计数资料的统计分析
计数资料的基本统计方法

0.6520 0.0909 0.0934 0.0768 0.0534 0.0335 1.0000
0
0 1725819 0.6580
12
4.9 289298 0.1103
91 36.2 250480 0.0955
307 148.3 191204 0.0729
460 319.7
114355 0.0436
292 323.5
51670 0.0197
1162 43.12 2622826 1.0000
0 25 125 344 371 170 1035
0 8.6 49.9 179.9 324.4 329.0 39.46
(1)直接法:
•选择标准组的方法 1)大范围内的人口资料 2)两组年龄段人口合并 3)以其中一组为标准组,对另一组作标准化
小鼠存亡的组合方式 死亡数(x) 生存数(n-x)
排列方式 甲乙丙
每种组合的概率
0
3
1
2
2
1
3
0
生
生
生 0.2× 0.2× 0.2 =0.008
死
生
生 0.8 × 0.2 × 0.2
生
死
生 0.2 × 0.8 × 0.2
生
生
死 0.2 × 0.2 × 0.8 } = 0.096
死
死
生 0.8 × 0.8 × 0.2
死
生
死 0.8 × 0.2 × 0.8
生
死
死 0.2 × 0.8 × 0.8 } = 0.384
死
死
死 0.8 × 0.8 × 0.8 = 0.512
P = 1.000
(0.2 +0.8)3=(0.2)3 + 3(0.8)(0.2)2 + 3(0.8)2(0.2) + (0.8)3 三生 二生一死 一生二死 三死
培训前后计数资料统计对比

在培训前后,可以使用计数资料统计对比来评估培训的效果。
具体步骤如下:
1. 确定统计量:根据具体的培训目标和内容,选择适当的统计量来描述计数资料。
常用的统计量包括频数、频率、比率等。
2. 数据收集:在培训前和培训后分别收集相关数据,记录每个观察对象的表现或结果。
例如,可以记录每个员工在培训前后的考核成绩、完成任务的数量等。
3. 数据整理:对收集到的数据进行整理,将原始数据转换成适合统计分析的形式。
例如,可以将数据分组、排序或绘制成图表等。
4. 数据分析:利用统计分析方法对整理后的数据进行处理和分析。
例如,可以使用卡方检验、配对样本T检验等方法来比较培训前后的计数资料是否有显著差异。
5. 结果解释与报告:根据分析结果,对培训的效果进行解释和评价,并提出相应的建议和改进措施。
同时,将分析结果整理成书面报告,以便于汇报和交流。
通过以上步骤,可以对培训前后的计数资料进行全面的比较和分析,为评估培训效果提供科学依据。
计数资料和计量资料的检验方法

计数资料和计量资料的检验方法计数资料一计量资料一等级资料:1计数资料是先将观察单位按某种属性或类别分成若干组,再清点各组观察单位个数所得到的资料。
如临床某些检验结果用阳性或阴性反应表示,如要调查某人群的血型分布,先按A、B、AB、O四型分组,再清点各血型组人数。
计数资料每个观察单位之间没有量的差别,但各组之间具有质的不同,不同性质的观察单位不能归入一组。
对这类资料通常是先计算百分比或率等相对数,需要时做百分比或率之间的比较,也可做两事物之间相关的相关分析。
2计量资料是用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的某项标志进行测量,并把测量结果用数值大小表示出来的资料,一般带有度量衡或其它单位。
如身高(cm)、血压(mmHg)、脉搏(次/分)等,都属于计量资料。
每个观察单位的观测值之间有量的区别,但同一批观察单位必须是同质的。
对这类资料通常先计算平均数与标准差等指标,需要时做各均数之间的比较或各变量之间的分析。
3对于计数资料,计量资料和等级资料,请总结其各有那些统计分析的方法)个标志分组,然后清点各组观察单位个数得来的,但所分各组之间具有等级顺序。
这些资料既具有计数资料的特点,又兼有半定量的性质,称为等级资料或半定量资料。
例如对一批急性病毒性肝炎患者作麝香草酚絮状试验,将试验结果按-、+、+、++、+++分组,如某病住院病人的治疗结果,按治愈、好转、无效、死亡分组,同样各组之间具有顺序与程度之别。
分析等级资料常用的统计指标有比和率,常用的统计方法有秩和检验、参照单位分析等。
根据分析研究的日的,计数资料与计量资料可以互相转化。
定量一有序一分类一二值由高级向低级转化;但不能作相反方向转化。
