用SPSS進行卡方檢驗課件

1、 五、用SPSS進行卡方檢驗 內(nèi)容一、22列聯(lián)表的獨立性檢驗二、RK列聯(lián)表的獨立性檢驗三、適合性檢驗一、教學(xué)目的、要求： 1. 掌握SPSS中進行X2檢驗分析的基本命令與操作； 2. 理解用SPSS進行X2檢驗分析所得結(jié)果的含義； 3. 了解X2檢驗的基本原理。 二、本節(jié)重點、難點: 1. SPSS中進行X2檢驗分析的基本命令與操作； 2. SPSS進行X2檢驗分析所得結(jié)果的含義。一、22列聯(lián)表的獨立性檢驗（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.1】分別用滅螨劑A和滅螨劑B殺滅蜜蜂大蜂螨，結(jié)果如表6-1所示，問兩種滅螨劑的滅螨效果差異是否顯著？組別未殺滅數(shù) 殺滅數(shù) 總和滅螨A 1

2、2 32 44滅螨B 22 14 36總和 34 46 80表6-1 用滅螨A和滅螨B殺滅蜜蜂大蜂螨試驗結(jié)果 具體步驟： 1.數(shù)據(jù)輸入 (1)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“組別”、“效果”和“計數(shù)”?！敖M別”和“效果”兩變量的類型選擇為“字符串”，變量“計數(shù)”小數(shù)位數(shù)定義為0，如圖6-1。 圖6-1 例6.1資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-2格式輸入數(shù)據(jù)資料。 圖6-2 例6.1數(shù)據(jù)輸入格式2. 統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 加權(quán)個案 頻率變量：計數(shù) 頻率變量為計數(shù) 確定分

3、析描述統(tǒng)計交叉表 行：組別 行變量 列：效果 列變量 統(tǒng)計量： 卡方 要求進行卡方檢驗 繼續(xù) 確定（2）分析過程說明 單擊“數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 ”，打開圖6-3對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊 ，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為加權(quán)變量，單擊 。 圖6-3 將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”依次單擊主菜單“分析 描述統(tǒng)計 交叉表”，打開圖6-4所示對話框，單擊 ，將行變量“組別”置入“行”框內(nèi)，將列變量“效果”置入“列”框內(nèi)。 圖6-4 行列分析對話框單擊 ，打開圖6-5所示對話框，選中“卡方”，單擊 ，返回圖6-4所示對話框，再單擊 ，輸出表6-2和表6-3所示結(jié)果。 圖6-4

4、行列分析對話框 圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗） 對話框 表6-2 滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果 表6-3 檢驗結(jié)果表 23.結(jié)果說明 表6-2是樣本分類的的頻數(shù)分析表，即列聯(lián)表。 表6-2 滅螨劑A和滅螨劑B殺滅大蜂螨效果3.結(jié)果說明表6-3是卡方檢驗結(jié)果：Person卡方：皮爾遜卡方檢驗計算的卡方值（樣本數(shù)n40且 所有理論值E5）連續(xù)校正b：連續(xù)性校正卡方值（df=1,只用于22列聯(lián)表）Fisher精確檢驗：精確概率法計算的卡方值（用于理論值5） 不同的資料應(yīng)選用不同卡方計算方法。 表6-3 檢驗結(jié)果表 23.結(jié)果說明例6.1為22列聯(lián)表，df=1，適用連續(xù)性校正公式，采用“連續(xù)校正

5、”行的統(tǒng)計結(jié)果。所以 =7.944，P (Sig.)=0.0050.05，差異不顯著，可以認為不同的治療方法與治療效果無關(guān)，即三種治療方法對治療效果的影響差異不顯著。 2 表6-6 檢驗結(jié)果表 2二、RK列聯(lián)表的獨立性檢驗（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.2】對甲、乙、丙3個奶牛場奶牛的產(chǎn)奶性能進行調(diào)查，劃分為高產(chǎn)、中產(chǎn)和低產(chǎn)奶牛3種類型。試檢驗3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比是否有顯著差異。 場地 類型 總和 高產(chǎn)奶牛 中產(chǎn)奶牛 低產(chǎn)奶牛 甲 15 24 12 51 乙 4 2 7 13 丙 20 13 11 44 總和 39 39 30 108 表6-10 三個奶牛場不同

