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文檔簡介
1、X2檢驗X2檢驗是用途廣泛的假設檢驗方法,它的原理是檢驗實際分布和理論分布的吻合程度。 主要用途有:兩個及以上樣本率(或構(gòu)成比)之間差異比較,推斷兩變量間有無相關關系。 x2檢驗類型有:四格表資料x 2檢驗(用于兩樣本率的檢驗),行X列表X 2檢驗(用于兩個及 兩個以上樣本率或構(gòu)成比的檢驗),行X列列聯(lián)表X 2檢驗(用于計數(shù)資料的相關分析)。在SPSS中,所有 X2檢驗均用 Crosstabs完成。界面說明【Rows框】用于選擇行*列表中的行變量?!綜olumns框】用于選擇行*列表中的列變量。【Layer框】Layer指的是層,對話框中的許多設置都可以分層設定,在同一層中的變量使用相同的設置
2、, 而不同層中的變量分別使用各自層的設置。如果要讓不同的變量做不同的分析,則將其選入Layer框,并用Previous和Next鈕設為不同層。Layer在這里用的比較少,在多元回歸中我 們將進行詳細的解釋?!綝isplay clustered bar charts 復選框】顯示重疊條圖?!維uppress table復選框】禁止在結(jié)果中輸出行*列表?!維tatistics】按鈕彈出Statistics對話框,用于定義所需計算的統(tǒng)計量。Crosstabs: St atistics廠Qhisquard廠 CorrelationsContinueNominalOrdinalCancelConting
3、ency coefficientPhi and Cramer's VSomers* dHelpLambdaKendall's iau-bUncertainty coelfidentKendall's tau-cNominal by IntervalKappa廠EtaI RiskMcNemar廠 Cochran's and Mantel-Hacnscl statistics:st common odds ratio equals:Chi-square復選框:計算 X值。Correlations復選框:計算行、列兩變量的 Pearson相關系數(shù)和Spearman等級
4、相關系數(shù)。Norminal復選框組:選擇是否輸出反映分類資料相關性的指標,很少使用。Contingency coefficient復選框:即列聯(lián)系數(shù),其值界于01之間;Phi and Cramer's V復選框:這兩者也是基于X2值的,Phi在四格表X2檢驗中界于-11之間, 在R*C表X2檢驗中界于01之間;Cramer's V則界于01之間;Lambda復選框:在自變量預測中用于反映比例縮減誤差,其值為1時表明自變量預測應變量好,為0時表明自變量預測應變量差;Uncertainty coefficient復選框:不確定系數(shù),以熵為標準的比例縮減誤差,其值接近1時表明后一變量
5、的信息很大程度來自前一變量,其值接近0時表明后一變量的信息與前一變量無關。Ordinal復選框組:選擇是否輸出反映有序分類資料相關性的指標,很少使用。Gamma復選框:界于01之間,所有觀察實際數(shù)集中于左上角和右下角時,其值為1 ;Somers'd復選框:為獨立變量上不存在同分的偶對中,同序?qū)ψ訑?shù)超過異序?qū)ψ訑?shù)的比例;Kendall's tau-b復選框:界于-11之間;Kendall's tau-c復選框:界于-11之間;Eta復選框:計算Eta值,其平方值可認為是應變量受不同因素影響所致方差的比例;Kappa復選框:計算 Kappa值,即內(nèi)部一致性系數(shù);Risk復選
6、框:計算比數(shù)比OR值;McNemanr復選框:進行McNemanr檢驗,即常用的配對計數(shù)資料的X檢驗(一種非參檢驗);Cochran's and Mantel-Haenszel statistics 復選框:計算 X2m-h 統(tǒng)計量(分層 X2,也有寫為 X2cmh 的),可在下方輸出 H。假設的OR值,默認為1?!綜ells】按鈕彈出Cells對話框,用于定義列聯(lián)表單元格中需要計算的指標:Counts復選框組:是否輸出實際觀察數(shù)(Observed)和理論數(shù)(Expected);Percentages復選框組:是否輸出行百分數(shù)(Row)、列百分數(shù)(Column )以及合計百分數(shù)(Tot
7、al); Residuals復選框組:選擇殘差的顯示方式,可以是實際數(shù)與理論數(shù)的差值(Unstandardized )、標化后的差值(Standardized,實際數(shù)與理論數(shù)的差值除理論數(shù)),或者由標準誤確立的單元格殘差(Adj. Standardized );【Format鈕】用于選擇行變量是升序還是降序排列。分析實例一、四格表資料的 X2檢驗組另U愈合未愈合合計有效率(%)呋喃硝胺5486287.09甲氰咪胍44206468.75合計982812677.78例6.1某醫(yī)生用呋喃硝胺和甲氰咪胍治療十指腸潰瘍,結(jié)果如下表,冋兩種藥物治療效果 有無差別?【建立數(shù)據(jù)文件】由于此處給出的是頻數(shù)表(大