计数资料的统计描述与卡方检验

25
41 45 50 28 31
女
男 女 女 男 女
1.61
1.71 1.58 1.60 1.76 1.62
AB
A B O AB Oຫໍສະໝຸດ 正常异常 正常 异常 正常 正常
+
++ ++ ++ +++ +
农民
工人 工人 干部 干部 军人
3.92
3.49 5.48 6.78 7.10 5.24
1、频数表
部分原始数据
重 中 轻
800 200 100
合计 1100
1、标准化法的基本方法
• 方法1:采用标准人口构成与原始分组率, 计算标准化率,直接比较。 • 方法2:采用分组标准化率与原始人口,计 算标准化比,间接比较。
1)、直接法--标准人口
病情程度
例数
甲医院
感染数 160 20 5 185 感染率 例数 20% 10% 5% 16.8% 800 200 100 1100
计数资料的统计描述与卡方检验
四川大学华西医院 康德英
临床研究中计数资料来源、分类
• 本身设置为分类变量(PI/ECOT) • 从计量资料转化而来:
如评价降压疗效时,将舒张压降低值分为三类: <5mmHg 无效
5-10mmHg
10-20mmHg
有效
显效
Note:计量资料转化为计数资料,过程本身损 失信息,应慎重。
4、NNT
• NNT(Numbers Needed to Treat):为避免 一例不良事件发生而需要治疗的病例数.其 值为绝对危险度的倒数(1/AR) • 类似还有:NNH(Numbers Needed to Harm)。
第七章 计数资料的描述

平均增长速度是各环比增长速度的平均数,说明某事 物在一个较长时期中逐期平均增长的程度。
二、构成比(proportion)
概念:又称百分比(percentage),是指一事物内部某 一组成部分的观察单位数与该事物各组成部分的观察单 位总数之比,用以说明某一事物内部各组成部分所占的 比重或分布。
计算公式:
比 某一 组成部分的观察单位数 各 组组成 部分的观察单位总数
100 %
患病率=发病率 病程
发病率 病程 诊断水平 治疗水平 病死率 健康者、 病人流动
发病率
↑
患病率
↓
↙治愈率
病死率↘
患病率与发病率及病程的关系
影响患病率升高、降低的因素
患病率升高
新病例增加 未治愈者的寿命延长 病程延长 病例迁入 健康者迁出 易感者迁入 诊断水平提高 报告率提高
患病率降低
新病例减少 病死率增高 病程缩短 病例迁出 健康者迁入 治愈率提高
罹患率= 观察期间的新病例 K 同期暴露人口数
3.患病率(prevalence rate)
患病率:是指某特定时间内总人口中某病新旧病例所占的比例。
患病率= 某时间内某病病例数 K 该人群同期平均人口数
时点患病率和期间患病率 影响患病率升高和降低的因素 患病率与发病率、病程的关系
3.环比发展速度:以前一个时间的指标作基数,相邻的后一个指标 与之相比。
动态数列的两个要素: 时点或时期: t0 , t1 , t2 , , ti , tn 统计指标: a0 , a1, a2 ,, ai ,an
【例7-5】某医院2003年~2010年日门诊量的统计数据见
计数资料的统计描述与卡方检验

乙医院
感染数 240 30 10 280 感染率 30% 15% 10% 12.7%
重 中 轻 合计
800 200 100 1100
25.4%
2)、间接法:分组标准率
病情程度 甲医院 乙医院
例数 感染数 感染率 例数
重 中 轻 合计 800 200 100 1100 160 20 5 185 20% 10% 5% 16.8% 100 400 1000 1600
4、NNT
• NNT(Numbers Needed to Treat):为避免 一例不良事件发生而需要治疗的病例数.其 值为绝对危险度的倒数(1/AR) • 类似还有:NNH(Numbers Needed to Harm)。
NNT实例演示
• 如果治疗一个病人能减少感染的0.10危险度,即 我们能挽救0.1个人。 • 那么为挽救一个完整的人,需要治疗多少病人? NNT=1/0.110 • 需要治疗10个病人,才能比对照组多减少1个感 染病例。
新感染 新感染 新感染 已感染 新感染 感染
观察期
2009.1.1 2009.1.31
• 分母:可能发生感染的人数,其范围界定很关键 暴露人群又称危险人群,指发生感染的可能人群 应排除那些已感染或因年龄、免疫等因素而不会感 染的病人?
