卡方检验—独立四格表资料

前两期初步了解卡方检验的基本知识和SPSS卡方检验的统计分析功能，接下来学习在SPSS中的具体操作以及对统计检验结果的解读。

卡方检验统计分析步骤：

依据研究目的、方案设计和资料类型合理选择统计分析方法。独立设计还是配对设计，比较构成比差异、频率分布还是分析是否存在等级差异。确定分组变量和指标变量，两个变量有序还是无序，属性相同还是不同。

统计学意义解读，不能一味追求统计学意义，应结合专业意义分析统计学意义，有统计意义不一定有专业意义；其他学者的同类研究有统计学意义，不一定咱们的就有；研究指标有专业意义，但是具体到自己的研究中可能无统计学意义。

SPSS实践操作

数据来源：方积乾主编第7版《卫生统计学》例8-1，将病情相似的169名消化道溃疡的患者随机分成两组，分别用奥美拉唑与雷尼替丁两种药物治疗，4周后评价其疗效，结果见下表，问两种药物治疗消化道溃疡的愈合率有无差别？

研究设计解读

1.“病情相似、随机分组”实质上表明了这个研究的设计基础，而且是一个比较严谨的设计，在同质化基础之上采用随机分组，使得对象具有可比性，提高了统计结果的可靠性和外推行。

2.“分别使用”表明这是一个非配对设计，资料具有独立性，本例中将药物疗效分为愈合和未愈合，作为二分类的定性资料处理，奥美拉唑的愈合、未愈合例数分别为64和21，频率分别为75.29%和24.71%，构成一个频率分布；雷尼替丁的愈合、未愈合例数分别为51和33，频率分别为60.71%和39.29%，同样构成一个频率分布，首先考虑独立四格表资料的卡方检验。

3.两种药物治疗消化道溃疡的愈合率是否有差别等价于两个样本频率分布的总体分布是否相等，即两样本是否来自同一总体？

根据假设检验基本思想，零假设为奥美拉唑和雷尼替丁治疗消化道溃疡的愈合率相同，接下来对该假设进行统计检验。

统计检验

1.建立检验假设，确定检验水准

H0：π1＝π2，两种药物治疗消化道溃疡的愈合率相同

H1：π1≠π2，两种药物治疗消化道溃疡的愈合率不同

α=0.05

2.计算检验统计量

数据录入SPSS

数据加权处理：数据➡个案加权➡将例数作为加权变量

分析➡描述统计➡交叉表

交叉表➡行、列变量为【药物】和【疗效】，二者可以互换位置➡统计➡卡方➡继续

格式➡计数【实数】【期望=理论频数】➡百分比（这一步根据自己需求选择）

结果

确定P值，做出统计推断

由皮尔森卡方值=4.130，P=0.420＜0.05，在α=0.05的检验水准上，拒绝H0，接受H1，差异具有统计学意义，可以认为两种药物治疗消化道溃疡的愈合率有差异，奥美拉唑（75.29%）的愈合率高于雷尼替丁（60.71%）。

注：卡方检验统计表底部的a提示：所有单元格的理论频数都大于5，最小值为26.84，由题目可知样本量n为169，因此可直接查看Pearson卡方值及P值。

采用独立四格表校正公式例子

数据来源：方积乾主编第7版《卫生统计学》例8-2，将病情相似的林巴系肿瘤患者随机分成两组，分别做单纯化疗与复合化疗，两组的缓解率见下表，问两种疗法的总体缓解率是否不同？

1.建立检验假设，确定检验水准

H0：π1＝π2，两种疗法的总体缓解率相同

H1：π1≠π2，两种疗法的总体缓解率不同

α=0.05

2.计算检验统计量

3.确定P值，做出统计推断

由连续性校正卡方值=2.614，P=0.105＞0.05，在α=0.05的检验水准上，不拒绝H0，差异无统计学意义，尚不能认为两种疗法的总体缓解率不同。

注：卡方检验统计表底部的a提示：1个单元格的理论频数小于5，最小值为4.80，由题目可知样本量n为40，因此查看连续性校正卡方值及P值。

Fisher确切概率法

对上面例8-2进行修改，将复合化疗方法的未缓解例数改为8，总例数变为34例，然后按照上面的步骤进行统计检验。

由卡方检验统计表底部的a提示：1个单元格的理论频数小于5，最小的理论频数为3.53，由题目可知样本量n为34，因此要看Fisher确切概率法P值。

由Fisher确切概率P=0.432＞0.05，在α=0.05的检验水准上，不拒绝H0，差异无统计学意义，尚不能认为两种疗法的总体缓解率不同。