第11章_卡方检验

理论频数不宜太小 理论频数太小的处理办法 增大样本例数 删除或合并理论频数太小的行或列 确切概率法 行列表资料的几个特殊问题行列表资料的几个特殊问题关于单向有序行列表的统计处理表11.6　甲、乙两药治疗尿道感染的疗效行列表资料的几个特殊问题行列表资料的几个特殊问题多组率(或构成比)比较的2检验 结论为拒绝检验假设, 只能认为各总体率(或总体构成比)之间总的说来有差别, 但不能说明它们彼此间都有差别, 或某两者间有差别 卡方分割法 调整检验水准： 高级统计方法卡方分割法卡方分割法表11.4 三种方案治疗轻、中度高血压的效果例11.6例11.6某研究者欲比较心电图和生化测定诊断低钾血症的价值，分别采用两种方法对79名临床确诊的低钾血症患者进行检查，结果见表11.9。问两种方法的检测结果是否不同？ null表11.9 两种方法诊断低血钾的结果分 析分 析分析目的 两种方法的检出率是否有差别 变量类型 效应指标按是否有效分成两类(+/-)，二分类变量 设计类型 配对设计 已知条件配对设计四格表McNemar检验 配对设计四格表McNemar检验 表11.8 配对四格表形式 McNemar检验中的2和2分布McNemar检验中的2和2分布b+c40时, 无须校正 b+c<40时, 需计算校正值 null表11.9 两种方法诊断低血钾的结果完整步骤完整步骤建立检验假设，确立检验水准 H0 :两种方法的总体检出率相同，即B=C H1 :两种方法的总体检出率不同，即BC =0.05 计算检验统计量 ，故需进行校正。null确定P值，作出统计推断 查附表9, 2界值表，得P<0.005，按=0.05水准拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义，故可以认为两种方法的检出率不同，由于心电图检测的阳性率为88.61%，生化测定方法的阳性率为62.03%，则心电图的阳性率高于生化测定方法。 引例引例例11.7 某研究欲比较X线和CT对强直性脊柱炎(AS)骶髂关节病变的诊断价值，收集临床上诊断为AS的患者136 例，对272个骶髂关节分别拍摄X线平片和CT扫描，结果见表11.11。问两种方法诊断骶髂关节病变的分级有无差别？null表11.11 两种方法诊断骶髂关节病变的分级情况分 析分 析分析目的 诊断骶髂关节病变的分级有无差别 变量类型 效应指标按是否诊断结果分成4类，多分类变量 设计类型 配对设计 已知条件配对设计rr列联表的分析配对设计rr列联表的分析配对rr列联表的形式平方表(Square table)null表11.11 两种方法诊断骶髂关节病变的分级情况配对设计kk列联表的分析配对设计kk列联表的分析检验边缘分布概率/频数是否相同 检验主对角线概率/频数分布是否对称—包卡尔对称性检定(Bowker’s test of symmetry) 2检验的基本思想2检验的基本思想对总体提出某种假设计算理论频数T用2统计量度量A、T的吻合程度在2分布的基础上说明是否发生小概率事件2分布和2统计量 之间的关系2检验2检验率或构成比概率齐性检验：比较不同总体率或构成比有无差别 拟合优度检验：检验某事物的频数分布是否符合特定理论分布 关联性分析/独立性检验：说明行变量和列变量是否相关 线性趋势检验：分析率是否随因素的分层等级变化的趋势拟合优度检验拟合优度检验按照该理论分布计算理论频数，利用2检验，推断实际频数与理论频数的吻合程度。 假设频数分布服从理论分布 若理论分布参数未知，用样本信息加以估计，估计参数的个数用s表示 计算k组(组段) 的理论频数T 用2统计量度量A、T的吻合程度 在2分布的基础上说明是否发生小概率事件 2检验条件2检验条件样本含量应充分大，每个组段的理论频数均应5 将理论频数小于5的组段与相邻组段合并 当=1时，可进行连续性校正2检验过程2检验过程建立检验假设，确立检验水准 H0：频数分布服从理论分布 H1：频数分布不服从理论分布 =0.1 计算检验统计量 确定P值，作出统计推断 若P>认为服从理论分布 若P认为不服从理论分布null调查成都医学院100名学生，其中男性38人，女性62人，试判断成都医学院的男女构成是否与全国的性别构成1:1不同？505050505.762-1=12检验2检验率或构成比概率齐性检验：比较不同总体率或构成比有无差别 拟合优度检验：检验某事物的频数分布是否符合特定理论分布 关联性分析/独立性检验：说明行变量和列变量是否相关(有关联) 线性趋势检验：分析率是否随因素的分层等级变化的趋势列联表列联表列联表的形式若事件X、Y相互独立，则P(XRYc)=P(XR)P(Yc)关联性分析关联性分析例13.6 为研究青少年在校情况与对艾滋病知晓情况之间的关系，某研究者在某地共调查了384名青少年，并对每名青少年按是否在校和对艾滋病是否知晓两种属性交叉分类，如表13.3所示。试问两变量是否存在关联性？null表13.3 某地青少年是否在校与对艾滋病是否知晓的列联表假设知晓情况和是否在校相互独立分析过程分析过程(1) 建立检验假设，确定检验水准 H0：青少年是否在校与对艾滋病是否知晓之间互相独立(无关) H1：青少年是否在校与对艾滋病是否知晓之间互相关联 =0.05 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P值，作出统计推断总 结总 结2检验的适用范围 2检验的基本思想 2检验的适用条件(是否需要校正？是否需要换用其他方法？） 思 考思 考2检验属于单侧检验还是双侧检验？ 2检验属于参数检验还是非参数检验？ null