现患率
• 也称患病率或流行率,指某特定时间某人群中 感染人数所占比重或比例。 • 公式=(特定时间存在的医院感染例数/观察期间 处于感染危险中的病人数)×100%
观察时间可为年、季、月,一般为年。 年发病率/月发病率/季发病率
医院感染罹患率(同发生率)
• 公式:(同期新发生医院感染例数/观察期间 具感染危险的住院病人数)×100%
• 计算医院感染率时,分子确定要注意:
计数资料统计结果再分析举例_王英敏
(收稿日期: 2007- 01- 04)
作者简介: 王英敏 ( 1973~ )女 ,黑龙江佳木斯人 ,学士 ,助研。
Abstract: Objective: T o i nv estiga te the eff ect s of di etary soybea n hydro lysa te i nt ake on the concent ra tion o f serum to tal cholest erol ( T C) and serum lipid i n hy percholesterol emic ra ts and to study thei r m echa nism s. M ethods: 28 day s af ter w e successf ull y i nduced the hypercholest erolemi a rat m odel, w e f ed the rat s a purifi ed diet containi ng ei ther casei n o r so ybean hy dro lysa te. Af ter the ex perimental di ets had been f ed fo r 56 days, fasti ng a ni mals were ki lled. Results: Compari ng wi th the rat s in casein gro up, the T C and T G i n soy bean hydroly sat e g ro up were si g ni fica nt ly low er ( P < 0. 05) . The concentra ti on o f fecal ex creti on of bile acids w as hig her in the rat s of soy bean hydrolysat e g ro up ( P < 0. 05) . How ev er, the cha ng es of HDL - C w ere no t sig nifi cant i n t hese ra ts. The lev el o f LDL recepto r m RN A in soy bean hydroly sat e ra ts w as si gni ficiant ly hig her. Conclusions: Dieta ry soy bean hydroly sat e inta ke may lo wer T C but further researches a re needed t o ex plai n the po ssible mechanism o f soybea n hydroly sat e inta ke i n lo w ering T C.
