医学论文数据分析卡方检验

一、类型 SPSSAU中卡方检验包括卡方检验、卡方拟合优度、配对卡方、分层卡方。 对于上述四种卡方检验区别如下： 二、卡方检验分析步骤 1.研究目的 卡方检验是研究实际观测值与理论值之间的偏离程度，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小，卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明实际观测值与理论值完全符合。 例如：例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况、不同减肥方式对于减肥帮助情况等，可以使用 卡方检验 。 2.数据格式 SPSSAU可支持两类数据格式，一种是常规格式（非加权格式），另外一种是加权数据格式。 （1）常规格式上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式在医学/实验研究时，很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图中X有2种情况，Y有3个情况，一种有2*3=6种组合，数据信息只有6种组别的汇总项（即加权项），分别是40，10，20，30，20，50；相当于总共有170个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有170行；但加权格式则只需要6行即可表示，如上图。 3.上传数据 操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可5.分析 （1）卡方检验分析结果从分析结果中可以看出p< (2)差异性说明 从上表可以看出：不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p<)，意味着不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项均呈现出差异性。 (3)交叉图减肥方式和胆固醇水平的交叉图更直观看到三种减肥方式与胆固醇水平的关系。 （4）统计量指标说明（5）深入指标卡方检验时有多种指标(SPSSAU提供五类)可表示效应量，可结合数据类型及交叉表格类型综合选择； 第一：如果是2*2表格，建议使用Phi指标； 第二：如果是3*3,或4*4表格，建议使用列联系数； 第三：如果是n*n(n>4)表格，建议使用校正列联系数； 第四：如果是m*n(m不等于n)表格，建议使用Cramer V指标； 第五：如果X或Y中有定序数据，建议使用Lambda指标； 效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是: 和。 （6）多重比较 多重比较，对于此案例简单来说若减肥方式与胆固醇之间存在差异，具体存在哪种差异，需要进行比较。 从上表中可以看到减肥方式与胆固醇之间比较次数为3次。 （7）趋势卡方 6.总结 从上述分析中可知，三类减肥方式与胆固醇水平之间呈现出显著性差异（χ²= = < ），具体通过对比百分比差异可知，药物减肥中有的样本为胆固醇较低，明显高于饮食（）和锻炼（）时胆固醇较低的比例，因而说明药物对于减肥的帮助较高，明显高于饮食和锻炼这两种方式。 SPSSAU卡方检验帮助手册 三、配对卡方分析步骤 1.研究目的 如果研究配对数据的差异性，例如：对于待诊患者进行两种方法诊断，通过研究判断两种诊断方法是否有差异性，那么可以使用 配对卡方 。 2.数据格式 配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。如果研究数据的行数不相等，那可能不是配对数据 3.上传数据操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验 Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图 提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可 5.分析 （1）分析结果 （2）差异性说明 从上表可知，利用配对卡方检验去研究A方法三种结果和B方法三种结果之间的配对差异关系，本次配对对比类别数量大于2(即配对多分类),因而使用Bowker检验进行研究。配对数据之间呈现水平的显著性(chi=<)，意味着配对数据间有着明显的差异性 （3）两种方法结果对比（4）对比图对比图中可以看到不同项A方法与B方法的百分比。 6.总结 配对对比类别数量为2(即配对四表格),使用McNemar检验进行研究，配对对比类别数量大于2(即配对多分类),使用Bowker检验进行研究。 SPSSAU配对卡方帮助手册 四、卡方拟合优度检验分析步骤 1.研究目的 如果想研究实际与预期比例之间的比较，比如研究实际性别比例情况，是否与预期性别比例表现一致，则要使用 卡方拟合优度检验 。（ PS ：卡方拟合优度检验只针对类别数据） 2.数据格式 （1）普通格式（非加权） 上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式 很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图图中研究项有3种情况，每种情况时样本量分别是40，10，20；相当于总共有70个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有70行；但加权格式则只需要3行即可表示。 3.上传数据 操作步骤5.分析 （1）分析结果 此表为卡方拟合优度检验结果，其中P值为。 （2）差异性分析从上表可以看出：性别全部均没有呈现显著性（p>)，意味着接受原假设(原假设：实际分布比例与预期比例一致)，即数据分布与预期一致。 （3）图表上表可以观察出不同性别的实际频数与期望频数的差异，可以看出数据分布与预期大概一致。 6.总结 卡方拟合优度检验研究定类数据的频数分布是否与期望频数保持一致；第一：期望频数默认为完全均匀，可自行设置期望频数；第二：分析是否呈现出显著性(p值小于或)；第三：如果呈现出显著性(p<)，说明实际频数分布与期望分布具有显著差异；第四：对分析进行总结。 SPSSAU卡方拟合优度检验帮助手册 五、分层卡方分析步骤 1.研究目的 若想考虑另一个干扰因素分层项，比如是否吸烟与是否生病的关系时，将性别纳入考虑范畴，则要使用 分层卡方 。 2.数据格式 加权格式如下图： 针对分层卡方，SPSSAU支持2*2*k结构，即X和Y均为2个类别，k表示分层项的类别数量。 3.上传数据 操作步骤 5.分析 （1）汇总表格 （2）比值比OR值估计 上表格中展示合并OR值或Ln(OR值)，及其95%置信区间。 （3）比值比齐性检验 从上表可知：Breslow-Day比值比齐性检验并没有呈现出显著性（chi= >），意味着各层之间关系同质，分层因素之间不存在混杂作用。 （4）条件独立性检验 （5）差异性说明 从上表可知：Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性检验呈现出显著性（chi= <），意味着在考虑干扰因素之后，是否吸烟和是否感冒之间呈现出显著性差异。 6.总结 通常情况下，首先查看‘比值比齐性检验’，如果其呈现出显著性（p 值小于），则说明具有混杂因素，即需要考虑分层项，即分别查看不同分层项下的数据结果。