第8章-r215c表資料的分析(編輯修改稿)
2024-09-03 10:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 37 60 合計 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 1. ?2檢驗要求理論數(shù) T不太小 一般認為 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)所在行或列的實際數(shù)與性質(zhì)相近的鄰行鄰列合并，使重新計算的理論數(shù)增大。須知，后兩法可能會損失信息，也會損害樣本的隨機性，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檢驗條件的 R C表資料，最好計算確切概率 2. R C表的確切概率法步驟 ⑴ 確定一個統(tǒng)計量 ， 例如 ?2值 ⑵ 列出行合計與列合計固定的全部可能的 R C表 ，對于每一個表計算統(tǒng)計量和 P值； ⑶ 凡統(tǒng)計量大于原始表的統(tǒng)計量值的那些 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檢驗拒絕 H0，只能說明有差異，不能說明優(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 100 100 100 把第 1， 2列對換，計算結(jié)果完全一樣，這時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 100 100 100 4. 實驗分組變量無序，指標變量有序時，宜用秩和或檢驗 Ridit分析。但當實驗分組變量有序，指標分組變量無序時，仍可用雙向無序 R C表分析方法 5. 多個樣本率或構(gòu)成比的 ?2檢驗拒絕 H0時，只能認為各總體率或構(gòu)成比之間總的來說有差別，不能說明它們彼此間都有差別，可進一步用 ?2分割法作多個樣本率間的“兩兩比較”。 雙向有序但屬性不同 R C表 在卡方檢驗有統(tǒng)計學意義時，Pearson列聯(lián)系數(shù) R可以計算為 22????nRR在 0～ 1間，近于 1說明關(guān)系愈密切 ,近于 0沒有關(guān)系 【 例 】 老年環(huán)混濁度與眼底動脈硬化級別關(guān)聯(lián) 眼底動脈 硬化級別 老 年 環(huán) 混 濁 程 度 合計 － ＋ ＋＋ ＋＋＋ ＋＋＋＋ 正常 7() 8 3 0() 3() 21 I級 16 37 21 3 10 87 IIA級 12 30 27 8 8 85 IIB級 4 20 12 8() 12 56 III級 0() 0() 2() 1() 0() 3 合計 39 95 64 20 33 252 解 可用單向有序 ?2檢驗， H0：老年環(huán)混濁度與眼底動脈硬化級別無關(guān) 理論數(shù)小于 5的格子有 9個，超過總數(shù)的 20%，將IIB級和 III級合并求 ?2值 6 5 4 33591221958213975 2 5 2222 ????????? ????????? ??df＝ (4－ 1) (5－ 1)＝ 12， ?(12)＝ ， P＜ ，按 α＝ H0，可認為老年環(huán)混濁度與眼底動脈硬化級別有關(guān)聯(lián) 【 DPS操作 】 IIB級和 III級合并后，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)計菜單 → “線性趨勢分析”命令 擬合優(yōu)度卡方＝ df＝ 12 P＝ 選擇分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計菜單 → “列聯(lián)表對應分析”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 方表統(tǒng)計分析 McNemar檢驗 雙向有序且屬性相同的 R C表有 R＝ C，稱為方表（ square table）。在診斷檢驗中，對水平數(shù) ≥3的配伍設計問題，進行一致性（ agreement）或吻合性檢驗，通常使用 McNemar檢驗和 Kappa檢驗 甲評估 的類別 乙評估的類別 合計 1 2 … k 1 x11 x12 … x1c m1 2 x21 x22 … x2c m2 … … … … … … k xc1 xc2 … xcc mc 合計 n1 n2 … nc n McNemar檢驗用來檢驗配對方表中關(guān)于對角線兩側(cè)的計數(shù)值是否對稱，如果不對稱，則表示兩個評估結(jié)果不一致的部分在一個方向的改變較另一個大。其檢驗假設為： H0： xij＝ xji，對于所有的 i＜ j，方表中關(guān)于對角線兩側(cè)的計數(shù)值對稱，即兩者吻合 ijjiijjixxxx???? 22 )(?df＝ k(k－ 1)/2 【 例 】 某醫(yī)院神經(jīng)科對近三年收治的 96例內(nèi)囊出血病人的發(fā)生部位進行分析，發(fā)生于左側(cè)者 55例，右側(cè)者 4l例，試問內(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 ?2＝ (ab)2／ (a+b)＝ (5541)2／ (55+41)= P＞ , 可認為內(nèi)囊出血左右兩側(cè)發(fā)生率無差別。 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檢驗稱一致性檢驗， Kappa值簡記為 K eeAPPPK???1PA為實際觀察到的一致率； Pe
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