计数资料的统计描述 (2)
Description of Enumeration Data
数据类型及赋值
数据(变量)类型 变量的表现
1.计量变量:
血压值:12.3kpa
2.分类(定性):
1)两分类: 疗效:有效=1,无效=0
性别:男=1,女=2
2)多分类(无序):血型:A,B,O,AB
3.等级(有序):
疗效:痊愈=4、显效=3、有效=2、无效=1
构成比 死亡率 (%) (1/10万)
(2)
(3)
(4)
(5)
356980
11
1.5
3.1
232505
22
3.0
9.5
205032
142
19.6
69.3
121882
443
61.1
363.5
20047
107
14.8
533.8
936446
725
100.0
77.4
解:
0~14
11 100000/10万 3.1/10万 356980
相对比 甲乙指指标标(倍数或百分数%)
例1:某医院出生性别比=男性婴儿数/女性婴儿数 =370/358=1.03(或103%)
医护比=医生人数/护士人数
对性质相同的资料,它可说明两者间的差别或比
例关系。如:出生性别比
对性质不同的资料,它表示一个量 A 相对与另
一个量 B 的对比数。如:每千人口的医生数
平,即实际发生的规模大小。 缺点:绝对数往往不便于互相比较。
例1:某乡两个村的调查结果为,甲村钩虫感 染有150人,乙村钩虫感染有100人。据此,我们 只能说甲村钩虫感染较乙村多50人,但不能肯定 甲村较乙村钩虫感染程度更为严重。
计量资料的统计分析
实例:某部队干部体检得到体脂的均数和标准差分别
为18.9%和5.8%,血清胆固醇的均数与标准差分别为 4.84mmol/L和1.03mmol/L,试比较两者的变异情况。
由于体脂和血清胆固醇是两个不同的观察指标, 不能直接比较其标准差大小,而应比较变异系数。 对本例: 体脂变异系数: C1V 15..8 8 910% 03.0 6% 9
68
无
┆
┆┆
┆
┆
┆
┆
┆
┆
┆
计量 计量 计数 等级 等级 计量 计数 计量 计量
计数
注:体重指数=体重/身高3 (Kg/m3); 嗜肥肉史
劳动强度 轻1,中等2,重3
紧张程度 不紧张1,一般2,紧张3
班制
日班制1,两班制2,三班制3
有1,无0
平均数指标
Average Number
平均数指标
平均数(average) 是描述一群同质变量值集 中位置的特征值,用以说明同类现象或事物数量的 中等水平(集中趋势)。
教学内容
9.7 3学时 计量资料的统计分析(理论课) 9.7 2学时 计量资料的软件实现(操作演示)
9.9 3学时 计数资料的统计分析(理论课) 9.9 2学时 计数资料的软件实现(操作演示)
计量资料的统计描述
Descriptive Statistics
统计资料的分类
1、计量资料(或定量变量) 2、计数资料(或无序分类变量) 3、等级资料(或有序等级变量)
缺点:比较稳定,但不能反映其余数据的变异情 况,没有充分利用每个变量值的信息。 适用条件:四分位数间距用来描述大样本偏态资 料的变异情况。通常与中位数结合使用。
➢方差(Variance)
16种统计分析方法
1 / 8 16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类:数据分析 评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个 等等之类的问题,今天 数据分析精选给大家整理了十六种常用的 数据分析方法, 供大家参考学习。
一、 描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋 势、离散趋势、偏度、峰度。
1、 缺失值填充:常用方法:易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。
2、 正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前 需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的 K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、 假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要 的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。
1) U验 使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2) T检验 使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A单样本t检验:推断该样本来自的总体均数 卩与已知的某一总体均数 卩0常为 理论值或标准值)有无差别;
B配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;
C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知, 常常也不是针对总体参2 / 8
数, 而是针对总 体的某些一股性假设 (如总体分布的位罝是否相同, 总体分布是否正态) 进行检 验。
适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如 10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、 K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、 外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、 内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致 性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作 Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系, 对具体有依存关系的现象探讨相关方向及 相关程度。
