可以认为两种检测方法检测结果不同，免疫荧光法的阳性检测率更高。 注意：kappa 为一致性检验 0‐0.4 一致性差；0.4‐0.75 一致性一般；0.75‐1 一致性好。一致性越高则两种处理间的差 异就越小。 4.R*C 表——双向无序——样本率比较——基本卡方+两两比较 例 7‐6 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表 7‐8。问三种 疗法的有效率有无差别？ 表 7‐8 三种疗法有效率的比较 有效率 疗法 有效 无效 合计 （%） 物理疗法组 药物治疗组 外用膏药组 合计 199 164 118 481 7 18 26 51 206 182 144 532 96.60 90.11 81.94 90.41
结果： H0：两组新生儿 HBV 的总体感染率无差别。Fisher 精确概率双侧检验 p=0.1210；p≥0.05，不拒绝 H0。尚不能认为预 防注射与非预防注射的新生儿 HBV 的感染率不等。
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3.配对四格表——利用 bc 的卡方检验（McNemar's Test） 例 7‐3 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对 58 名可疑系统红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定， 结果见 表 7‐3。问两种方法的检测结果有无差别？ 表 7‐3 两种方法的检测结果 免疫荧光法 乳胶凝集法 ＋ － 12（ b） 11（ a） c 33（ d ） 2（ ） 13 45 合计
13.6.2 趋势卡方检验的SAS程序_SAS统计分析与应用从入门到精通_[共2页]
![13.6.2 趋势卡方检验的SAS程序_SAS统计分析与应用从入门到精通_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/dc28dd3c19e8b8f67d1cb983.png)
13.6.2 趋势卡方检验的 SAS 程序
例 13-14 为了研究晶状体混浊程度是否与年龄相关，将资料整理成表 13-10 的形式，试编写 趋势卡方检验的 SAS 程序，分析年龄与晶状体混浊程度的相关关系。
表 13-10
Байду номын сангаас眼晶状体混浊程度与年龄的关系
晶状体混浊程度
20～
年龄 30～
+
215
131
++
67
101
+++
44
63
合计
326
295
【SAS 程序】
data ex13_10; do a=-1,0,1; do b=-1,0,1; input f @@; output; end; end; cards; 215 131 148 67 101 128 44 63 132 ; proc freq; tables a*b/chisq; weight f; run; proc reg; freq f; model a=b; run; data b; r=3; c=3;kf=74.402; b=0.241002;sb=0.028982; dff=(r-1)*(c-1);dfr=1; dfb=dff-dfr;vb=sb*sb; kr=round(b*b/vb,0.001); kb=kf-kr;pr=1-probchi(kr,dfr); pr=round(pr,0.0001); if pr<0.0001 then pr=0.0001; pb=1-probchi(kb,dfb); pb=round(pb,0.0001); if pb<0.0001 then pb=0.0001; proc print;run;
卡方检验的SPSS实现课件
设置卡方检验参数
01 在卡方检验对话框中，选择要进行卡方检验的变 量。
02 选择卡方检验的类型，如独立样本、配对样本或 交叉表等。
03 根据需要设置其他参数，如期望值、行百分比等 。
运行卡方检验并解读结果
点击“运行”按钮，开始进行卡方检验。
在结果窗口中，查看卡方值、自由度、显著性水平等指标，以评估卡方检 验的结果。
06
案例分析
案例一：性别与职业倾向的卡方检验
总结词
性别与职业倾向之间是否存在显著关联
详细描述
通过卡方检验，分析性别与职业倾向之间的关联程度，判断是否存在显著差异 。
案例二：学历与工作收入的卡方检验
总结词
学历高低是否影响工作收入
详细描述
通过卡方检验，分析不同学历人群在工作收入方面的分布情况，判断学历是否为影响工 作收入的重要因素。
它基于卡方统计量，通过计算观察频 数与期望频数之间的差异程度，评估 分类变量之间的关联程度。
卡方检验的适用范围
01
当需要比较两个分类变量的关联程度时，可以使用 卡方检验。
02
它适用于样本量相对较小的情况，通常样本量在30 及以上时较为适用。
03
卡方检验不适用于连续变量或等级变量，只适用于 离散的分类变量。
卡方值
表示实际观测频数与期望频数之间的差异程 度。
自由度
表示独立变量的个数。
显著性水平
表示检验结果的可靠性，通常以0.05为标准 。
卡方检验结果的解读注意事项
01
注意卡方检验的假设条件，如数据独立性、期望频数
不能太小等。
02
结合其他统计方法，如事后检验、趋势卡方检验等，
进行更深入的数据分析。
卡方检验(RxC)-SPSS教程
卡方检验（R×C）-SPSS教程一、问题与数据某研究人员拟分析血型和职业之间的关系，共招募了333位研究对象，收集他们的血型（blood_type）和职业（occupation）信息。
其中血型分为A、B、AB、O型共4种，职业分为律师（Lawyer）、医生（Doctor）、教师（Teacher）和工人（Worker），部分数据图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者想分析血型与职业类型的关系，建议使用卡方检验（R×C），但需要先满足3项假设：假设1：存在两个无序多分类变量，如本研究中血型和职业类型均为无序分类变量。
