rxc表資料統(tǒng)計分析與錯誤辨析(參考版)
2024-10-21 19:39本頁面
【正文】 分析與釋疑 ? 其一、各行結(jié)果之差別有無統(tǒng)計學(xué) 意義； ? 用秩和檢驗、 Ridit分析， ? 有序變量的 Logistic回歸分析； ? 其二、兩有序變量之間的相關(guān)性； ? 用 Spearman秩相關(guān)分析，等； 分析與釋疑 ?其三、兩有序變量之間是否 呈直線關(guān)系； ? 用線性趨勢檢驗； ?其四、各行頻數(shù)分布是否相同； ? 用一般的卡方檢驗或 Fisher的精確檢驗 。（ 對嗎？ ） 分析與釋疑 ? 分析上面的資料前，應(yīng)先叫出列聯(lián)表的正確名稱，然后，給出分析目的。 例 11：我 “ 會用 ” 秩和檢驗啦！ ? 表 3 CAM1和 CD44s的表達(dá)與食管癌 TNM分期的關(guān)系 ? ? 分期 n X/n H P ? ? Ⅱa 7 3/7 ? Ⅱb 10 8/10 ? Ⅲ 23 21/23 ? （例 11）續(xù) ? 表 3 CAM1和 CD44s的表達(dá)與食管癌 TNM分期的關(guān)系 ? ? 分期 陽性數(shù) 陰性數(shù) 合計 ? ? Ⅱa 3 4 7 ? Ⅱb 8 2 10 ? Ⅲ 21 2 23 ? 正確列表格式 有 1/2格內(nèi)理論頻數(shù)小于 5， 故宜選用 Fisher的精確檢驗。 這里用秩和檢驗 ， 檢驗結(jié)果為： H=339312，查 ?2表 ， 得 Hc? ? =,接受 H0,拒絕 H1。從表中可看出， 這是一個結(jié)果變量為單向有序的二維列聯(lián)表資料， 原作者采用分析定量資料的 t檢驗 ，顯然是錯誤的。 經(jīng) t檢驗 (t=，P)， 兩組間差異有顯著性 。 ? 用 t檢驗 處理定性資料 （ 結(jié)果變量為有序變量的二維列聯(lián)表資料 ） ? 原文題目： 《 分泌性中耳炎免疫球蛋白檢測和抗原變態(tài)反應(yīng) 》 ，實驗選取了 32例分泌性中耳炎患者，治療前對 32例鼓室穿刺抽出液和治療前、治療后 3個月采取外周血，測 IgA、 IgM、 IgG，隨機將 32例患者分為兩組，實驗組 18人、對照組 14人 . ?治療方法：實驗組為強的松+4000U的 α 糜蛋白酶混合液 ，每周注射 1次共 2次 ， 每日口服酮替分 1mg， 連續(xù) 1月 ， 口服諾氟沙星 1周 ， 3%的麻黃素滴鼻；對照組為僅注射糜蛋白酶 ，劑量和時間同治療組 ， 每日口服諾氟沙星 1周 ， 3%的麻黃素滴鼻 。原作者只憑幾例病例即得出各種肉瘤患者的生存質(zhì)量，屬于濫用相對數(shù)。脂肪肉瘤 3年生存率 2/4（ %）， 5年生存率 1/3（ %）；其他 3年生存率2/5（ %）， 5年生存率 0%。原作者由于表格編制不規(guī)范而誤用計算方法還不知道，并且還將合計數(shù)誤當(dāng)作轉(zhuǎn)移例數(shù)帶入公式計算，導(dǎo)致計算錯誤，此題應(yīng)進(jìn)行 Fisher精確檢驗。 表格制作不規(guī)范 ,不便于進(jìn)行卡方檢驗 例 1《 聲門上型喉癌頸淋巴結(jié)隱匿性轉(zhuǎn)移》一 文中，有如下表格： 喉癌分化程度與頸淋巴結(jié)隱匿性轉(zhuǎn)移 分化程度 例 數(shù) 轉(zhuǎn)移例數(shù) 轉(zhuǎn)移率 (%) 高分化 27 9 中分化 40 14 低分化 33 15 表 1 喉癌分級與隱匿型轉(zhuǎn)移 分級 例數(shù) 轉(zhuǎn)移例數(shù) 轉(zhuǎn)移率（ %） t1 6 2 t2 31 8 t3 38 18 t4 25 10 表格編制欠合理，誤用 統(tǒng)計計算方法不易及時發(fā)現(xiàn) 表 2 喉癌分級與隱匿型轉(zhuǎn)移 分級 未轉(zhuǎn)移例數(shù) 轉(zhuǎn)移例數(shù) 合計 t1 4 2 6 t2 23 8 31 t3 20 18 38 t4 15 10 25 合計 62 38 100 表 1的修改結(jié)果 對差錯的辨析 該表中小于 5的理論頻數(shù)的個數(shù)超過了總格子數(shù)的1/5，故不適合用一般的卡方檢驗處理此資料。 ? 經(jīng)檢查： n=6040,最小理論頻Tc=20X25/60=5, ? 可以用一般的 ?2檢驗： ? ? 2=, P。 ?釋疑 ? 要研究 ras蛋白表達(dá)陽性率在上頜竇鱗癌與乳頭狀瘤間差異有無統(tǒng)計學(xué)意義，應(yīng)該采用適合一般四格表資料的統(tǒng)計分析方法 。 ?因為 ras蛋白的表達(dá)與否是一個具有兩個水平的無序變量，這時的資料類型為一般的四格表資料。 ?對差錯的辨析 ? 該資料的分組變量是一個名義變量，而結(jié)果變量（
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