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  • 一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解,配对计数资料的卡方检验。一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某...

    一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解,配对计数资料的卡方检验。

    一、问题与数据

    有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者,每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1),判断两种方法诊断癌症有无差别,A方法是否可以代替B方法。

    表1 进口药和国产药治疗效果

    23051bf6493229b87b0d6d0bd1bfa324.png

    二、对数据结构的分析

    之前介绍过成组设计的列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性,以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例,例子中行变量“药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。

    但是配对设计的列联表却有些不同,它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性,只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示,行和列均指的是患者是否患有癌症,所不同的是一个是A方法,另一个是B方法。这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时,再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。

    为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢?其实这两种方法各有侧重:

    1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别;

    2、Kappa检验会利用列联表的全部数据,而配对χ2检验只利用“不一致“数据,如表1中b和c;

    3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小,而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。

    Kappa值判断标准:

    Kappa≥0.75,说明两种方法诊断结果一致性较好;

    0.4≤Kappa<0.75,说明两种方法诊断结果一致性一般;

    Kappa<0.4,说明两种方法诊断结果一致性较差。

    有关具体计算过程,我们这里可以交给计算机统计软件SPSS来完成。

    三、SPSS分析方法

    1. 数据录入

    (1) 变量视图

    d50486b01b608df8b5cbbdac376ff9ad.png

    (2) 数据视图

    eb389655b819540d3cbeb184a2532d35.png

    2. 加权个案:选择Data→weight cases→勾选Weight cases by,将频数放入Frequency Variable→OK。

    49b345e909343f1b7d9b0d659899119f.png

    3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs

    b7679f7c97f8482c7738cbabbec85f96.png

    4. 选项设置

    (1) 主对话框设置:将“A方法”和“B方法”两个变量分别放入Row(s)框和Column(s)框中(无位置要求)。

    3d0c5f656f7c85ae14ed6759871a0e4a.png

    (2) Statistics设置:勾选McNemar和Kappa→Continue

    465951aa0bdfd798eafec844cee1b245.png

    (3) Cells设置:Counts中勾选Observed,输出实际观测频数;Percentages勾选Row和Column,输出行和列占比→Continue→OK

    8fa686455b4a277384d74dc4f72a42fd.png

    四、结果解读

    表1 统计描述

    07e1dd98e4aa808aa7e500302fe928af.png

    表2 配对χ2检验

    ff236e4cb890c3d7f6114c861e1d9821.png

    表3 Kappa一致性检验

    b61b519be89e1970b521dadfdfac6c00.png

    表2中SPSS给出了McNemer检验的结果, P=0.022<0.05,提示两种方法诊断情况并不一致;表3中Kappa=0.506,P<0.001,提示两种方法诊断结果存在一致性,但是Kappa在0.4~0.75范围内,一致性一般。

    五、撰写结论

    A方法和B方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.506,P<0.001); B诊断阳性率为67.9%,明显高于A诊断(50.9%),且差别具有统计学意义(P=0.022)。

    PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验,SPSS的具体操作方法同McNemar检验。

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  • R配对卡方检验(McNemar's检验) 目录 R配对卡方检验(McNemar's检验) McNemar's检验 McNemar's检验语法 McNemar检验用于确定配对数据之间的比例是否有统计学意义上的差异。 McNemar's检验 ...

    R配对卡方检验(McNemar's检验)

    目录

    R配对卡方检验(McNemar's检验)

    McNemar's检验

    McNemar's检验语法


    McNemar检验用于确定配对数据之间的比例是否有统计学意义上的差异。

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  • Percentages勾选Row和Column,输出行和列占比→Continue→OK 四、结果解读 表1 统计描述 表2 配对χ2检验 表3 Kappa一致性检验 表2中SPSS给出了McNemer检验的结果, P=0.022,提示两种方法诊断情况并不一致;...

    一、问题与数据

    有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者,每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1),判断两种方法诊断癌症有无差别,A方法是否可以代替B方法。

    表1 进口药和国产药治疗效果

    二、对数据结构的分析

    之前介绍过成组设计的列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性,以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例,例子中行变量“药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。

    但是配对设计的列联表却有些不同,它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性,只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示,行和列均指的是患者是否患有癌症,所不同的是一个是A方法,另一个是B方法。这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时,再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。

    为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢?其实这两种方法各有侧重:

    1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别;

    2、Kappa检验会利用列联表的全部数据,而配对χ2检验只利用“不一致“数据,如表1中b和c;

    3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小,而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。

    Kappa值判断标准:

    Kappa≥0.75,说明两种方法诊断结果一致性较好;

    0.4≤Kappa<0.75,说明两种方法诊断结果一致性一般;

    Kappa<0.4,说明两种方法诊断结果一致性较差。

    有关具体计算过程,我们这里可以交给计算机统计软件SPSS来完成。

    三、SPSS分析方法

    1. 数据录入

    (1) 变量视图

    (2) 数据视图

    2. 加权个案:选择Data→weight cases→勾选Weight cases by,将频数放入Frequency Variable→OK。

    3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs

    4. 选项设置

    (1) 主对话框设置:将“A方法”和“B方法”两个变量分别放入Row(s)框和Column(s)框中(无位置要求)。

    (2) Statistics设置:勾选McNemar和Kappa→Continue

    (3) Cells设置:Counts中勾选Observed,输出实际观测频数;Percentages勾选Row和Column,输出行和列占比→Continue→OK

    四、结果解读

    表1 统计描述

    表2 配对χ2检验

    表3 Kappa一致性检验

    表2中SPSS给出了McNemer检验的结果, P=0.022<0.05,提示两种方法诊断情况并不一致;表3中Kappa=0.506,P<0.001,提示两种方法诊断结果存在一致性,但是Kappa在0.4~0.75范围内,一致性一般。

    五、撰写结论

    A方法和B方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.506,P<0.001); B诊断阳性率为67.9%,明显高于A诊断(50.9%),且差别具有统计学意义(P=0.022)。

    PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验,SPSS的具体操作方法同McNemar检验。

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  • 统计软件配对卡方检验教程.doc
  • 展开全部基本原理:卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431366264断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,...

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    基本原理:

    卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431366264断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。

    步骤:

    (1)提出原假设:

    H0:总体X的分布函数为F(x).

    如果总体分布为离散型,则假设具体为

    H0:总体X的分布律为P{X=xi}=pi, i=1,2,...

    (2)将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1,A2,A3,…,Ak,如可取

    A1=(a0,a1],A2=(a1,a2],...,Ak=(ak-1,ak),

    其中a0可取-∞,ak可取+∞,区间的划分视具体情况而定,但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5,而区间个数k不要太大也不要太小。

    (3)把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi,成为组频数(真实值),所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n。

    (4)当H0为真时,根据所假设的总体理论分布,可算出总体X的值落入第i 个小区间Ai的概率pi,于是,npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数(理论值)。

    (5)当H0为真时,n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近,当H0不真时,则fi/n与pi相差很大。基于这种思想,皮尔逊引进如下检验统计量 ,在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方分布。

    扩展资料:

    资料检验

    (自由度df=(C-1)(R-1))

    行×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

    列联表资料检验

    同一组对象,观察每一个个体对两种分类方法的表现,结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表

    1. R*C 列联表的卡方检验:

    R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析,卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

    2. 2*2列联表的卡方检验:

    2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验,根据卡方值计算公式的不同,可以达到不同的目的。

    当用一般四格表的卡方检验计算时,卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)],此时用于进行配对四格表的相关分析,如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时,此时卡方检验用来进行四格表的差异检验,如考察两种检验方法的检出率有无差别。

    列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

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