兩組兩分類資料檢驗-資料下載頁
2025-07-18 01:02本頁面
【正文】 ? 例如對 1萬個案例進(jìn)行一致性評價， 9995個都是完全一致的，在主對角線上，另有 5個分布在左下的三角區(qū)，顯然，此時一致性相當(dāng)?shù)暮?。但如果使?McNemar檢驗，此時反而會得出兩種評價有差異的結(jié)論來。 行列表資料的分析 例 6 . 10 用某新藥治療不同類型關(guān)節(jié)炎的療效如表 ，問該藥治療不同類型關(guān)節(jié)炎的療效是否有差別？ 表 6 .6 三種不同類型關(guān)節(jié)炎的臨床療效 關(guān)節(jié)炎類型 有效 無效 合計 類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎 97 18 1 1 5 風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎 37 2 0 57 骨性關(guān)節(jié)炎 1 4 17 31 合計 148 55 2 03 分析步驟 ?建立假設(shè) ? H0：三種不同類型關(guān)節(jié)炎的療效相同 ? H1：三種不同類型關(guān)節(jié)炎的療效不全相同 ?求出統(tǒng)計量 ?下結(jié)論 幾點遺留問題 ?是否應(yīng)當(dāng)進(jìn)行兩兩比較？ ? 這又是一個打嘴仗的問題，雖然有人提出用卡方分割等方法來檢驗，但同樣也有學(xué)者對這種做法嗤之以鼻 ? 實際上，隨著統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展，這個問題已被超越，可以使用對分類數(shù)據(jù)的建模方法，如logistic模型等對此問題加以解答 幾點遺留問題 ?如果是有序資料該怎么處理 ? 傳統(tǒng)的卡方檢驗是無法對次序信息加以利用的 ? 單向有序：秩和檢驗 ? 雙向有序：實際上考察的是兩變量間的關(guān)聯(lián)性（相關(guān)性），可以使用專門的關(guān)聯(lián)性指標(biāo)分析 ? 目前對卡方檢驗還有一些擴(kuò)展方法，如 CMH卡方，可以處理此類問題 幾點遺留問題 ?行列表卡方檢驗的適用條件 ? 理論頻數(shù)不宜太小，一般認(rèn)為不宜有 1/5以上格子的理論頻數(shù)小于 5或有一個格子的理論頻數(shù)小于 1 ? 不太理想的辦法 ?與鄰近行或列中的實際頻數(shù)合并 ?刪去理論頻數(shù)太小的格子所對應(yīng)的行或列 ? 最理想的辦法 ?增加樣本含量以增大理論頻數(shù)（但是可能嗎） ?確切概率法 一點補(bǔ)充 ?確切概率法的原理具有通用性，對于四格表以外的情況也適用，如行乘列表、配對、配伍表格均可 ?對于較大的行乘列表，確切概率法的計算量將變得十分驚人，有可能超出硬件系統(tǒng)可以支持的范圍 ?此時可以采用計算統(tǒng)計學(xué)中的其他抽樣技術(shù)加以解決，如 Bootstrap方法等 Stata計算 ? 兩個或多個率、構(gòu)成比的比較 χ 2 對兩個樣本率比較 tabi a b\ c d,chi2 r 其中 r表示按行計算比例 Fisher確切概率法檢驗量個樣本率 tabi a b\ c d,chi2 exact ? 配對四格表資料的分析 mcci a b c d Stata計算 行列表資料統(tǒng)計分析 ?雙變量無序： Pearson 卡方 ? 應(yīng)用條件：同前。 ? 命令： tabi 55 63 44\45 69 23\57 54 36 ?單變量有序：秩和檢驗、 CMH卡方 ?雙變量有序： Spearman等級相關(guān)、 CMH卡方
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