spss學(xué)習(xí)系列24卡方檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)
2025-07-13 20:46本頁(yè)面
【正文】 因素的方法，從而能得到更準(zhǔn)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(yàn)只能進(jìn)行兩分類變量檢驗(yàn)，而不能進(jìn)行多分類變量的檢驗(yàn)；當(dāng)分層變量和要分析的變量存在交互作用時(shí)，分層卡方檢驗(yàn)就不再適用，此時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮用對(duì)數(shù)線性模型或Logistic模型來(lái)進(jìn)行更為深入和準(zhǔn)確的分析。（五）配對(duì)設(shè)計(jì)列聯(lián)表的Kappa一致檢驗(yàn)以及配對(duì)卡方檢驗(yàn)一、Kappa一致檢驗(yàn)配對(duì)設(shè)計(jì)列聯(lián)表的行變量和列變量反應(yīng)的是同一事物的同一屬性的相同水平，只是對(duì)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(duì)某事物的評(píng)價(jià)等級(jí)表，行變量和列變量分別顯示不同專家的評(píng)價(jià)。對(duì)于配對(duì)設(shè)計(jì)列聯(lián)表，希望檢驗(yàn)兩種方法給出的結(jié)果是否一致，適合用Kappa一致檢驗(yàn)。注意：Pearson卡方檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)兩種測(cè)量結(jié)果之間是否存在關(guān)聯(lián)，不能判斷其是否具有一致性。問題：某公司擴(kuò)展業(yè)務(wù)開新分店選址，請(qǐng)兩位顧問分別對(duì)20個(gè)地址進(jìn)行評(píng)價(jià)，分為好、中、差3個(gè)等級(jí)，想知道兩人的評(píng)價(jià)結(jié)果是否一致？count=頻數(shù)，cons1,cons2表示兩位顧問的評(píng)價(jià)：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(píng)為“差”的有6個(gè)地址。 1. 【數(shù)據(jù)】——【加權(quán)個(gè)案】，打開“加權(quán)個(gè)案”窗口，勾選“加權(quán)個(gè)案”，將變量“頻數(shù)”選入【頻率變量】框，點(diǎn)【確定】2. 【分析】——【統(tǒng)計(jì)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(diǎn)【統(tǒng)計(jì)量】，打開“統(tǒng)計(jì)量”子窗口，勾選“Kappa”，點(diǎn)【繼續(xù)】；4. 由于數(shù)據(jù)量較小才用精確檢驗(yàn)，點(diǎn)【精確】，打開“精確檢驗(yàn)”子窗口，勾選“精確”，點(diǎn)【繼續(xù)】；點(diǎn)【確定】得到顧問一的評(píng)價(jià)* 顧問二的評(píng)價(jià) 交叉制表計(jì)數(shù)顧問二的評(píng)價(jià)合計(jì)差中好顧問一的評(píng)價(jià)差6006中5229好1045合計(jì)122620對(duì)稱度量值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)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(shè)。b. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。結(jié)果說明：Kappa檢驗(yàn)的原假設(shè)H0: Kappa值=0, 即兩者完全不一致；本例中，P值=, 拒絕原假設(shè)H0, 即認(rèn)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(yàn)，一般當(dāng)Kappa值≥，認(rèn)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(yàn)在醫(yī)學(xué)上應(yīng)用較多（簡(jiǎn)單異形的診斷方法是否能替代操作復(fù)雜的診斷方法）；數(shù)據(jù)分析中，比較兩種預(yù)測(cè)結(jié)果的一致性時(shí)，也可能用到一致性檢驗(yàn)。二、McNemar配對(duì)卡方檢驗(yàn)兩位顧問的評(píng)價(jià)似乎不太一樣，如何加以分析？McNemar配對(duì)卡方檢驗(yàn)適合解決該問題。在Kappa一致檢驗(yàn)的第3步，勾選“McNemar”即可。得到結(jié)果：卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))McNemarBowker 檢驗(yàn)3.046有效案例中的 N20原假設(shè)H0: 兩顧問的評(píng)價(jià)無(wú)差別，P值=, 拒絕原假設(shè)H0，即兩者評(píng)價(jià)有差別。注：Kappa一致檢驗(yàn)會(huì)利用列聯(lián)表的全部信息；McNemar配對(duì)卡方檢驗(yàn)只利用非主對(duì)角線單元格的信息（更關(guān)心兩者的差異）
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