双向无序的R×C表资料的卡方检验在spsss中的操作方法——杏花开医学统计

导 读

行×列表资料的卡方检验用于多个样本率的比较、两个或多个构成比的比较以及双向无序分类资料的关联性检验。当两个分类变量均为无序分类变量时，即称为双向无序R×C表资料，医学研究中，研究者常需要研究两个分类变量之间的关系及其关系强度。

下面，我们来学习双向无序的R×C表资料的卡方检验的基本原理、适用范围及其在SPSS中的操作步骤。

下方为视频版，含软件操作步骤和分析结果的详细解读。

一、基本原理

H0：两个变量间无关联；

H1：两个变量间有关联。

α=0.05

当P值＜0.05时，拒绝 H0，接受H1，认为两个变量间有关联。

在确认两变量间有关联的前提下，若须进一步分析关系的密切程度时，可计算Pearson列联表系数C

为行×列表资料的

值，n为样本含量。C的取值在0~1之间，0表示完全独立；1表示完全相关；越接近1，表示关系越密切。

二、适用条件

一般而言，行×列表资料中任一格子的频数不应小于1，且1≤T＜5的格子数不宜超过格子总数的25%。

行×列表资料中的两个分类变量均为无序变量。

三、案例解读

现测得某地市民ABO血型与MN血型的样本资料，样本量为5801，欲了解两种血型之间是否存在一定的联系。样本数据统计如下：

样本资料两变量均为无序分类变量，即双向无序的R×C表资料，采用卡方检验进行分析。

（1）在SPSS中的具体操作

打开SPSS，将以上R×C表的数据输入到软件中。包括ABO血型和MN血型列以及频数列，其中，ABO血型（1=O型；2=A型；3=B型；4=AB型），MN血型（1=M型；2=N型；3=MN型）。

注：数据加权还原的操作在此不再赘述。请查看我们的文章《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析 —— 杏花开医学统计》（点击即可观看）

依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。

出现“交叉表格”窗口。

在“交叉表格”窗口中，将“ABO血型”选入“行”框中，将“MN血型”选入“列”框中，并点击“statistics统计”，选择“卡方”和“相依系数”。

点击“继续”、“确定”，得到检验结果。

（2）结果解读

首先，查看“卡方检验”表，表中“皮尔逊卡方”的显著性值P=0.000＜0.05，即拒绝原假设，认为ABO血型与MN血型之间存在关联。

其次，继续查看“对称度量值”表，可知“列联系数”值为0.188，说明两种血型系统之间存在关联，但是关联的强度很弱，关系并不密切。

四、小结

本文对双向无序的R×C表资料的卡方检验基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作进行了介绍。后续，我们将陆续更新行×列表资料的卡方检验用于多个样本率的比较、两个或多个构成比的比较以及双向有序分组资料的卡方检验的文章、视频案例教程，敬请关注！

参考文献：

1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.

2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.

文章版权：杏花开医学统计