分类资料包括计数资料和等级资料，常用差异比较方法校正如下

本次笔记涉及内容：

（1）四表格资料的χ2分析

（2）配对四表格的χ2分析

（3）行列表（R×C）资料

统计量χ2值表示观察值与理论值之间的吻合程度（或者偏离程度），χ2值越大偏离程度越大，χ2值越小吻合度越好。χ2检验的基本思想同方差分析类似，同样是小概率反证法。假设观察频数和理论频数没有差别，在此前提下计算χ2值，借助卡方分布得出获得这个χ2值的概率P。如果概率很小，则假设不成立，其对立面成立的可能性很大。

【1】四表格资料的χ2分析

表格结构

例1.1  拉贝洛尔和硝苯地平治疗妊高症，新生儿不良反应发生率是否有差别？（Hypertension. 2017;70:00-00. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.117.09972.)

例1.2  胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾病的有效率是否有差别？

以例1.1为例，SPSS操作步骤如下：

①变量设置及数据录入：

Values值：分组（Group）赋值1=labetalol，2=nifedipine；不良反应发生例数（nAE）赋值0=未发生，1=发生。

②数据加权：

数据(Data)>>加权个案(Weight Cases)，激活加权个案，将频数（本例为Fre）选入频数变量(Frequency Variable)

分类数据的录入往往并非一条记录对应一个样本，而是整理后的频数，因此分析前需要加权告知系统

③分析(Analyze)>>描述统计量(Descriptive Statistics)>>交叉表(Crosstabs)

主要分析结果：

样本量n=103＞40，理论频数T（Theoretical frequency，即期望频数expected frequency）均大于5，满足Pearson χ2 的使用条件。

Pearson χ2 =1.609，P=0.205>0.05，妊高症患者在接受拉贝洛尔或硝苯地平降血压治疗后，新生儿不良反应没有统计学差异。

注结果选择

③分析>>描述统计量>>交叉表(Crosstabs)

行变量:本例选入Medium1；列变量:本例选入Medium2

统计量(Statistics)…选中Kappa以及McNemar

单元格(Cell)…选中观察值(Observed)和期望值(Expected)

主要分析结果：

SPSS中并没有对b+c做判断，直接看结果即可（手动计算时，需要根据b+c的结果看是否需要校正，本例b+c=10+42=52>40，无需要校正）。

McNemar卡方结果显示，P加权个案，激活加权个案，将本例为Fre选入频数变量

③分析>>描述统计量>>交叉表(Crosstabs)

行变量:本例选入Effect；列变量:本例选入Group【多重比较要求将分组变量为列变量，见统计量选项】

统计量…选中卡方(Chi-square)

单元格(Cell)…选中计数中的观察值（Observed）、Z检验(Z-test)中的比较列比例(Compare column proportions)和调整P值(Adjust p-values (Bonferroni method))、百分比(Percentages)中的列(Column)

分析结果如下：

χ2 =21.038，P>描述统计量>>交叉表(Crosstabs)

分析结果：

线性卡方(Linear-by-Linear)用于检验行变量和列变量有无线性相关，χ2=63.389，P>加权个案，激活加权个案，将本例为Fre选入频数变量

③分析>>描述统计量>>交叉表(Crosstabs)

分析结果：

两种系统的检测结果存在相关性（Kendall's tau-b及Spearman Correlation均＜0.05），检测结果也存在一致性（Kappa=0.295，P