第8章-r215c表資料的分析(編輯修改稿)
2025-09-03 10:57 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 37 60 合計(jì) 14 32 60 93 199 解 H0：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比相同； H1：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比不同 609337328815148871 9 9 2222 ????????? ????????? ??df＝ (3－ 1) (4－ 1)＝ 6，查 ?2界值表， ?(6) ＝， P＞ 。不能認(rèn)為三種療法治療的病人按中醫(yī)分型構(gòu)成比有差別 R C表的分析，要注意以下幾點(diǎn) 1. ?2檢驗(yàn)要求理論數(shù) T不太小 一般認(rèn)為 R C表中不宜有 20%以上格子的 T＜ 5，不能有 T＜ 1。理論數(shù)太小時(shí)的處理辦法： ⑴ 最好增加樣本例數(shù)以增大理論數(shù)。 ⑵ 刪去理論數(shù)太小的行和列。 ⑶ 將太小理論數(shù)所在行或列的實(shí)際數(shù)與性質(zhì)相近的鄰行鄰列合并，使重新計(jì)算的理論數(shù)增大。須知，后兩法可能會(huì)損失信息，也會(huì)損害樣本的隨機(jī)性，不同的合并方式有可能影響推斷結(jié)論，故不宜作為常規(guī)方法。 ⑷ 不滿足 ?2檢驗(yàn)條件的 R C表資料，最好計(jì)算確切概率 2. R C表的確切概率法步驟 ⑴ 確定一個(gè)統(tǒng)計(jì)量 ， 例如 ?2值 ⑵ 列出行合計(jì)與列合計(jì)固定的全部可能的 R C表 ，對(duì)于每一個(gè)表計(jì)算統(tǒng)計(jì)量和 P值； ⑶ 凡統(tǒng)計(jì)量大于原始表的統(tǒng)計(jì)量值的那些 R C表的P值之和，即為確切概率 P值，一般用統(tǒng)計(jì)軟件完成 SPSS， Analyze→Dsecriptive statistic→Crosstabs ，擊 Statistics按鈕，指定 Chisquare及 Exact:Monte Carlo（確切概率：蒙特卡洛法） 3. ?2檢驗(yàn)拒絕 H0，只能說(shuō)明有差異，不能說(shuō)明優(yōu)劣 【 例 】 用某種藥物的三種劑量各治療 100例病人 療效 藥物劑量 (毫克 /公斤體重 ) 10 20 30 治愈 50 60 70 未愈 50 40 30 合計(jì) 100 100 100 把第 1， 2列對(duì)換，計(jì)算結(jié)果完全一樣，這時(shí)雖可得出治愈與藥物劑量有關(guān)的結(jié)論，但不能推論治愈率隨藥物劑量增加而升高 療效 藥物劑量 (毫克 /公斤體重 ) 10 20 30 治愈 60 50 70 未愈 40 50 30 合計(jì) 100 100 100 4. 實(shí)驗(yàn)分組變量無(wú)序，指標(biāo)變量有序時(shí)，宜用秩和或檢驗(yàn) Ridit分析。但當(dāng)實(shí)驗(yàn)分組變量有序，指標(biāo)分組變量無(wú)序時(shí)，仍可用雙向無(wú)序 R C表分析方法 5. 多個(gè)樣本率或構(gòu)成比的 ?2檢驗(yàn)拒絕 H0時(shí)，只能認(rèn)為各總體率或構(gòu)成比之間總的來(lái)說(shuō)有差別，不能說(shuō)明它們彼此間都有差別，可進(jìn)一步用 ?2分割法作多個(gè)樣本率間的“兩兩比較”。 雙向有序但屬性不同 R C表 在卡方檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，Pearson列聯(lián)系數(shù) R可以計(jì)算為 22????nRR在 0～ 1間，近于 1說(shuō)明關(guān)系愈密切 ,近于 0沒有關(guān)系 【 例 】 老年環(huán)混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別關(guān)聯(lián) 眼底動(dòng)脈 硬化級(jí)別 老 年 環(huán) 混 濁 程 度 合計(jì) － ＋ ＋＋ ＋＋＋ ＋＋＋＋ 正常 7() 8 3 0() 3() 21 I級(jí) 16 37 