RC表資料分析講義2分布曲線偏向左邊，隨自由度df的不同而不同，自由度越小越偏，自由度相當(dāng)大時(shí)，2分布曲線接近正態(tài)分布曲線。2α(df)

表示α水準(zhǔn)的2界值，P(2>2α(df))=α。本書(shū)附表列出了按P(2>2α(df))=α編制的單側(cè)2界值表。例如，直接查附表，得單側(cè)2界值20.05(5)=11.07，它表示自由度df=5時(shí)，2值大于11.07的概率為0.05，即P(2>11.07)=0.05.顯然，P(2<11.07)=0.95。

2分布的常用性質(zhì)2分布具有可加性;常用作某些統(tǒng)計(jì)量分布的近似例如，當(dāng)處理組較多，各處理組樣本含量較大時(shí)，KruskalWallis法的H分布可用2分布來(lái)近似。醫(yī)學(xué)中2檢驗(yàn)是常用的檢驗(yàn)方法之一?；舅枷胧呛饬繉?shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)之間的偏離度。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的意義和算法可用基本公式來(lái)說(shuō)明：8.2Arc表示R×C表中第r行(r=1，2，…，R)第c列(c=1，2，…，C)位置上的實(shí)際頻數(shù)，簡(jiǎn)稱實(shí)際數(shù)A；Trc表示與Arc相應(yīng)(同位置)的理論頻數(shù)(頻數(shù)期望值），簡(jiǎn)稱理論數(shù)T。一、2檢驗(yàn)的基本思想第一節(jié)四格表的Pearson2檢驗(yàn)【例8.1】收治367例胃脘痛患者，隨機(jī)分成兩組，分別用新中藥胃金丹和西藥治療，結(jié)果如表，兩種藥物療效有無(wú)差別?組別有效無(wú)效合計(jì)有效率胃金丹A11＝a＝271A12＝b＝5276(a＋b)98.19%西藥組A21＝c＝74A22＝d＝26100(c＋d)74.00%合計(jì)345(a＋c)31(b＋d)376(n)91.76%分析胃金丹組占據(jù)部分兩組合計(jì)有效率0.7340×0.9176=0.6735

假設(shè)兩種藥物的療效相同，那么我們期望全部觀察值中胃金丹的理論有效率是67.35%．總的觀察數(shù)是376，而胃金丹的期望有效數(shù)就是．0.6735×376=253.24

理論數(shù)是根據(jù)檢驗(yàn)假設(shè)H0來(lái)確定的，H0為比較的各組處理效果相同，均等于合計(jì)的處理效果，據(jù)此推出第r行第c列位置上理論數(shù)的計(jì)算公式公式名稱公式適用條件自由度編號(hào)一般基本卡方n≥40且T≥5df＝19-5一般專有卡方n≥40且T≥5df＝19-6校正基本卡方n≥40且1≤T＜5df＝19-7校正專有卡方n≥40且1≤T＜5df＝19-8對(duì)例8.1H0：即兩組療效相同；H1：即兩療效不相同。α=0.05。二、四格表的2檢驗(yàn)=56.77按自由度df=1查附表2，20.05(1)=3.84，因2>20.05(1)，P<0.05，按α=0.05水準(zhǔn)拒絕H0，認(rèn)為兩藥治愈率不同。n＞40，每個(gè)格子都有T＞5，用一般卡方檢驗(yàn)

【SPSS操作】以組別、療效及例數(shù)為變量名，建立數(shù)據(jù)文件L8-1.sav點(diǎn)data→WeightCases,對(duì)數(shù)據(jù)文件L8-1進(jìn)行加權(quán)處理.即告訴軟件,同一組中的例數(shù)是頻數(shù),如果不進(jìn)行加權(quán)處理,軟件不進(jìn)行卡方檢驗(yàn)點(diǎn)WeightCasesBy,把例數(shù)送Frequency→Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstable，選組別到Rows框，療效到Column框.

→Statistics，選

√Chi-Square、√Contingencycoefficient，→Continue?！鶲K。

n=376≥40，所有理論頻數(shù)＞5，Pearson2=56.772，P=0.000，拒絕H0，認(rèn)為兩藥治愈率不同【例8.2】某中醫(yī)院將71例血栓閉塞性脈管炎Ⅲ期2~3級(jí)患者隨機(jī)分成甲、乙兩組，甲組用活血溫經(jīng)湯，乙組用通塞脈1號(hào)治療，結(jié)果如表10-4。問(wèn)兩藥的療效有無(wú)差別？組別有效人數(shù)無(wú)效人數(shù)合計(jì)通塞脈1號(hào)26733活血溫經(jīng)湯36238合計(jì)62971解H0：兩組療效相同；H1：兩組療效不同

n＞40，最小理論數(shù)T12＝9×33/71＝4.18因有理論數(shù)1＜T＜5，用校正卡方

本例若不用校正2，則2=4.06，查2界值表，得P<0.05，可見(jiàn)未校正的P值偏低，將得出相反的結(jié)論2．四格表2檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)

