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下方为视频课程,请大家观看学习!更多免费系统课程&代统计分析数据请关注公号:杏花开医学统计 卡方检验(Chi-square test),即考察样本值与理论值之间的偏离程度,偏离程度反映了卡方值的大小,卡方值越大,样本值偏离越大;卡方值越小,偏离越小,若样本值与理论值完全相等时,卡方值为0,表明两者完全符合。 医学统计及数据分析研究中,常用卡方分析来检验不同药物或方法治疗疾病的有效率之间的差异,如试验组与对照组之间、A组与B组之间等、分类变量之间的关联性等,如性别、年龄、血型、疾病等之间的关系研究等。 下面,我们详细介绍两样本的四格表卡方检验的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 一、四格标的基本形式四格表的基本形式如下图所示: 以上四格表资料中,abcd这4个数是该表的基本数据,其余结果可由这4个基本数据推算出来。 二、基本假设H0:π1=π2; H1:π1≠π2。α=0.05 卡方检验的原假设为组1的样本总体率或构成比与组2的样本总体率或构成比相等,若P<0.05,则拒绝原假设H0,接受H1,认为两样本的总体率或构成比不相等或存在差异。 三、需要满足的条件四格表卡方检验要求样本量要大于40且格子中的四个格子理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1≤理论频数 (1)在SPSS中录入数据 ①打开SPSS,将以上四格表的数据输入到软件中。包括有组别和有效性条件列以及频数列,其中,组别(1=试验组;2=对照组),有效性(0=无效;1=有效)。 由于四格表数据在SPSS只有频数信息,需要先对频数进行加权,将数据还原成原始样本信息,才能进行卡方检验的操作。 (2)数据加权还原的操作 ①依次点击“数据——加权个案”。 ②在“加权个案”窗口中,将“频数”选入右侧“加权个案”的框中,点击“确定”,即完成对样本数据的还原。注:加权操作之后,在“数据视图”上并无加权后的数据显示,但在进行卡方分析时,可以发现数据样本已进行了还原。数据还原完成后,即可以开始进行卡方检验操作。 (3)卡方检验的操作 ①依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。 ②在“交叉表格”窗口中,将“组别”属性选入行中,“有效性”属性选入列中,并点击“statistics(统计)”。 ③在出现的“统计窗口”,勾选“卡方”。 ④点击“继续”,然后“确定”,得到结果如下 (4)结果解读 ①首先,根据得到的三个表,主要查看“卡方检验”表,读取“皮尔逊卡方”值为4.620,对应的显著性值P=0.032<0.05,即拒绝原假设,说明原假设试验组与对照组的有效率不相等。 ②其次,可以计算两组的有效率,试验组有效率=97/102=95.10%,对照组有效率=67/78=85.90%,说明试验组药物A的有效率高于对照组药物B的有效率。 五、小结本文对四格表对照试验的频数资料先在SPSS中进行了数据还原,展示了卡方检验在SPSS中的详细操作步骤。需要注意的是,四格表内频数的大小和总样本量的大小不同,会直接影响到不同卡方检验方法的采用。后期我们会陆续更新更多卡方检验的医学统计教程及案例,感谢大家观看! 本期就到这里,我们将每周推出更多、更实用的医学统计教程,提供医学统计相关服务。涵盖医学科研设计、数据统计分析、SPSS、Meta、GraphPad、SAS、R、Eexel等,欢迎大家关注!感谢大家的观看,下期再见! 精品好课:项目合作案例:杏花开医学统计更多精彩课程:● 循证医学Meta分析四大误区高能总结,你的论文中招了吗? 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