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Fisher确切概率法的应用范围
当四格表中由理论频数小于1或n≤40时,宜用
四格表的确切概率法;
当 2检验所得概率P略大于a时,应用Fisher确 切概率法。
实例
两种药物治疗某病结果见下表,试比较其差别有
无显著性。 表
组别 旧药 新药 合计
两种药物治疗某病结果比较
治愈 2(3.2) 4(2.8) 6 未愈 5(3.8) 2(3.2) 7 合计 7 6 13
缺点:①不利于保密;②不便于比较
表 某季度甲、乙两部队的感冒发生情况 部别 总人数 发病人数 发病率(%)
甲部队
乙部队 合计
1834
1313 3147
58
42 100
3.16
3.20 3.18
相对数指标(relative number ):有联系的两个 指标之比。
意义:便于表达事物出现的普遍程度;
率与构成比
率 构成比 发生的频率或强度 各组成部分所占的比重 随机发生事件 各部分的构成
概念 强调点
资料获得 特点
较难 不一定
容易 合计为100%
率与构成比的例子
年龄 组 ⑴ 40~ 50~ 60~ 70~ ≥80 合计 受检 人数 ⑵ 560 441 296 149 22 1468 白内障 例数 ⑶ 68 129 135 97 19 448 患者年龄构 患病率(%) 成比(%) ⑸=(3)/(2) ⑷ 15.18 12.14 28.79 29.25 30.13 45.61 21.65 65.10 4.24 86.36 100.00 30.52
防护服种类
阳性例数 1 10 11
阴性例数 14 18 32
患病率(%) 6.7 35.7 25.6
1.H0:π1=π2,两组工人的皮肤炎总体患病率相同; H1:π1≠π2,两组工人的皮肤炎总体患病率不同。 α=0.05。 2.求理论频数:T11=(11×15)/43=3.84,同理T12=11.16, T21=7.16 ,T22=20.84 本例有1个理论频数1<T<5,而且N>40, 应用校正公式。
组工人的皮肤炎患病率有差别。
若不进行校正,用公式:
(ad bc) N (a b)(c d )(a c)(b d )
2 2
1 18 14 10 2 43 得出: 2 1 14 10 18 1 10 14 18
=4.33 P<0.05,结论正好相反。可见,校正是必要 的。
(四)四格表资料的Fisher确切概率法
四格表确切概率法的基本思想是:将四格表的周边 合计固定不变后,表内四个实际频数之组合数共有“周 边合计中的最小数+1”个,各组合出现的概率服从超几
何分布,概率和为1,其概率按下式计算:
(a b)!(c d )!(a c)!(b d )! P a!b!c!d!n!
(如 2 02.05 ) ,则P<0.05,说明实际频数与理论
频数的较大差别是由抽样误差所引起的可能性很
小,有理由拒绝H0 ,接受H1( H1 :п1≠п2 )
是一种用途较广的假设检验方法,它是利用
χ2分布(Chi-square distribution)的原理
进行统计检验;
用于计数资料;
比(ratio):比值, 两个相关指标之比,说明 两个指标的对比关系。两个指标可以是同类的, 也可以是不同类但有联系的。 比= 甲现象的数量 (或×100%)
乙现象的数量
比通常用倍数或分数表示。 如:男:女、医生:护士、教师:学生
三、应用相对数的注意事项
根据需要正确选择相对数 在相对数中,最容易混淆的是 率(强度相对数)与构成比(结构相对数)。常见错误是以 构成比代率。
„
X1
X2
„
n11
n21
„
n12
n22
„
„ „ „ „
XR
n R1
nR 2
n RC
2检验 四格表资料的χ
一、两样本率比较
问题:某医师用两种方法治疗慢性乙型肝炎的 疗效见表,问两组疗效间有无显著差别? (能否直接从数字下结论?风险?)
表1 两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较
方
法
有效数 51 27 78
把基数标准化,便于相互比较和保密。
表1 药名 甲药 某药物治疗效果 治愈人数 120 治愈率(%) 80.00 治疗人数 150
乙药
丙药 合计
200
300 650
150
180 450
75.00
60.00 69.23
二、几种常用的相对数
率(rate):强度相对数或频率,它是一定时期或 一定范围内某现象的实际发生数与可能发生该现象 的总数之比,反映某一现象发生的频率或强度。
原因:χ 2分布是连续的光滑曲线。大样本 (当N 值大)时,计算得到的χ 2值相应的概 率P与真正的概率比较接近;但当样本含量 较小,尤其在自由度为1时,所得到的χ 2值 偏大,相应的概率偏低。因此,需作连续性 校正。
连续性校正方法
1、有一理论频数为1<T<5且N>40时需用校正公式
计算χ2值;
2、当用未校正公式计算出的χ2值略大于3.84时,需用
肝炎灵注射液 常 规 疗 法 合 计
1.列四格表
组 别 肝炎灵注射液 常 规 疗 法 合 计 有 效 无 效 合计 51 42.16) 9(17.84) ( 60 27 35.84) 24(15.16) 51 ( 78 33 111
四格表资料(fourfold table),也称2×2表资料
2.建立检验假设,确定检验水准
组 别 肝炎灵注射液 常 规 疗 法 合 计
有 效 无 效 51(a) 9(b) 27(c) 24(d) 78 33
合计 60(a+b) 51(c+d) 111(N)
(51 24 9 27 ) 2 111 2 13.562 78 33 60 51
(三)四格表资料的连续性校正公式
用于两个或两个以上样本率(或构成比)之
间的比较,两因素间的相关分析等;
问题:某医师用两种方法治疗慢性乙型肝炎的 疗效见表,问两组疗效间有无显著差别? (能否直接从数字下结论?风险?)