21 3 10 87 IIA級(jí) 12 30 27 8 8 85 IIB級(jí) 4 20 12 8() 12 56 III級(jí) 0() 0() 2() 1() 0() 3 合計(jì) 39 95 64 20 33 252 解 可用單向有序 ?2檢驗(yàn)， H0：老年環(huán)混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別無(wú)關(guān) 理論數(shù)小于 5的格子有 9個(gè)，超過(guò)總數(shù)的 20%，將IIB級(jí)和 III級(jí)合并求 ?2值 6 5 4 33591221958213975 2 5 2222 ????????? ????????? ??df＝ (4－ 1) (5－ 1)＝ 12， ?(12)＝ ， P＜ ，按 α＝ H0，可認(rèn)為老年環(huán)混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別有關(guān)聯(lián) 【 DPS操作 】 IIB級(jí)和 III級(jí)合并后，是雙向有序且屬性不同的 4 5表。選定數(shù)據(jù)塊，選擇分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)菜單 → “列聯(lián)表 Spearman相關(guān)”命令 65 ???RSpearman 相關(guān)系數(shù)＝－ df＝ 250 P＝ 選擇分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)菜單 → “線性趨勢(shì)分析”命令 擬合優(yōu)度卡方＝ df＝ 12 P＝ 選擇分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)菜單 → “列聯(lián)表對(duì)應(yīng)分析”命令 No. 相關(guān)系數(shù) 特征值 卡方值 自由度 顯著水平 卡方 % 1 6 2 4 3 2 合計(jì) 方表統(tǒng)計(jì)分析 McNemar檢驗(yàn) 雙向有序且屬性相同的 R C表有 R＝ C，稱為方表（ square table）。在診斷檢驗(yàn)中，對(duì)水平數(shù) ≥3的配伍設(shè)計(jì)問(wèn)題，進(jìn)行一致性（ agreement）或吻合性檢驗(yàn)，通常使用 McNemar檢驗(yàn)和 Kappa檢驗(yàn) 甲評(píng)估 的類別 乙評(píng)估的類別 合計(jì) 1 2 … k 1 x11 x12 … x1c m1 2 x21 x22 … x2c m2 … … … … … … k xc1 xc2 … xcc mc 合計(jì) n1 n2 … nc n McNemar檢驗(yàn)用來(lái)檢驗(yàn)配對(duì)方表中關(guān)于對(duì)角線兩側(cè)的計(jì)數(shù)值是否對(duì)稱，如果不對(duì)稱，則表示兩個(gè)評(píng)估結(jié)果不一致的部分在一個(gè)方向的改變較另一個(gè)大。其檢驗(yàn)假設(shè)為： H0： xij＝ xji，對(duì)于所有的 i＜ j，方表中關(guān)于對(duì)角線兩側(cè)的計(jì)數(shù)值對(duì)稱，即兩者吻合 ijjiijjixxxx???? 22 )(?df＝ k(k－ 1)/2 【 例 】 某醫(yī)院神經(jīng)科對(duì)近三年收治的 96例內(nèi)囊出血病人的發(fā)生部位進(jìn)行分析，發(fā)生于左側(cè)者 55例，右側(cè)者 4l例，試問(wèn)內(nèi)囊出血是否好發(fā)在左側(cè) ? H0：左發(fā)生率＝右發(fā)生率， H 1：左發(fā)生率＞右發(fā)生率。 Kappa檢驗(yàn) ?2＝ (ab)2／ (a+b)＝ (5541)2／ (55+41)= P＞ , 可認(rèn)為內(nèi)囊出血左右兩側(cè)發(fā)生率無(wú)差別。 醫(yī)藥工作檢查同一患者、同一 X片、同一病理切片可能判斷不一致。 Kappa檢驗(yàn)稱一致性檢驗(yàn)， Kappa值簡(jiǎn)記為 K eeAPPPK???1PA為實(shí)際觀察到的一致率； Pe
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