r215c表卡方檢驗(編輯修改稿)
2024-09-01 00:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。 2022年 8月 23日 2. spss操作過程 ? （ 1）在 spss中調(diào)出數(shù)據(jù)文件 ? （ 2）頻數(shù)變量加權。 ? 從菜單選擇 ? Data→Weight Cases ? 彈出 Weight Cases對話框，選擇Weight Cases by框，框內(nèi)選入“頻數(shù)”，即指定該變量為頻數(shù)變量 2022年 8月 23日 ? （ 3） ?2檢驗 從菜單選擇 Analyze→Descriptive Statistics→Crosstable 指定 Row(s)：療法 Columns(s)：中醫(yī)分型 擊 Statistics按鈕選擇 Chisquare。 2022年 8月 23日 輸出結(jié)果 理論數(shù)小于 5的格子數(shù)為 2(占 %),最小理論數(shù)為 2022年 8月 23日 結(jié)果分析 ? 表下方提示理論頻數(shù)小于 5的單元格有 2個，最小理論頻數(shù)為 5，說明可用Pearson卡方檢驗。 ? 結(jié)果分析： Pearson ?2 =，雙側(cè) P＝，以 α＝ H0，不能認為三組病人中醫(yī)分型的構成比不同。 2022年 8月 23日 四 、 R C表 ?2 檢驗應注意的問題 1. R C表中 ， 不宜有較多格子 （ 1/5） 的理論頻數(shù)小于 5或理論頻數(shù)小于 1， 否則易犯第一類錯誤 。 出現(xiàn)某些格子中理論頻數(shù)過小時： （ 1） 增大樣本含量 （ 最好 ！ ） （ 2） 刪去 該格所在的行或列 （ 丟失信息 ！ ） （ 3） 根據(jù) 專業(yè)知識 將該格所在行或列與別的行或列 合并 。 （ 丟失信息 ！ 甚至出假象 ） （ 4） 計算 R C表的確切概率 2022年 8月 23日 ? ， 若效應有強弱的等級 ， 如 +， ++， +++， 最好采用后面的非參數(shù)檢驗方法 。 ?2檢驗只能反映其構成比有無差異 ， 不能比較效應的平均水平 。 ? ， 可考慮趨勢檢驗或等級相關分析 。 ? ?2檢驗 ， 結(jié)論為拒絕 H0時 、 需進一步作兩兩比較 。 R C表 ?2 檢驗應注意的問題 2022年 8月 23日 療效 病情 合計 單純型 單純型合并肺氣腫 控制 65 42 102 顯效 18 6 24 有效 30 23 53 近控 13 11 24 合計 126 82 208 某藥對兩種不同病情的支氣管炎的療效 2022年 8月 23日 ? 例 87 收集老年環(huán)混濁程度與眼底動脈硬化級別資料如表 88。 ? 表 88為雙向
公司管理相關推薦
鄂ICP備17016276號-1