利用SPSS进行独立样本四格表卡方检验:详细操作过程

　　如果我想看不同患者人群的术后复发率有没有差异，怎么办?这时候就需要欢迎我们的统计小助手——卡方检验闪亮登场啦!

　　卡方检验可是一位重量级选手，凡是涉及到计数资料分布的比较都需要他的帮忙。和t检验一样，卡方检验也会用在成组和配对设计资料分析中，本期我们一起聊聊独立样本四格表的χ2检验。

　　一、问题与数据

　　用药物A治疗急性心肌梗死患者198例，24小时内死亡11例，病死率为5.56%，另42例治疗时采用药物B，24小时内死亡6例，病死率为14.29%，提问：两组病死率有无差别?

　　表1. 两种药物急性心肌梗塞患者治疗后24小时内死亡情况

　　二、对数据结构的分析

　　“生存”，还是“死亡”，这是个问题，但更是一个典型的二分类结局指标，我们关注的重点是两种药物治疗后“生存”和“死亡”的分布(或者说病死率)有无差别，由此组成的2*2列联表就是χ2检验中经典的“四格表”(如表1)。

　　下面一起看看SPSS怎样搞定χ2检验。

　　三、SPSS分析方法

　　1. 数据录入

　　(1) 变量视图

　　(2) 数据视图

　　2. 加权个案：选择Data→weight cases→勾选Weight cases by，将频数放入Frequency Variable→OK。因为本例中数据库每一行代表多个观测对象，所以需要对其进行加权处理。

　　当然，如果数据是以单个观测对象的形式，即每一行代表1个观测对象，则无需加权(如下图)。

　　3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs

　　4. 选项设置

　　(1) 主对话框设置：将分组变量Drug放入Row(s)框中→将指标变量Outcome放入Column(s)框中(实际上χ2检验是关注实际和理论频数是否一致，这里Row(s)框和Column(s)框内变量也可以颠倒放，并不影响最终结果)。

　　(2) Statistics设置：勾选Chi-square，确定使用成组计数资料的卡方检验→Continue

　　(3) Cells设置：Counts中勾选Observed和Expected，输出实际观测频数和理论频数;Percentages中勾选Row，输出每组转归百分比→Continue→OK

　　四、结果解读

　　表2 统计汇总

　　表2中不仅有服用两种药物后患者实际转归(生存/死亡)的频数和相应百分比，还输出了相应的理论频数(所在行列合计数乘积/总例数)。需要注意的是，这里的理论频数和总例数直接决定了下面卡方检验结果的选择。

　　表3 卡方检验结果

　　表3中这么多检验结果，到底看哪一个?不要着急 ，我们一个一个来看：

　　1、总例数≥40，所有理论频数≥5，看Pearson Chi-Square结果;

　　2、总例数≥40，出现1个理论频数≥1且