医学统计学方法与操作笔记——卡方检验

医学统计学方法与操作笔记——卡方检验总结，卡方检验相关的方法与SPSS操作笔记，供学习参考。

卡方检验

计数资料

条件

双向无序变量

四格表

Pearson χ2检验

总例数n≥40且所有格子的T≥5

Tmin=(行合计min×列合计min)/n



校正χ2检验

总例数n≥40且所有格子的1≤T＜5

Fisher确切概率法

n＜40或T＜1

R×C表

Pearson χ2检验



多重比较

多个实验组与统一对照组比较

多个实验组间的两两比较

Fisher确切概率法

配对四格表

Pearson χ2检验

两种方法（行变量和列变量）之间的独立性检验

Kappa检验

一致性检验

McNemar检验

优势性检验

SPSS操作

成组设计四格表

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=处理办法、列=治疗结局）→统计量（卡方）→继续，确定



配对设计四格表

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=甲法、列=乙法）→统计量（卡方、McNemar）→继续，确定

由于甲乙两法一致阳性数a和一致阴性数d相同，如果要比较甲乙两法何者为优，只要比较b和c即可，采用配对x2检验(或McNemanr检验) ;如果要了解甲乙两法测定结果之间有无相关关系，则要考虑a、b、c、d,采用普通四格表x2检验。



在定性资料的统计分析中，两组率之间的比较，设计类型如果是按配对设计，则要按配对设计的卡方检验来完成。不能采用成组设计的卡方检验，否则会降低统计学的检验效能。

成组设计行×列表

多个样本率之间的比较

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=年份、列=贫血情况）→统计量（卡方）→继续→单元格（观察值、期望值、行）→继续，确定



多个构成比之间的比较

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=地区、列=营养类型）→统计量（卡方）→继续→单元格（观察值、期望值、行、列）→继续，确定



似然比检验和确切概率法

似然比检验

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=年龄、列=血红蛋白含量）→统计量（卡方）→继续→单元格（观察值、期望值、行、列）→继续，确定



确切概率法

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=肥胖程度、列=血压控制情况）→统计量（卡方）→继续→精确（Monte Carlo、置信水平99%)→继续，确定



卡方检验的多重比较

步骤：建立数据库→数据→加权个案（频数）→分析→统计描述→交叉表（行=聘任制看法、列=地区）→统计量（卡方）→继续，确定



拆分成乡镇和县城、乡镇和城市、县城和城市，然后分别计算卡方值和P值，此时的P值应与0.05/3比较