假设2：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不会相互干扰。
假设3：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一单元格期望频数大于5。
经分析，本研究数据符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3，并进行卡方检验（R×C）呢？三、SPSS操作在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，弹出Crosstabs 对话框。
将变量blood_type和occupation分别放入Row(s)栏和Column(s)栏，如图2。
图2 Crosstabs点击Statistics后，弹出的对话框中点击Chi-square，并点击Nominal栏中的Phi and Cramer’s V。
如图3。
图3 Crosstabs: Statistics点击Continue→Cells，在弹出的对话框中，点击Counts栏Expected选项，并点击Percentages栏中的Row和Column选项，Residuals栏中的Adjusted Standardized，点击Continue→OK。
如图4。
图4 Crosstabs: Cell Display经上述操作，SPSS输出预期频数结果如图5。
图5 Crosstabulation结果显示，本研究最小的期望频数是8.4，大于5，满足假设3，具有足够的样本量。
统计学课件之卡方检验及相关分析SPSS
样本构成比的比较：交叉表→统计量→选 择“卡方”
样本构成比的比较：交叉表→统计量→选择 “观察值”和“期望值”
样本构成比的比较结果
❖ 结论：按α=0.05检验 水准拒绝H0，接受H1 ，可以认为两总体的 构成有差别。
++
3
6.1
+
4
7.3
-
5
8.8
++
6
9.1
++
7
11.1
-
8
12.3
-
9
13.5
-
10
13.8
-
数据输入
结果
行×列表资料的 卡方检验：交叉表→统计 量→选择“卡方”
行×列表资料的 卡方检验：交叉表→统计量 →选择“观察值”和“期望值”
行×列表资料的 卡方检验结果
❖ 结论：按α=0.05检验 水准拒绝H0，接受H1 ，可以认为三种疗法 治疗周围性面神经麻 痹的总体有效率有差 别。
四格表卡方检验：交叉表→统计量→选择 “卡方”
四格表卡方检验：交叉表→统计量→选择“观察值 ”和“期望值”
四格表卡方检验结果
❖结论： 2 =12.857,
DF=1,双侧P<0.01, 按照α=0.05检验水 准，可认为两组总 体有效率差异显著 ，即试验组的疗效 优于对照组。
卡方检验
Chi-Square Test
SPSS统计分析
❖ 交叉表（Crosstabs）过程 （一）四格表（fourfold data）资料的x2检验 （二）配对（paired data）资料的x2检验 （三）R×C表资料的x2检验
SPSS学习系列24. 卡方检验
24. 卡方检验卡方检验，是针对无序分类变量的一种非参数检验，其理论依据是：实际观察频数f 0与理论频数f e （又称期望频数）之差的平方再除以理论频数所得的统计量，近似服从2χ分布，即）（n f f f ee 2202~)(χχ∑-= 卡方检验的一般是用来检验无序分类变量的实际观察频数和理论频数分布之间是否存在显著差异，二者差异越小，2χ值越小。
卡方检验要求：（1）分类相互排斥，互不包容； （2）观察值相互独立；（3） 样本容量不宜太小，理论频数≥5，否则需要进行校正（合并单元格、增加样本数、去除样本法、使用校正公式校正卡方值）。
卡方校正公式为：∑--=ee f f f 202)5.0(χ卡方检验的原假设H 0: 2χ= 0; 备择假设H 1: 2χ≠0; 卡方检验的用途：（1）检验某连续变量的数据是否服从某种分布（拟合优度检验）； （2）检验某分类变量各类的出现概率是否等于指定概率； （3）检验两个分类变量是否相互独立（关联性检验）； （4）检验控制某几个分类因素之后，其余两个分类变量是否相互独立；（5）检验两种方法的结果是否一致，例如两种方法对同一批人进行诊断，其结果是否一致。
（一）检验单样本某水平概率是否等于某指定概率一、单样本案例例如，检验彩票中奖号码的分布是否服从均匀分布（概率=某常值）；检验某产品市场份额是否比以前更大；检验某疾病的发病率是否比以前降低。
有数据文件：检验“性别”的男女比例是否相同（各占1/2）。
1. 【分析】——【非参数检验】——【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“自动比较观察数据和假设数据”2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将变量“性别”选入【检验字段】框；注意：变量“性别”的度量标准必须改为“名义”类型。
3. 【设置】界面，选择“自定义检验”，勾选“比较观察可能性和假设可能性（卡方检验）”；4. 点【选项】，打开“卡方检验选项”子窗口，本例要检验男女概率都=0.5，勾选“所有类别概率相等”；注：若有类别概率不等，需要勾选“自定义期望概率”，在其表中设置各类别水平及相应概率。
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四格表卡方检验的SAS程序