8、部分資料都以這種形式給出),因此在建立數(shù)據(jù)集時可以直接輸 入三個變量:行變量(分組變量):變量名取"R”,變量值為1="呋喃硝胺組”,2="甲氰咪胍組” 列變量(療效變量):變量名取“ C”,變量值為1= “愈合”,2= “未愈合” 指示每個格子中頻數(shù)的變量:變量名取“F”,直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立的數(shù)據(jù)集如下表。然后用 Weight Cases對話框指定頻數(shù)變量進行加權(quán),最后調(diào)用Crosstabs過程進行X2檢驗。RCF1.001.0054.001.002.0044.002.001.008.002.002.0020.00【操作過程】Data=>Wei
9、ght Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán) )Weight Cases by單選框:選中Freqency Variable :選入 F單擊OK鈕Analyze=>Descriptive Statistics=>CrosstabsRows框:選入RColumns 框: CStatistics按鈕:選中 Chi-square復選框,單擊 Continue鈕Cells.按鈕: 選中Row 復選框,單擊 Continue鈕 單擊OK鈕【結(jié)果解釋】上題分析結(jié)果如下:Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPe
10、rcent組別*療效126100.0%0.0%126100.0%首先是有效記錄數(shù)和處理記錄缺失值情況報告,可見126例均為有效值。組別 * 療效 Crosstabulation療效Total愈合未愈合組別呋喃硝胺 Count54862% within 組別87.1%12.9%100.0%甲氰米胍 Count442064% within 組別68.8%31.3%100.0%TotalCount9828126% within 組別77.8%22.2%100.0%上表為列出的四格表,其中加入變量值和變量值標簽,看起來很清楚。Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig.(2-s
11、ided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square6.1331.013Continuity Correction a5.1181.024Likelihood Ratio6.3041.012Fisher's Exact Test.018.011Linear-by-Linear Association6.0841.014N of Valid Cases126a. Computed only for a 2x2 tableb. 0 cells (.0%) have expected count less than 5
12、. The minimum expected count is13.78.上表給出了一堆檢驗結(jié)果,從左到右為:檢驗統(tǒng)計量值(Value)、自由度(df)、雙側(cè)近似概率(Asymp.Sig.2-sided)、雙側(cè)精確概率(Exact Sig.2-sided)、單側(cè)精確概率(Exact Sig.l-sided);從 上到下為:Pearson卡方(Pearson Chi-Square即常用的卡方檢驗)、連續(xù)性校正的卡方值(ContinuityCorrection)、對數(shù)似然比方法計算的卡方(Likelihood Ratio)、Fisher's 確切概率法(Fisher's Exact
13、 Test) 、線性相關的卡方值 (Li near by Lin ear Associatio n)、有效記錄數(shù) (N of V alid Cases)。另外,Continuity Correction 和 Pearson卡方值處分別標注有a和 b,表格下方為相應的注解:a.只為2*2表計算。b.O%個格子的期望頻數(shù)小于5,最小的期望頻數(shù)為13.78。因此,這里無須校正,直接采用第一行的檢驗結(jié)果,即乂=6.133,P=0.013。因P=0.013,可以認為兩種藥物療效有差異,結(jié)合樣本率,可以認為呋喃硝胺有效率高于甲 氰米胍。如何選用上面眾多的統(tǒng)計結(jié)果令許多初學者頭痛,實際上我們只需要在未校正卡
14、方、校正卡方和確切概率法三種方法之間選擇即可,其余 的對我們而言用處不大,可以視而不見。二、配對計數(shù)資料 X2檢驗例6.2有28份痰液標本,每份分別接種在甲、 乙兩種培養(yǎng)基中,觀察結(jié)核桿菌生長情況,結(jié)果如下表,試檢驗甲、乙培養(yǎng)基生長率有無差別。甲乙兩種結(jié)核桿菌培養(yǎng)基的培養(yǎng)結(jié)果甲培養(yǎng)基+ 合計+11920一178合計121628【建立數(shù)據(jù)文件】輸入三個變量:行變量(代表甲培養(yǎng)基): 列變量(代表甲培養(yǎng)基): 指示每個格子中頻數(shù)的變量:變量名取“變量名取“變量名取“R ”,變量值為1= “生長”,2= “未生長”C ”,變量值為1= “生長”,2= “未生長”F”,直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立的