6、類型奶牛分類統(tǒng)計 具體步驟： 1.數(shù)據(jù)輸入 (1)點擊“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“場地”、“奶牛類型”和“計數(shù)”。分別用1、2、3代表三種不同的“場地”和三種不同的“奶牛類型”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-10。 圖6-10 例6.4資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-11格式輸入數(shù)據(jù)資料。 圖6-11 例6.4數(shù)據(jù)輸入格式2. 統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 加權(quán)個案 頻率變量：計數(shù) 頻率變量為計數(shù) 確定分析描述統(tǒng)計交叉表 行：場地 行變量 列：奶牛類型 列變量 統(tǒng)計量： 卡方 要求進行卡方檢驗

7、繼續(xù)精確 精確 計算精確概率值 繼續(xù)確定（2）分析過程說明 單擊“數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 ”，打開圖6-12對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊 ，將變量“計數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“計數(shù)”為權(quán)數(shù)，單擊 。 圖6-7 將“計數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”依次單擊主菜單“分析 描述統(tǒng)計 交叉表”，打開圖6-13所示對話框，單擊 ，將行變量“場地”置入“行”框內(nèi)，將列變量“奶牛類型”置入“列”框內(nèi)。 圖6-13 行列分析對話框單擊 ，打開圖6-5“選擇統(tǒng)計方法”對話框，選中“卡方”，單擊 ，返回圖6-13所示對話框。 圖6-13 行列分析對話框圖6-5選擇統(tǒng)計方法（卡方檢驗） 對話框單擊 ，打開圖6-14所

8、示“精確檢驗”子對話框，選中“精確”，單擊 ，返回圖6-13對話框，再單擊 ，輸出表6-11和表6-12所示結(jié)果。 圖6-13 行列分析對話框圖6-14 計算確切概率值（Exact）子對話框3.結(jié)果說明 表6-11是資料分類的列聯(lián)表。 表6-11 三個奶牛場不同類型奶牛分類統(tǒng)計 3.結(jié)果說明 表6-12是卡方檢驗結(jié)果：本例df=4,樣本數(shù)n=108。表格下方注解表明理論次數(shù)小于5的格子數(shù)有3個，最小理論次數(shù)為3.61。需采用精確概率法計算，即用第三行（Fisher的精確檢驗）的檢驗結(jié)果，P=0.0720.05,差異不顯著，即3個奶牛場不同類型奶牛的構(gòu)成比沒有顯著差異。 表6-12 檢驗結(jié)果表

9、2三、適合性檢驗（補充）（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.3】在研究牛的毛色和角的有無兩對相對性狀分離現(xiàn)象時，用黑色無角牛和紅色有角牛雜交 ，子二代出現(xiàn)黑色無角牛192頭，黑色有角牛78頭，紅色無角牛72頭，紅色有角牛18頭，共360頭。試問這兩對性狀是否符合孟德爾遺傳規(guī)律中9331的遺傳比例？ 具體步驟： 1.數(shù)據(jù)輸入 (1)點擊“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”窗口，分別命名2個變量：“類別”和“實際觀察次數(shù)”。小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-9a。 圖6-9a 例6.3資料的變量命名 (1)單擊“類別”變量的值框右側(cè)，出現(xiàn)圖6-9b對話框，在值框內(nèi)輸入1，標簽框內(nèi)輸入“黑

10、色無角?！?，單擊 ，出現(xiàn)如圖，依次類推，最后單擊 ，各標簽內(nèi)容見圖6-9b。 圖6-9b 例6.3資料“類別”變量的值標簽(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-9c格式輸入數(shù)據(jù)資料。 圖6-9c 例6.3數(shù)據(jù)輸入格式2. 統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 加權(quán)個案 頻率變量：計數(shù) 頻率變量為計數(shù) 確定分析描述統(tǒng)計交叉表 行：治療方法 行變量 列：治療效果 列變量 統(tǒng)計量： 卡方 要求進行卡方檢驗 繼續(xù) 確定（2）分析過程說明 單擊“數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 ”，打開圖6-10對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊 ，將變量“實際觀察次數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“