• 在SAS/STAT模块中FREQ、TABULATE和SUMMARY 等过程可用于分类资料的统计描述，其中FREQ过程兼具 统计描述和统计推断的功能，对分类变量计算频数分布， 产生从一维到n维的频数表和列联表；对于二维表，可进 行2检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析 。FREQ过程是SAS用于分析分类资料的一个常用过程。 本节将先向大家介绍FREQ过程的语句及其格式。
例题
• 某医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。问两组降低颅内压的总体有效率 有无差别？
连续性校正公式
• 2分布是正态变量的一种分布。设 是k个独立的标准正态变量，则 X1,X2,,Xk 。2界值表就是根据这种连续性分布计算出来的 。2统计量计算公式实质上是正态近似法。分类 资料是间断性的，由此计算的2值不连续，尤其
四格表卡方检验的SAS程序
• 如果TABLES语句缺省，则FREQ过程对数据集中的所有 变量都给出相应的一维频数表。不规定任何选项时，若需 某变量的一维频数，FREQ给出该变量每一水平的频数、 累积频数、频数的百分比和累积百分比；若需二维频数表 ，FREQ产生交叉分组列表，即包括各格的频数、总频数 的格百分数、行频数的格百分数和列频数的格百分数。
• 请求式由一个或多个用“*”连接起来的变量名组成。几 个变量可放在括号中，如：
• TABLES A*(B C)；等价于TABLES A*B A*C； • TABLES (A-C)*D；等价于TABLES A*D B*D C*D；
四格表卡方检验的SAS程序
• 下列选项可用于TABLES语句中“/”的后面： • OUT＝数据集：建立一个包含变量值和频数计数的输出数
Cochran-Armitage趋势检验； • WEIGHT语句：通常每个观察值提供数值1给频计数，
当WEIGHT语句出现时，每个观察值提供的是该观察值的 加权变量值。该值必须非负，但可不必为整数。只能使用 一个WEIGHT语句，且该语句作用于所有的表。
四格表卡方检验
• 理论频数，记为T。理论数的计算公式为：
DATA，按数据集中出现的顺序排列；ORDER＝ INTERNAL，按内部值排列(缺省)；ORDER＝ FORMATTED，按外部格式值排列； • Table语句指定构成表格的变量和表格结构。表格的结构 由变量个数和变量排列顺序决定，一个table语句允许列 出多个表格结构。PROC FREQ过程中可有多条TABLES 语句，TABLES语句后可接多个表格请求式，每个请求式 可包含任何数量的变量，从而得到所需的表格。
据集。如果TABLES语句中不止一个请求式，数据集的内 容相应于TABLES语句中最后一个请求。 • CHISQ对每层作c2检验，包括Pearson c2、似然比c2和 Mantel-Haenszel c2。此外还给出与c2检验有关的关联 指标包括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c 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。
• ALL 给出CHISQ、MEASURES、CMH所请求的全部统 计量。
• ALPHA＝p给出检验水准。缺省为0.05。
四格表卡方检验的SAS程序
• 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c2的贡献，即
计算每格的(实际频数-期望频数)2/期望频 数。 • CUMCOL给出累积列百分数。 • NOFREQ不给出列联表中的格频数。 • NOPERCENT不给出列联表中的格百分数 。
四格表卡方检验的SAS程序
• NOROW不给出列联表中各格的行百分数。 • NOCOL不给出列联表中各格的列百分数。 • NOCUM不给出频数表的累积频数和累积百分数。 • NOPRINT不给出表格，但给出CHISQ、MEASURES或
CMH等语句所指定的统计量。 • Trend指令系统对2×C频数表的C个百分率进行
四格表卡方检验的SAS程序
• MEASURES对每层的二维表计算一系列关联指标及相应 的标准误，包括Pearson和Spearman相关系数，以及 Gamma和Kendall系数等。对于2×2表，还给出常用的 危险度指标及其标准误。
• CMH 给出Cochran-Mantel-Haenszel统计量，可检验 在调整了TABLES语句中其它变量后，行变量与列变量之 间的关联程度。对于2×2表，FREQ过程给出相对危险度 估计及其可信区间，还给出各层关联度指标是否齐性的 Breslow检验。
SAS的卡方检验（正式）
华中科技大学公卫学院 流行病与卫生统计系
学习目标
• 掌握四格表普通卡方检验和配对卡方检验方法以及相应的 SAS程序；
• 了解FREQ过程语句格式； • 熟悉R×C表资料的分类类型以及相应的统计检验方法； • 掌握双向无序R×C表资料检验以及SAS程序； • 掌握单向有序R×C表资料检验以及SAS程序； • 掌握趋势卡方检验方法以及SAS程序； • 掌握分层R×C表的分析以及SAS程序；
Trc
nr nc n
四格表卡方检验
• 卡方检验的统计量是2值，它是每个格子实际频 数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计 和。每个格子中的理论频数T是在假定两组的发病 率相等的情况下计算出来的，故2值越大，说明 实际频数与理论频数的差别越明显，两组发病率 不同的可能性越大。
•
2 (AT)2 T
• FREQ过程的语句基本格式如下： Proc freq data= order= ; Table 分类变量*分类变量/ <Ooptions>; Weight 变量; Run;
四格表卡方检验的SAS程序
• DATA＝数据集：规定PROC FREQ语句使用的数据集； • ORDER＝FREQ，按频数递减顺序排列；ORDER＝