表1 两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较
方
法(%) 9 24 33 60 51 111 85.00 52.94 70.27
确切概率计算法。 3、当T<1或N<40时,需用确切概率计算法。
χ2连续性校正公式
( A T 0.5) T
2 2
2
( ad bc N / 2) N
2
(a b)(c d )( a c)(b d )
连续性校正是一种保守的方法
实例
新 旧 合 计
穿新旧两种防护服工人的皮肤炎患病率比较
甲、乙两医院的治愈率
计数资料的统计推断
Analysis Statistics
什么是列联表
列联表(contingency table)是将每个观察个体按 两个或两个以上的属性(分类变量)交叉分类时形成的 频数表。
表 6-1 按照两个变量 X 和 Y 分类的 R×C 表
Y1
Y2
„
YC n1C
n2C
常用医学统计方法
Medical Statistics
计数资料的统计描述
Descriptive Statistics
一、基本概念
统计指标是统计分析的基本依据, 在医学统计学中常用的统计指标有:总 量指标、相对数指标、平均数指标和变 异指标。
总量指标(绝对数指标):是统计分组 汇总后小计或总计的绝对数,用以反映事物 在一定条件下的规模和水平。
3.求χ2值:
( 118 - 14 10 43 / 2) 43 2.94 15 28 11 32
2 2
4.求自由度
ν=(2-1)(2-1)=1
5.定P值,作结论 查表得χ20.05,1=3.84。χ2<χ20.05,1,P>0.05,在
=0.05 水准处不拒绝H0。故不能认为穿不同防护服的两
理论频数计算公式
TRC
nR nC N
4.计算χ2值
计算χ2值的基本公式为:
可见χ2值能反映实际频数与理论频数差别的大小,χ2越 大,说明实际频数与理论频数的差别越大,反之亦然。
(51 - 42.16) 2 (9 - 17.84) 2 (27 - 35.84) 2 (24 - 15.16) 2 2 42 .16 17 .84 35.84 15.16 1 1 1 1 8.84 ( ) 42 .16 17 .84 35.84 15.16 13 .569
(A T) T
2
2
5.定自由度
自由度(由于分布中涉及自由度问题)是指 计算某一统计量时能自由取值的变量个数。 ν=(R-1)(C-1)
式中:ν为自由度,R为行数,C为列数。对四格表, ν=(2-1)(2-1)=1。
6.定P值,作结论
χ20.05,1=3.84, χ20.01,1=6.63。 χ2>χ20.01,1,P<0.01
无效数 合计 有效率(%) 9 24 33 60 51 111 85.00 52.94 70.27
肝炎灵注射液 常 规 疗 法 合 计
(一)χ2检验的基本思想和基本公式
Χ2检验是判断实际频数和理论频数的差别是否由
抽样误差所引起,χ2值的大小反映了实际频数与
理论频数的吻合程度。在H0( H0 :п1=п2)成 立的条件下,实际频数与理论频数相差不应该很 大,即χ2值不应该很大,若计算得到的χ2值很大, 超过了事先设定的检验水准所对应的χ2界值