spss學習系列24卡方檢驗-資料下載頁
2025-07-13 20:46本頁面
【正文】 因素的方法，從而能得到更準確的結(jié)果，若樣本量足夠大還可用引入更多的分層。（2）SPSS的CMH卡方檢驗只能進行兩分類變量檢驗，而不能進行多分類變量的檢驗；當分層變量和要分析的變量存在交互作用時，分層卡方檢驗就不再適用，此時應當考慮用對數(shù)線性模型或Logistic模型來進行更為深入和準確的分析。（五）配對設計列聯(lián)表的Kappa一致檢驗以及配對卡方檢驗一、Kappa一致檢驗配對設計列聯(lián)表的行變量和列變量反應的是同一事物的同一屬性的相同水平，只是對該屬性各水平的區(qū)分方法不同。例如，某疾病的診斷結(jié)果表，行變量為一種診斷方法，列變量為另一種診斷方法；對某事物的評價等級表，行變量和列變量分別顯示不同專家的評價。對于配對設計列聯(lián)表，希望檢驗兩種方法給出的結(jié)果是否一致，適合用Kappa一致檢驗。注意：Pearson卡方檢驗只能檢驗兩種測量結(jié)果之間是否存在關聯(lián)，不能判斷其是否具有一致性。問題：某公司擴展業(yè)務開新分店選址，請兩位顧問分別對20個地址進行評價，分為好、中、差3個等級，想知道兩人的評價結(jié)果是否一致？count=頻數(shù)，cons1,cons2表示兩位顧問的評價：1=差，2=中，3=好；例如第一行數(shù)據(jù)：6,1,1表示兩顧問都評為“差”的有6個地址。 1. 【數(shù)據(jù)】——【加權(quán)個案】，打開“加權(quán)個案”窗口，勾選“加權(quán)個案”，將變量“頻數(shù)”選入【頻率變量】框，點【確定】2. 【分析】——【統(tǒng)計描述】——【交叉表】，打開“交叉表”窗口，將變量“cons1，cons2”分別選入【行】【列】框；3. 點【統(tǒng)計量】，打開“統(tǒng)計量”子窗口，勾選“Kappa”，點【繼續(xù)】；4. 由于數(shù)據(jù)量較小才用精確檢驗，點【精確】，打開“精確檢驗”子窗口，勾選“精確”，點【繼續(xù)】；點【確定】得到顧問一的評價* 顧問二的評價 交叉制表計數(shù)顧問二的評價合計差中好顧問一的評價差6006中5229好1045合計122620對稱度量值漸進標準誤差a近似值 Tb近似值 Sig.精確 Sig.一致性度量Kappa.429.131.001.001有效案例中的 N20a. 不假定零假設。b. 使用漸進標準誤差假定零假設。結(jié)果說明：Kappa檢驗的原假設H0: Kappa值=0, 即兩者完全不一致；本例中，P值=, 拒絕原假設H0, 即認為結(jié)果存在一致性。注：（1）Kappa值，即內(nèi)部一致性系數(shù)。根據(jù)經(jīng)驗，一般當Kappa值≥，認為一致性較好；≤Kappa值，一致性一般；Kappa值，一致性較差；（2）一致性檢驗在醫(yī)學上應用較多（簡單異形的診斷方法是否能替代操作復雜的診斷方法）；數(shù)據(jù)分析中，比較兩種預測結(jié)果的一致性時，也可能用到一致性檢驗。二、McNemar配對卡方檢驗兩位顧問的評價似乎不太一樣，如何加以分析？McNemar配對卡方檢驗適合解決該問題。在Kappa一致檢驗的第3步，勾選“McNemar”即可。得到結(jié)果：卡方檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))McNemarBowker 檢驗3.046有效案例中的 N20原假設H0: 兩顧問的評價無差別，P值=, 拒絕原假設H0，即兩者評價有差別。注：Kappa一致檢驗會利用列聯(lián)表的全部信息；McNemar配對卡方檢驗只利用非主對角線單元格的信息（更關心兩者的差異）
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