11、實際觀察次數(shù)”為加權(quán)變量，單擊 。 圖6-10 將“實際觀察次數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”依次單擊主菜單“分析 非參數(shù)檢驗 舊對話框卡方”，打開圖6-11對話框，單擊 ，將變量“類別”置入“檢驗變量列表”框內(nèi)。 圖6-11 卡方檢驗對話框選中“期望值”框內(nèi)的“值”框，在“值”框內(nèi)輸入9，單擊 ，依此完成其余3、3、1輸入及添加。單擊打開圖6-12對話框，選中“描述性”，單擊 ，返回圖6-11對話框。單擊 ，輸出表6-5和表6-6所示結(jié)果。 圖6-11 卡方對話框 圖6-12 卡方檢驗選項對話框3.結(jié)果說明 通過適合性卡方檢驗得：表中第二列是實際頻數(shù)，第三列是理論頻數(shù)，第四列是實際頻數(shù)與理論頻數(shù)

12、之差。 3.結(jié)果說明 表是 的檢驗結(jié)果， =3.378，df=3，漸近顯著性即P值=0.3370.05, 故接受H0，表明實際觀察次數(shù)與理論次數(shù)差異不顯著，可以認為兩對性狀雜交二代的分離現(xiàn)象符合9331的遺傳比例。 2 2 2四、配對 檢驗（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例6.5】用膠乳凝集試驗（LPA）和免疫熒光抗體試驗（FA）兩種方法平行檢測28羽病鴨的番鴨細小病毒（MPV）抗原，檢測結(jié)果如表6-13所示。 表6-13 LPA和FA檢測鴨肝組織MPV抗原結(jié)果 2LPA FA 總和 陽性+ 陰性- 陽性+ 17（a） 0（b） 17陰性- 4（c） 7（d） 11總和 21

13、7 28 具體步驟： 1.數(shù)據(jù)輸入 (1)點擊“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”窗口，分別命名3個變量：“LPA”“FA”和“對子數(shù)”，陽性用1表示，陰性用2表示，小數(shù)位數(shù)都定義為0，如圖6-15a。 圖6-15a 例6.5資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖6-15b格式輸入數(shù)據(jù)資料。 圖6-15b 例6.5數(shù)據(jù)輸入格式2. 統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 加權(quán)個案 頻率變量：對子數(shù) 頻率變量為對子數(shù) 確定分析描述統(tǒng)計交叉表 行：LPA 行變量 列：FA 列變量統(tǒng)計量： McNemar 要求進行卡方檢驗 Kappa 要求進行一致性檢

14、驗 繼續(xù)確定（2）分析過程說明 單擊“數(shù)據(jù) 加權(quán)個案 ”，打開圖6-7對話框，選中“加權(quán)個案”，單擊 ，將變量“對子數(shù)”置入“頻率變量”框內(nèi)，定義“對子數(shù)”為加權(quán)變量，單擊 。 圖6-7 將“對子數(shù)”變量中的數(shù)值轉(zhuǎn)成“權(quán)數(shù)”依次單擊主菜單“分析 描述統(tǒng)計 交叉表”，打開圖6-16所示對話框，單擊 ，將變量“LPA”置入“行”框內(nèi)，將變量“FA”置入“列”框內(nèi)。 圖6-16 行列分析對話框 圖6-16 行列分析對話框單擊 ，打開圖6-17對話框，選中“McNemar”（SPSS用于配對卡方檢驗方法），再選中Kappa（一致性系數(shù)），單擊 ，返回圖6-16所示對話框，再單擊 ，輸出表6-14、6-15和表6-16結(jié)果。 圖6-17 配對資料x2檢驗對話框3.結(jié)果說明 表6-14 兩種檢驗結(jié)果表3.結(jié)果說明 （1