SPSS卡方检验的操作原理

SPSS卡方检验的操作原理 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅卡方检验基础四格 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 卡方检验配对卡方检验与一致性检验两分类变量间关联程度的度量分层卡方检验小结内容提要浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅卡方检验用途1、方差同质性测验又称Bartlett test用于做正态性检验的条件。无效假设方差同质P0.052、适合性检验Test for goodness-of-fit无效假设符合理论分布P0.053、独立性检验Test for independence用于检验两个变数是否相关无效假设两个变数相互独立不相关P0.05其他的检验见下文。浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 主 要用于分类变量根据样本数据推断总体的分布与 期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是 否相关或相互独立。其原假设为H0观察频数与期望频数没有差别卡方检验基础浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅首先假设H0 成立计算出χ2值它表示观察值与理论值之间 的偏离程度。根据χ2分布χ2统计量以及自由度可以确定 在H0 成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。 如果P 很小说明观察值和理论值偏离程度太大应当拒 绝原假设表示比较资料之间有显著性差异否则就不能 拒绝原假设尚不能认为样本所代表的实际情况与理论假 设有差别。卡方检验基础χ2检验的基本思想浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅χ2值的计算22AEEχ???由英国统计学家Karl Pearson首次提出故被 称为Pearson χ2 。卡方检验基础浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅当n比较大时 χ2 统计量近似服从k -1个自由度的χ2分布。 在自由度固定时每个χ2值与 P 值相对 应此概率值即为在H0 成立的前提下出现这样一个样本 或偏一个概率值 离假设总体更远的样本的概率。如果P 值小于或等于 显著性水准则拒绝H0 接受H1 即观察频数与期望频数不 一致。如果P 值大于显著性水准则不拒绝H0 认为观察 频数与期望频数无显著性差异。P 值越小说明H0 假设正 确的可能性越小P 值越大说明H0 假设正确的可能性越 大。卡方检验基础卡方分布浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致如是否符合正态 分布Possion分布等检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率检验两个分类变量是否相互独立如吸烟是否与呼吸道疾病有关检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后另两个分类变量是 否独立如上例控制年龄、性别之后吸烟是否与呼吸道疾病有关检验两种方法的结果是否一致如两种诊断方法对同一批人进行诊 断其诊断结果是否一致卡方检验基础用途浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅例1 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两 种处理方法观察对某种癌症的疗效结果见下 表。数据见cancer.sav四格表卡方检验处理疗效合计有效无效药物加化疗421355单用药物48351合计9016106两种治疗方法的疗效比较检验两个变量是否存在显著性差异又如模拟值和实际值之间的检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅首先建立数据文件如下。四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅注意由于上表给出的不是原始数据而是频数表数据应 该进行预处理。四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅结果 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗效比较的行×列表除了观察值以外还有 期望值。四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅结果分析 此为四格表χ2检验的结果χ26.508P0.011差异有显著性意义即药物加化疗与单用药物 治疗癌症的疗效有显著性差异。四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计 学教研室沈毅连续性校正χ2检验仅适用于四格表资料在n40所有期望频数均大于1只 有1/5单元 格的期望频数大于1小于5时Fisher精确概率法在样本含量5时结论与 Pearson χ2基本一致几种卡方检验的比较四格表卡方检验浙江大学医学院流行病与 卫生统计学教研室沈毅配对卡方检验在Pearson卡方检验中对行列变量的相关性作 了检 验其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。实际应用中还有一种列联表其 中的行列变量反映的 是一个事物的同一属性。例如把每一份标本分为两份分 别用 两种方法进行化验比较两种化验方法的结果是否有 本质不同或分别采用甲、乙两种 方法对同一批病人进行 检查比较此两种方法的结果是否有本质不同此时要用 配对 卡方检验。浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅配对卡方检验配对卡方 检验公式22 bcbcχ??若bc40则用公式若bc?40则用公式221bcbcχ????浙江大学医学院 流行病与卫生统计学教研室沈毅例2 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58 名 可疑系统性红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定结 果见下表问两种方法的检 测结果有无差别数据见 McNemar.sav免疫荧光法乳胶凝集法合计11122323335合计 134558两种方法的检测结果配对卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研 室沈毅首先建立数据文件如下。配对卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学 处教研室沈毅配对卡方检验同理由于是频数表数据应该先用weight cases进行预 理。不能忘记 哦浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅在此选入频数变量 即可进 行下一步的分析。配对卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅配对卡方检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅配对卡方检验浙 江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅配对卡方检验选中进行配对 卡方检 验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅Chi-Square Tests14.154b1.00011.8361.00114.5501.000.000.00013.9101.000.013c58Pearson Chi-SquareContinuity CorrectionaLikelihood RatioFishers Exact TestLinear-by-LinearAssociationMcNemar TestN of Valid CasesValuedfAsymp. Sig.2-sidedExact Sig.2-sidedExact Sig.1-sidedComputed only for a 2x2 tablea. 0 cells .0 have expected count less than 5. The minimum expected count16.b. Binomial distribution used.c. 配对卡方检验结果分析浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅在 Pearson 卡方检验中对行变量和列变量的相关性作检 验其中行变量和列变量是一 个事物的两个不同属性。在实际中还有一种列联表其行变量和列变量反映的是 一个 事物的同一属性的相同水平只是对该属性各水平的 区分方法不同。其特征是行的数 目和列的数目总是相同 的。如果希望检验这两种区分同一属性的方法给出的结果 是否一致则不应当使用Pearson χ2检验而应该采用 Kappa一致性检验对两种方法一 致程度进行评价。一致性检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅 Symmetric Measures.455.1153.762.00058KappaMeasure of AgreeN of Valid CasesValueAsymp.Std. ErroraApprox. TbApprox. Sig.Not assuming the null hypothesis.a. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b. 结果 分析如果在crosstab过程的statistics子对话框中勾选上Kappa复选框则有以下结果一 致性检验浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室沈毅一般认为当Kappa?0.75时 表明两者一致性较好0.75Kappa ?0.4时表明一致性一般Kappa