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  • 医学统计中常用的χ2检验SPSS软件中的实现途径
    2020-12-29 18:22:52

    医学统计中常用的

    χ2

    检验在

    SPSS

    软件中的实现途径

    褚启龙

    【摘

    要】

    要:χ2

    检验是一种常用的非参数统计分析方法,在实际工作中,

    不少医学研究者仍采用传统的手工分析方式,效率较低;也有部分研究者采用

    SPSS

    软件进行分析,但由于研究目的和设计方式不同,不同资料形式的

    χ2

    验在软件操作步骤和分析结果解释上容易混淆。本文通过实例,采用

    SPSS

    件,以图解的形式对常用的

    χ2

    检验方法进行介绍,供医学研究者参考。

    【期刊名称】

    卫生职业教育

    【年

    (

    ),

    期】

    2016(034)017

    【总页数】

    3

    【关键词】

    χ2

    检验;

    SPSS

    软件;医学统计学

    医学统计方法在医学研究领域应用广泛,其统计分析结果用以支撑研究结论的

    科学性,常用的有

    t

    检验、方差分析、χ2

    检验、秩和检验和回归分析等经典的

    统计学方法[

    1

    2

    。χ2

    检验是一种非参数检验,用途很广,常用于率或构成

    比的比较。目前仍有不少医学研究者采用手工计算的方式进行

    χ2

    检验,但计

    算量较大且较繁琐;也有部分研究者采用

    SPSS

    软件进行分析,但由于研究目

    的、设计方式不同,不同资料形式的

    χ2

    检验在软件操作步骤和分析结果解释

    上存在很多差异,极易混淆。鉴于此,本文拟以最常用的

    SPSS

    软件为工具,

    通过实例介绍几种医学上常用的

    χ2

    检验的实现途径及其分析结果解读,为广

    大医学研究者提供参考。

    1

    四格表资料的

    χ2

    检验

    四格表资料的

    χ2

    检验一般用于两个率或两个构成比的比较。下面以《预防医

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  • 案例实践:SPSS分层卡方检验

    千次阅读 2020-12-29 18:22:50
    分层卡方检验,则是在普通卡方检验(一般是2x2)基础上增加一个控制混杂的分层变量,让我们的研究更加现实,考虑到多方面的因素,实际上已经算是一种多因素的分析手段了。案例介绍文彤老师SPSS基础教程上有一个不错的...

    两个分类变量卡方检验用着爽,但有一点需要强调一下,要不要控制混杂因素的影响,也许在混杂的影响下,卡方检验的结果并不是原先的那个样子,而我们陷入自我欺骗陷阱还不自知。

    分层卡方检验,则是在普通卡方检验(一般是2x2)基础上增加一个控制混杂的分层变量,让我们的研究更加现实,考虑到多方面的因素,实际上已经算是一种多因素的分析手段了。

    案例介绍

    文彤老师SPSS基础教程上有一个不错的案例。某研究调查了口服避孕药与心肌梗死的情况,考虑到年龄是一个可能的混杂因素,将其纳入调查,请分析在年龄的影响下是否服用避孕药与心肌梗死有无关系。

    不考虑年龄因素的话,是一个典型的四格表卡方检验问题。

    年龄对心肌梗塞有一定影响,这是医学上的事实,因此在研究心肌梗塞时不能忽略年龄这个因素。

    (1)年龄作为分层变量,是否服用避孕药oc作为行变量,是否心梗作为列变量;

    (2)点开【统计】按钮,设置参数;

    主要勾选【风险】【柯克兰和曼特尔亨赛尔统计】,这是分层卡方最为重要的方法。

    结果解读

    ↑【OR风险评估表】:

    40岁以下年龄组的OR值为2.803,95%CI(1.274-6.167),40岁以上年龄组OR值为2.776,95%CI(1.106-6.965)。

    两个年龄段组口服避孕药后发生心肌梗塞的危险性分别是未口服oc的2.803倍、2.776倍,提示两个年龄组中口服避孕药为女性心肌梗塞发病的危险因素。

    ↑【OR值同质性检验】:

    旨在考察不同分层中,病例组和对照组的疾病发生情况是否一致。

    本例中Breslow-Day和塔罗内检验结果一致,卡方值为0.000249,P=0.987>0.05,分层OR值同质,具备一致性。即说明年龄分层因素与发生心肌梗塞之间不存在交互作用,此时运用CMH卡方检验结果是可靠的。

    柯克兰卡方值11.782,P<0.01,曼特尔-亨赛尔卡方值10.729,P<0.05,前者是后者的改进,两个检验的P值均小于0.05,提示在去除(或调整)年龄混杂后,口服避孕药和发生心肌梗塞存在关联性,有统计学意义。

    关联程度多大呢?是保护性因素还是危险因素,则需要看公共优势比OR值。

    ↑【公共优势比OR值及检验】:

    SPSS使用Woolf法来检验OR值有无统计学意义,原假设为“OR值等于1”。

    此时公共优势比OR值为2.791,有统计学意义。在去除年龄混杂后,口服避孕药是发生心肌梗塞的危险因素,OR=2.791,95%CI(1.532-5.084),P<0.01。

    参考资料:

    1.张文彤 《SPSS基础教程》

    2.医学统计分析学习笔记-卡方检验—分层卡方

    本文完

    文/图=数据小兵

    视频地址:

    视频简介

    ▌学SPSS入门容易提升难,选对课程找对人,视频教学+案例实践+实训作业+一对一辅导,帮助您解决科研、商业实际问题。旨在让读者快速轻松入门,并通过案例实践、上机实训作业巩固关键知识点,最终熟练掌握软件工具、统计方法的实际应用。

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  • 一致性检验和配对卡方检验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。

    展开全文
  • 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2SPSS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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spssχ2检验