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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,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,2020/9/14,#,第四章 列联表分析,4.1 列联表原理,4.2 Crosstabs 过程,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,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,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,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,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：,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。,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,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,(21)(41)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。,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,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。,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）,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”,(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,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。,【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,【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,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%,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。,计算Pearson列联相关系数 r=0.147,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,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。,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:,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,21,2262840，使用校正卡方检验,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。,菜单 “Analyze”|“,Descriptive Statistics”|“Crosstabs”命令,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,31,写在最后,成功的基础在于好的学习习惯,The foundation of success lies in good habits,谢谢,大家,荣幸,这,一路，与你同行,ItS An Honor To Walk With You All The Way,讲师,：,XXXXXX,XX,年,XX,月,XX,日,
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