15、數(shù)據(jù)集如下表。然后用 Weight Cases對話框指定頻數(shù)變量進行加權(quán),最后調(diào)用Crosstabs過程進行X2檢驗。RCF1.001.0011.001.002.009.002.001.001.002.002.007.00【操作過程】1. Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán) ) Weight Cases by單選框:選中Freqency Variable :選入 F單擊ok鈕2. Analyze=>Descriptive Statistics=>CrosstabsRows框:選入RColumns 框: CStatistics |按鈕:選中Chi-sq
16、uare復選框(做成組X2檢驗,分析甲乙兩培養(yǎng)基分析結(jié)果有無相 關)選中McNemanr復選框:(做配對X2檢驗,分析甲乙培養(yǎng)基陽性率有無差異)單擊Continue鈕Cells.按鈕: 選中Row 復選框,單擊 Continue鈕單擊OK鈕【結(jié)果解釋】Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent甲培養(yǎng)基*乙培養(yǎng)基28100.0%0.0%28100.0%上表為有效例數(shù),缺失例數(shù)和總例數(shù)的情況,28例均有效.甲 培養(yǎng)基*乙 培養(yǎng)基 Crosstabulati onCount乙培養(yǎng)基+-Total甲培+11
17、920養(yǎng)基_178Total121628上表輸出配對四格表數(shù)據(jù)。Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig.(2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square4.215b1.040Continuity Correction a2.6581.103Likelihood Ratio4.6891.030Fisher's Exact Test.088.048Linear-by-LinearAssociation4.0641.044McNemar Test.021cN of Valid C
18、ases28a. Computed only for a 2x2 tableb. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected countis 3.43.c. Binomial distribution used.上表為X2檢驗的結(jié)果。首先是成組 X2檢驗,X2=4.21,P=0.040,可以認為甲乙兩培養(yǎng) 基的結(jié)果有相關性(即甲陽性,乙可能也陽性)。下面做了配對X2檢驗(McNemar Test)用精確概率法計算,P=0.021 (雙側(cè)),可以認為甲乙兩培養(yǎng)基陽性率差異有統(tǒng)計學意義。三、RX C表X
19、2檢驗例6.3某市三個地區(qū)出生嬰兒的畸形發(fā)生情況如下表,試比較這三個地區(qū)出生嬰兒畸形率有 無差異。地區(qū)畸形數(shù)無畸形數(shù)合計發(fā)生率(o)重污染區(qū)1143278339233.61一般市區(qū)444401034054710.95農(nóng)村67827583428.03合計62551655228111.95這是3X 2表資料,要進行 3個樣本率的比較?!窘?shù)據(jù)文件】直接輸入三個變量:行變量(分組變量):變量名取“ R”,變量值為1= “重污染區(qū)”,2= “一般市區(qū)”,“農(nóng)村”。列變量(療效變量):變量名取“ C”,變量值為1= “畸形”,2= “非畸形”指示每個格子中頻數(shù)的變量:變量名取“F”,直接輸入各個格子的
20、頻數(shù)。所建立的數(shù)據(jù)集如下表。RCF111141232782144422401033167328275【操作過程】1. Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán) ) Weight Cases by單選框:選中Freqency Variable :選入 F單擊oK鈕2. Analyze=>Descriptive Statistics=>CrosstabsRows框:選入RColumns 框: CStatistics按鈕:選中Chi-square復選框 單擊 Continue 鈕Cells.按鈕: 選中Row 復選框 單擊Continue鈕 單擊OK鈕【結(jié)果解釋
