医学统计学列联表检验课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,第四章 列联表分析,4.1,列联表原理,4.2 Crosstabs,过程,第四章 列联表分析4.1 列联表原理4.2 Cro,1,例,1:,某医院收得乙型脑炎重症病人,204,例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格,:,4.1,列联表原理,疗法,疗效,合计,治愈,未愈,不加牛黄,32,46,78,加牛黄,76,50,126,合计,108,96,204,例1:某医院收得乙型脑炎重症病人204例,随机分成两组,分别,2,列联表,：,观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类,时所列出的频数表。,RC,列联表,：分类频数排成,R,行,C,列的列联表。,22,表,：二行二列的列联表，又称,四格表,。,列联表分析：使用列联表进行分类资料的检验。,双向无序,单向有序,双向有序且属性不同,列联表,双向有序且属性相同,列联表：观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类RC列联表,3,设不加牛黄组治愈总体率为 ，加牛黄组治愈总体率为,检验,即,“,疗法”与“疗效”独立,1.,双向无序表独立性检验,双向无序列联表：,两个分类变量分类标志无数值大小,与先后顺序之分。,疗法,疗效,合计,治愈,未愈,不加牛黄,32,46,78,加牛黄,76,50,126,合计,108,96,204,设不加牛黄组治愈总体率为 ，加牛黄组治愈总体率为检验即“疗,4,若,拒绝,H,0,：,X,与,Y,独立,（即两组总体率相同）,实际频数,O,ij,与理论频数,E,ij,的差异是随机误差,用,Pearson,卡方统计量,反映实际,O,ij,与理论,E,ij,吻合程度,若拒绝H0：X与Y独立（即两组总体率相同）反映实际Oij与理,5,注意：上述 检验适用于双向无序的 表,(df,1),分组标志无数量大小和先后顺序之分。,分析的目的是考察两个属性之间是否独立。,疗效,疗法,中 医,西 医,痊愈,显效,合计,68,737,26,388,3,5,好转,无效,15,25,112,1155,注意：上述 检验适用于双向无序的 表,6,注：,2.,若,R,C,列联表中理论频数出现小于,1,，或理论频数,出现小于,5,的格数超过总格数,1/5,时，必须增大样本例数,;,或把理论频数太小的行,列与性质相近的邻行,列合并,;,或删去理论频数太小的行,列。,最小理论频数,=,最小行合计频数,最小列合计频数,/,总频数,1.,双向无序列联表计算卡方统计量常用单侧检验。,3.,多个总体率比较的卡方检验，若结论为拒绝原假设，,只能认为总体率之间,不全等,，不能说明任意两个总体率,有无差别，需做多重比较。,注：2.若RC列联表中理论频数出现小于1，或理论频数最小理,7,例：判断患鼻咽癌与血型有无关系,分类,A,型血,B,型血,O,型血,AB,型血,合计,患癌者,64,86,130,20,300,健康人,125,138,210,26,499,合计,189,224,340,46,799,例：判断患鼻咽癌与血型有无关系 分类A型血B型血O型血A,8,第一行合计数,第四列合计数最小,最小理论频数,H,0,:,“,患癌,”,与,“,血型,”,独立,H,1,:,“,患癌,”,与,“,血型,”,不独立,df,(2,1)(4,1),3,，单侧概率,P,0.05,，,不能以,0.05,水准的单侧检验拒绝,H,0,，,总体率的差异无统计意义,不能认为患,鼻咽,癌与血型不独立。,第一行合计数,第四列合计数最小,最小理论频数 H0:“患癌”,9,2.,四格表独立性检验,例,1:,某医院收得乙型脑炎重症病人,204,例,随机分成两组,分别用同样的中草药方剂治疗,但其中一组加一定量的人工牛黄,每个病人根据治疗方法和治疗效果进行分类,得出如下表格,:,疗法,疗效,合计,治愈,未愈,不加牛黄,32,46,78,加牛黄,76,50,126,合计,108,96,204,2.四格表独立性检验 例1:某医院收得乙型脑炎重症病人2,10,双向无序四格表,（,1,）,N,40,，理论频数,5,（,2,）,N,40,，理论频数小于,5(,但,1),，用校正卡方统计量,(,3,),N40,统计结论,：“疗法”与“疗效”不独立（即两组治愈率不同）,专业结论,：加人工牛黄组疗效,高于,不加人工牛黄组的疗效。,疗法 疗效合计治愈未愈不加牛黄3,12,4.2 Crosstabs,过程,例：调查,339,名,50,岁以上的人的吸烟习惯与患慢性气管,炎病的数据而建立如下列联表，试探讨吸烟与患慢性气,管炎之间的关系。,组别,吸烟,不吸烟,患病组,43,13,健康组,162,121,目的,：检验,变量,X,与,Y,是独立的,输入数据,个案加权,列联表分析,（,weightbycases,过程）,结果分析,（,Crosstabs,过程）,4.2 Crosstabs 过程 例：调查339名50岁,13,实现步骤：,(1).,将数据录入,SPSS,并整理加工,定义变量,输入数据,保存,smoke:,吸烟情况,;result:,结果,;count:,频数,;,保存为：“吸烟与慢性支气管炎的关系,.sav,”,实现步骤：(1).将数据录入SPSS并整理加工定义变量,14,(2).,个案加权,在,SPSS,系统中，列联表的输入多采用频数表格的方式，,如果要对此类数据进行卡方分析等，必须采用个案加权,（,weightbycases,）进行数据处理后才能使用相关的统,计方法。,菜单“,Data”|“Weight Cases”,命令,点击“,Weight Cases by,单选框”，选中“,Freqency”,：选入“频数,count”,。单击,OK,钮,(2).