[醫(yī)學(xué)]卡方檢驗(yàn)-研究生(編輯修改稿)
2024-11-14 22:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 者 ACE基因型的總體構(gòu)成比不同 α= 按公式（ 7~10）計(jì)算 χ2=249(422/111 72＋ 482/111 120＋ … ＋ 362/138 57－ 1) = υ = (2－ 1) (3－ 1)=2 查 χ2界值表得 P。 按 α= H0, 接受 H1，認(rèn)為 DN與無 DN的 2型糖尿病患者的 ACE基因型分布不同。 (三 )雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn) 例 78 測得某地 5801人的 ABO血型和 MN血型結(jié)果如表 710，問兩種血型系統(tǒng)之間是否有關(guān)聯(lián)？ 表 710 某地 5801人的血型 ABO血型 MN血型 合 計(jì) M N MN O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合計(jì) 1451 1666 2684 5801 H0：兩種血型系統(tǒng)間無關(guān)聯(lián) H1：兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián) α = ?2=5801[4322/(1823 1451)＋ 4902/(1823 1666)＋ … ＋ 322/(348 2684)－ 1]= υ = (4－ 1)(3－ 1)=6 查 ?2界值表得 P。按 α = H0 ，接受 H1，認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間有關(guān)聯(lián)。 若需進(jìn)一步分析關(guān)系的密切程度時(shí)，可計(jì)算 Pearson列聯(lián)系數(shù) C C取值范圍在 0～ 1之間。 0 表示獨(dú)立： 1 表示完全相關(guān)； 愈接近于 0，關(guān)系愈不密切， 愈接近于 1，關(guān)系愈密切。 22c n????(四 )、行 列表資料檢驗(yàn)的注意事項(xiàng) 理論頻數(shù) T不應(yīng)太小； 不宜有 1/5以上的格子 1≤T5。 不宜有一個(gè)格子的 T1 若出現(xiàn)上述情況，處理的方法有： (1)最好是增加樣本的含量 (繼續(xù)觀察 )，使 T增加 (2)根據(jù)專業(yè)知識，考慮能否刪去 T太小的行或列，或 T太小的行間或列間，進(jìn)行合理的合并 組別 痊愈 好轉(zhuǎn) 無效 惡化 死亡 甲 T 1 T 1 乙 (3)改用雙向無序表的確切概率法 多個(gè)率比較，若所得統(tǒng)計(jì)推斷為拒絕 H0， 接受 H1時(shí)，只能認(rèn)為各總體率之間總的來說有差別。要進(jìn)一步推斷哪兩兩總體率之間有差別，需進(jìn)一步做多個(gè)樣本率的多重比較。 對于有序的 R C表資料不宜用 ? 2檢驗(yàn) （見后） (五 )R C表的分類及其檢驗(yàn)方法的選擇 雙向無序 R C表 : R C表中兩個(gè)分類變量皆為無序分類變量，如表 7 7 710。對于該類資料： ① 若研究目的為多個(gè)樣本率 (或構(gòu)成比 )的比較，可用 R 2表資料的 ?2檢驗(yàn) ② 若研究目的為分析兩個(gè)分類變量之間有無關(guān)聯(lián)性以及關(guān)系的密切程度時(shí)，可用 R C表資料的 ?2檢驗(yàn)以及 Pearson列聯(lián)系數(shù)進(jìn)行分析。 單向有序 R C表 : 有兩種形式 ① R C表中的分組變量是有序的 (如年齡 )，而指標(biāo)變量是無序的 (如傳染病的類型 )，其研究目的通常是分析不同年齡組各種傳染病的構(gòu)成情況，此種單向有序 R C表資料可用行 列資料的 ?2檢驗(yàn) 。 ② R C表中的分組變量為無序的 (如療法 )，而指標(biāo)變量是有序的 (如療效按等級分組 )，其研究目的為比較不同方法的療效，此種單向有序 R C表資料宜用 秩和檢驗(yàn) 進(jìn)行分析。 雙向有序?qū)傩韵嗤?R C表 : R C表中的兩分類變量皆為有序且屬性相同。實(shí)際上是 2 2配對設(shè)計(jì)的擴(kuò)展，即水平數(shù) ≥3的診斷試驗(yàn)配伍設(shè)計(jì)，如用兩種檢測方法同時(shí)對同一批樣品的測定結(jié)果。其研究目的通常是分析兩種檢驗(yàn)方法的一致性，此時(shí)宜用一致性檢驗(yàn) (Kappa檢驗(yàn) )， 甲 乙 法 法 + ++ +++ + ++ +++ 雙向有序?qū)傩圆煌?R C表 : R C表中兩分類變量皆為有序的，但屬性不同，如表 713。 ①若目的為分析不同年齡組的療效有無差別時(shí)，可把它視為單向有序 R C表資料，選用秩和檢驗(yàn) ， ②若目的為分析兩有序分類變量間是否存在相關(guān)關(guān)系，宜用等級相關(guān)分析或積矩相關(guān)分析或 Pearson積矩相關(guān)分析 ③若研究目的為分析兩有序分類變量間是否存在線性變化趨勢，宜用有序分組資料的線性趨勢檢驗(yàn)。 方法： 1. χ 2分割法 （ partitions of χ 2 method) 2. Scheffe’可信區(qū)間法 3. SNK法 五、多個(gè)樣本率間的多重比較 ( 一 ) χ 2分割法 1 、基本思想 ①多個(gè)樣本率比較若結(jié)論為拒絕 H0，接受 H1時(shí)，需進(jìn)一步做多重比較，即做兩兩之間的比較，說明每兩個(gè)總體率之間是否有差異。 ②方法：把 R 2表直接分割成多個(gè)獨(dú)立的四格表，進(jìn)行兩兩比較的 χ 2檢驗(yàn)，但必須重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)α，其目的是保證檢驗(yàn)假設(shè)中的 Ⅰ 型錯(cuò)誤 α的概率不變。 表 712 ：表 78三個(gè)有效率的比較可分割成 3個(gè)四格表 對比組 有效 無效 合計(jì) χ 2 P 物理療法 199 7 206 藥物療法 164 18 182 6 .76 ﹤ 合計(jì) 363 25 388 物理療法 199 7 206 外用膏藥 118 26 144 ﹤ 合計(jì) 317 33 350 藥物療法 164 18 182 外用膏藥 118 26 144 ﹥ 合計(jì) 282 44 326 α的調(diào)整方法 ①多個(gè)率之間的每兩兩之間的比較： k個(gè) 樣本率每兩兩之間進(jìn)行比較，共有
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