21、】Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent地區(qū)*疾病52281100.0%0.0%52281100.0%上表為有效例數(shù),缺失例數(shù)和總例數(shù)的情況,52281例均有效。地區(qū) * 疾病 Crosstabulation疾病Total畸形非畸形地區(qū)重污染區(qū)Count11432783392% within地區(qū)3.4%96.6%100.0%一般市區(qū)Count4444010340547% within地區(qū)1.1%98.9%100.0%農(nóng)村Count6782758342% within地區(qū).8%99.2%100.0
22、%TotalCount6255165652281% within地區(qū)1.2%98.8%100.0%3.4%,一般市區(qū)為1.1%,上表輸出原始數(shù)據(jù),并計算行百分數(shù),重污染區(qū)畸形率為 農(nóng)村為0.8%。Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pears on Chi-Square148.9842.000Likelihood Ratio106.2442.000Lin ear-by-L in ear Associati on84.7191.000N of Valid Cases52281a. 0 cells (.0%) have expected cou
23、nt less tha n 5. The mini mum expected cou nt is 40.55.上 上表為 X2檢驗的結(jié)果, X2=148.984,自由度=2,P=0.000,可以認為這三個區(qū)新生兒畸形率差異有統(tǒng)計學意義,畸形率不同或不全相同。至于哪些地區(qū) 有差別,那些地區(qū)沒有差別,或都有差別,可進行X2分割。四、R X C列列聯(lián)表資料X2檢驗列聯(lián)表是指每個觀察對象按兩種屬性交叉分組歸類,而且每種屬性的分類都是有序的,這 樣整理出的資料稱雙向有序列聯(lián)表。配對計數(shù)資料就是一個2X2列聯(lián)表。例6.4下表資料是492名不同期次矽肺患者其肺門密度級別的資料,試分析矽肺期次和肺 門密度級別
24、有無關系。不同期次矽肺患者肺門密度級別分布肺門密度級別矽肺期次+合計I4318814245n19672169出6175578合計50301141492該資料是一個3X3列聯(lián)表。每個矽肺病人按矽肺的期次和胸片肺門密度的級別進行交叉分類 歸組。使用x2檢驗可以分析這兩個屬性之間有無相關性?!窘?shù)據(jù)文件】直接輸入三個變量:行變量(分組變量):變量名取“ R”代表矽肺期次,變量值為仁“ I期”,2= “H期”,3=“川期”。列變量(療效變量):變量名取“C”代表肺門密度,變量值為1= “ +” 2= “+ ” 3= “ + ”。 指示每個格子中頻數(shù)的變量:變量名取“F”直接輸入各個格子的頻數(shù)。所建立
25、的數(shù)據(jù)集如下表。RCF11431218813142112296237231632173355【操作過程】1. Data=>Weight Cases (對數(shù)據(jù)按頻數(shù)進行加權(quán) ) Weight Cases by單選框:選中Freqency Variable :選入 F單擊ok鈕2. Analyze=>Descriptive Statistics=>Crosstabs Rows框:選入RColumns 框: CStatistics 按鈕:選中Chi-square復選框(做X2檢驗) 選中Kendall ' tau-b復選框(計算列聯(lián)系數(shù))選中Kappa復選框(計算 Kapp
26、a值,分析一致性)單擊|Continue 鈕Cells按鈕: 選中Row復選框(計算行百分數(shù))單擊Continue鈕單擊ok鈕【結(jié)果解釋】Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent矽肺期次 *肺 門密度級別492100.0%0.0%492100.0%上表為有效例數(shù),缺失例數(shù)和總例數(shù)的情況,492例均有效。矽 肺期次*肺門 密度級 別Crosstabulat ion肺門密度級別+Total矽肺I期 Count4318814245期次% within矽肺期次17.6%76.7%5.7%100.0%n 期 Count19672169% within矽肺期次.6%56.8%42.6%100.0%皿期Count6175578% within矽肺期次7.7%21.8%70.5%100.0%TotalCou nt50301141492% within矽肺期次10.2%61.2%28.7%100.0%上表輸出原始數(shù)據(jù),并計算行百分數(shù)。Chi-Square Tes
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