个案加权在SPSS系统中，列联表的输入多采用频数表格,15,菜单 “,Analyze”|“,Descriptive Statistics”|“Crosstabs”,命令,（,3,）列联表分析,将“结果,result”,点入“,Row(s)”,框，将“吸烟情,况,smoke”,点,入“,Cloumn(s)”,框。,点击“,Statistics”,钮。,菜单 “Analyze”|“Descriptive Sta,16,【Statistics,钮,】,用于定义所需计,算的统计量。,点击“,Chi-square,复,选框”，计算 值,;,选择“,Nominal”,里,的“,Contingency,Coefficient”,计算,Pearson,列联相关,系数。,点击“,continue”,钮回,到上一对话框,点击”,Cells”,按钮,【Statistics钮】点击“Chi-square复点击”,17,【Cells,按钮,】,：用于,定义列联表单元格中,需要计算的指标。,勾选“,Counts,复选框组”,中的输出实际观察数,“,Observed”,和理论数,“,Expected”,选择“,Percentages”,里,的“,column”,计算列百分,比。点击“,Continue”,按,钮返回上一层对话框,。,点击”,OK”,按钮,【Cells按钮】：用于勾选“Counts复选框组”点击”O,18,结果输出和讨论：,分析,：处理记录缺失值情况报告，可见所有数据均是有效值。,分析：,给出了,22,列联表，其中表中给出了实际观测值和理论值。,不吸烟者的患癌率,9.7%,吸烟者的患癌率,21.0%,结果输出和讨论：分析：处理记录缺失值情况报告，可见所有,19,给出了,4,种检验方法的结论。其中,1,）,Pearson Chi-Square,即常用的卡方检验,2,）,Continuity,Correction,连续性校正的卡方值,3,）,Likelihood Ratio,似然比卡方检验,4,）,Fishers Exact Test:Fishers,确切概率法,(N40,，理论频数,5),(N40,，理论频数小于,5(,但,1),(N40,所以选用普通的卡方,检验。,所以有理由拒绝吸烟与患病是独立的原假设，即认为,吸烟与患支气管炎是有关的。,分析：由于最小理论值为22.14，N=33940,所以选用,21,计算,Pearson,列联相关系数,r=0.147,计算Pearson列联相关系数 r=0.147,22,例：甲乙两种疗法治疗某病,问两法疗效有无差别,组别,有效,无效,合计,甲法,14,1,15,乙法,7,3,10,合计,21,4,25,N,2540,，,Fishers Exact Test:Fishers,确切概率法,H,0,:,“,方法,”,与,“,疗效,”,独立,H,1,:,“,方法,”,与,“,疗效,”,不独立,例：甲乙两种疗法治疗某病,问两法疗效有无差别 组别有效无效,23,双向有序表的检验,例,:,用甲乙两种方法检查鼻咽癌患者,93,例,两法都是阳性的,45,例,都是阴性的,20,例,甲法阳性但乙法阴性的,22,例,甲法阴性但乙法阳性的,6,例。,组别,乙,乙,合计,甲,45,22,67,甲,6,20,26,合计,51,42,93,1.,双向有序且属性相同表（配对四格表）的检验,两个分类变量的标志完全一样且有序排列相同，是相关样本数据构成的列联表。,双向有序表的检验 例:用甲乙两种方法检查鼻咽癌患者9,24,O,12,O,21,40,用吻合卡方统计量,df,1,O,12,O,21,40,用校正卡方统计量,df,1,吻合性检验或,McNemar,检验,:,O12O2140O12O2140吻合性检验或McNe,25,H,0,:,“,方法,”,与,“,阳率,”,独立,H,1,:,“,方法,”,与,“,阳率,”,不独立,df,1,，查统计用表，,2,6.6349,2,0.01(1),，单侧概率,P,0.01,，以,0.01,水准的单侧检验拒绝,H,0,，只能认为,“,方法,”,与,“,阳性率,”,不独立,差异有统计意义,认为甲法的阳性检出率高于乙法,O,12,O,21,22,6,2840,，使用校正卡方检验,H0:“方法”与“阳率”独立,H1:“方法”与“阳率”不独立,26,一致性检验,(Kappa,检验,),：,观察一致率：,两种分类结果一致的观察频数,理论一致率：,两种分类结果一致的理论频数,K=1,，说明两种分类结果完全一致,K 0.75,，说明一致程度相当满意。,K 0.4,，说明一致程度尚可。,K=0,，说明两次判断的结果是机遇造成的。,一致性检验(Kappa检验)：观察一致率：两种分类结果一致,27,菜单 “,Analyze”|“,Descriptive Statistics”|“Crosstabs”,命令,菜单 “Analyze”|“Descriptive Sta,28,医学统计学列联表检验课件,29,例：用脑神经生成素方案治疗急性脑出血所致脑神经功能障碍，判断三种方案的疗效有无差异。,2.,双向有序且属性不同表的检验,用药,基本,痊愈,显著,好转,无效,合计,A(5-7),5,7,10,8,B(10-12),9,10,7,4,C(21-30),16,10,3,1,好转,例：用脑神经生成素方案治疗急性脑出血所致脑神经功能障碍，,30,单向有序,R,C,表，两个分类变量一个无序，另一个有序。,双向有序且属性不同的,R,C,表，两个分类变量均有序但属性不同，不宜用卡方检验，应选用与有序性有联系的,对应分析或线性趋势检验（或后面学习的非参数检验）。,分组变量有序（如年龄），指标变量无序（如传染,病类型），,用卡方检验分析不同年龄组,传染病的构成,。,分组变量无序（如疗法），指标变量有序（如疗效）,用,Ridit,分析或非参数秩和检验,分析不同疗法的疗效。,单向有序RC表，两个分类变量一个无序，另一个有序。双向有序,31,处 理,愈 合,未愈合,合计,呋喃硝