卡方检验的SPSS实现.ppt
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1、spss18.0 卡方检验,主要内容,1.两独立样本率比较的卡方检验2.配对计数资料的卡方检验3.分层资料的卡方检验4.卡方的两两比较,一、两独立样本的卡方检验,列联表资料:指两个或者多个分类变量各水平组合频数分布表,又称频数交叉表,简称交叉表(Crosstabs)。下表为四格表,操作过程(1)建立数据文件(chi2_2.sav)数据格式:4行3列(如下图),分类变量(行变量):变量名“group”,1=“抗病毒组”,2=“紫外线组”。分类变量(列变量):变量名”effect”,1=“有效”,2=“无效”。频数变量:变量名“freq”,将四格表中的4个频数输入此列,(2)加权个案 加权个案是指
2、对变量,特别是频数变量赋予权重。本例对变量“freq”进行加权。Spss18.0操作点击“数据”选择“加权个案”,弹出下列窗口选择加权个案,并将变量“freq”拉进框内,(3)卡方检验操作:分别选择“分析”“统计描述”“交叉表”如右图,弹出交叉表(Crosstabs)主对话框1.行变量 本例选择“group”2.列变量 本例选择“effect”,点击右边“统计量”选项,弹出对话框(如下图)选择“卡方”选项,(4)结果解释:,Pearson 卡方:非校正卡方检验连续校正:仅适用于四格表,Fisher 的精确检验:Fisher确切概率检验,也仅适用于四格表资料似然比:似然比卡方检验,适用 表资料线
3、性和线性组合:线性相关性检验,两变量均为等级变量,且从小到大排列时方有意义,其他情况忽略,其他选项介绍,1.相关性:计算Pearson和Spearsmen相关系数,用以说明行变量和列变量的相关程度。2相依系数:又称列联系数。也是用来说明相关性。3.Gamma:测量两个等级变量之间关联度的统计量4.Kappa:Kappa系数,见下文,观察值:观察频数期望值:期望频数行百分比:给出行变量百分比列百分比:给出列变量百分比,不需要加权个案的数据,如果数据格式如下图(例:骨科数据),每一行都是一个个体,无需加权。如果分析4种病变节段在性别分布有无差异,如下图:,将“性别”和“病变节段”分别拖入行变量和列
4、变量,其他操作同需加权数据。,1.两独立样本率比较的卡方检验2.配对计数资料的卡方检验3.分层资料的卡方检验4.卡方的两两比较,2.配对计数资料的卡方检验,配对设计的特点是对同一样本的每一份样品分别用A、B两种方法处理,或者前后测量,观察其阳性和阴性例数。,文件chi_pair.sav为例操作过程:分析 统计描述 交叉表行变量:treat_b列变量:treat_a统计量:McNemar,结果解释:所用方法是基于二项分布的McNemar检验,p=0.000(双侧),差异显著,即抗生素用于治疗呼吸道感染是有效的。,使用 系数分析吻合情况,例:116例患者的诊断结果见下表及数据“diagnosis.
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