反之如果没有通过‘比值比齐性检验’，即说明没有混杂因素不需要考虑分层项，报告整体的结果即可（包括卡方检验，以及OR值）。 Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性用于研究考虑混杂因素（分层项）后，X与Y之间是否还存在着差异关系，相对意义较小。 SPSSAU分层卡方帮助手册 六、其它 Q1：什么样的数据格式才适合？ 如果数据已经进行过初步统计，比如下图中的数据，胆固醇较高并且使用药物减肥的数量为2，胆固醇较低使用锻炼减肥方式的数量为3。这种属于已经统计好的数据，如果希望对此类数据进行卡方检验，则需要对数据格式进行‘改造’。 Q2：多选题卡方检验怎么做？ 多选题与其他题项的交叉分析也可采用卡方检验，只是SPSSAU将多选题单独设计为一个方法，方法上依然是卡方检验。 以上就是卡方检验分析步骤汇总。卡方检验是非常实用高效的方法，其它指标说明等请登录官网查看。 更多内容登录SPSSAU官网查看： SPSSAU：差异性分析，方法选择 SPSSAU：几类卡方检验的对比说明 SPSSAU：卡方检验总结 SPSSAU官网

问题一：卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算： 假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为： 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。 具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方） K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]其中n=a+b+c+d为样本容量 K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。 当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度： 例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为，根据表格，因为≤> 问题二：卡方检验怎么算 20分 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，先加权频数后点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里 ，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 问题三：请问卡方检验中理论频数怎么算？ 拿你的数据为例，理论频数T11=82*100/200=41； T12=128*100/200=64 以此类推 下面是适用于四格表应用条件： 1)随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况： (1)所有的理论频数T≥5并且总样本量n≥40，用卡方进行检验。 (2)如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。 (3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。 手打请采纳 问题四：请问这样的卡方检验是怎么算的？ 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重 问题五：卡方检验中的t代表什么，如何计算 卡方偿验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 T为理论数。T计算公式BRC＝nRnc／N，BRC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。 其他： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形： 1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理； 2,同一受试对象接受两种不同的处理； 3，同一受试对象处理前后。 问题六：卡方检验求计算答案 卡方检验求计算答案 这里应该找不到答案 你可以问问老师或者同学 尽量自己做吧 不会了让同学给你讲讲，这样才对你的学习有帮助，答案只能解决一时。 问题七：spss统计学 如下图中卡方检验每组的x2值和P值是怎么计算得到的 这是论文的写作思路里涉及的，每行就相当于是每个组的数据而已，也就是分析了下 每个组的男女性别是否有显著差异。通常我们看到只有一个卡方 那是因为你把所有数据汇总到一个组里面分析不同性别的差异。 举个例子，一个学校有很多班级，你可以只分析一个卡方值 来看下这个学校的男女是否有差异，也可以分每个班级分析一个卡方值 ，看每个班级的性别是否都不存在差异。 问题八：卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么 四格表资料的卡方检验 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。 1. 专用公式： 若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)， 自由度v=（行数-1）（列数-1） 2. 应用条件： 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。 行X列表资料的卡方检验 行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。 1. 专用公式： r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1] 2. 应用条件： 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 问题九：如何用excel做卡方检验 5分 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。 卡方检验常采用四格表，如图 5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。 用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。 （1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“ fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“ fx”快捷键，打开函数选择框。 （2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。 （3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输偿框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。 (4)在表存放概率 p 值的空白单元格处显示 p 值的计算结果。在“编辑”栏处显示χ2检验的函数“CHITEST”及两组比较数据的起始与结束单元格的行列号（图 5-4-21）。