⑴自由度為1的四格表，在總樣本例數(shù)n≥40，有理論頻數(shù)1≤T＜5時(shí)，用不校正的2值查2界值表，所得概率偏低，誤差較大，必須校正⑵用專有公式計(jì)算2值，要先計(jì)算最小理論數(shù)。自由度df＝1時(shí)，u20.05/2＝20.05(1)（即1.962

＝3.84），u20.01/2＝20.01(1)（即2.57582

＝6.63），故n較大時(shí)的兩樣本率比較，既可用u檢驗(yàn)，又可用2檢驗(yàn)⑶分類資料在劃分陽(yáng)性、陰性時(shí)信息量損失太大，而且劃分界限不同，得出的統(tǒng)計(jì)結(jié)論也可能不同。在資料的劃分歸類時(shí)，必須結(jié)合專業(yè)知識(shí)，具備充分的理由才能確定某一劃分界限。第二節(jié)四格表確切概率法

四格表確切概率法(exactprobabilitiesfor2×2table)系費(fèi)歇(Fisher)利用超幾何分布于1934年提出。四格表資料：當(dāng)①總樣本含量n<40時(shí)；②用其它假設(shè)檢驗(yàn)方法所得概率接近檢驗(yàn)水準(zhǔn)時(shí)；③四格表中有實(shí)際頻數(shù)為0或有理論數(shù)T<1時(shí)，都無(wú)法用2檢驗(yàn)，常用四格表確切概率法作為四格表2檢驗(yàn)應(yīng)用上的補(bǔ)充。四格表資料確切概率的計(jì)算公式為：【例8.3】研究紅花改善周圍血管閉塞性病變患者的皮膚微循環(huán)狀況，以安慰劑作對(duì)照，將38個(gè)病例隨機(jī)分到2組，結(jié)果如表，試分析該藥的療效組別改善無(wú)效合計(jì)改善率（%）用藥組1552075.0安慰劑組3141717.6合計(jì)18193748.6H0：某藥無(wú)效，H1：某藥有效。樣本含量n=37<40，宜采用四格表確切概率法。雙側(cè)確切概率P=0.001，單側(cè)確切概率P=0.001，故拒絕H0，認(rèn)為該藥能夠改善周圍血管閉塞性病變患者的皮膚微循環(huán)狀況。

【SPSS操作】四格表數(shù)據(jù)合為一列輸入為變量x的值，變量m、n以值1、2分別代表數(shù)據(jù)所在的行或列。選擇Data→WeightCases命令，把x選入FrequencyVariable框進(jìn)行加權(quán)。

選擇Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstable命令，選m進(jìn)入Rows[s]框，n進(jìn)入Column[s]框，擊Statistics按鈕，指定Chi-squarer，擊Continue→OK按鈕，得到結(jié)果.使用SPSS軟件，以處理、療效及例數(shù)為變量名，建立2行2列如圖10-6的數(shù)據(jù)文件選擇AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstable選處理組進(jìn)入Rows[s]框，安慰組進(jìn)入Column[s]框，擊Statistics按鈕，指定Chi-squarer，擊Continue點(diǎn)OK按鈕.得到

由n＝38＜40，宜用Fisher'sExactTest。雙側(cè)確切概率P＝0.003，單側(cè)確切概率P＝0.001，故拒絕H0，認(rèn)為該藥能夠改善周圍血管閉塞性病變患者的皮膚微循環(huán)狀況

第三節(jié)R×C表的統(tǒng)計(jì)分析有雙向無(wú)序RC表、單向有序RC表、雙向有序?qū)傩圆煌腞C表、雙向有序且屬性相同的RC表。不同的R×C表，所使用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法見(jiàn)圖8-3.秩相關(guān)分析，如例8-5；秩和檢驗(yàn)或Ridit分析屬性相同屬性不同McNemar/Kappa檢驗(yàn)，如例8-6,例8-8雙向無(wú)序2檢驗(yàn),如例8-1、8-4單向有序雙向有序多個(gè)樣本率/構(gòu)成比顯著列聯(lián)系數(shù),如例8-12檢驗(yàn)，同雙向無(wú)序分組變量有序反應(yīng)變量有序秩和檢驗(yàn)，或Ridit分析（見(jiàn)第9章）R×C表圖8-3R×C表資料統(tǒng)計(jì)方法選擇的思路一、雙向無(wú)序R×C表

雙向無(wú)序R×C表，滿足2檢驗(yàn)條件（表中沒(méi)有小于5的理論頻數(shù)，總例數(shù)很大）時(shí)，用2檢驗(yàn)法，按下式計(jì)算Pearson卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量2值.【例8.4】某醫(yī)院將用三種治療方法治療199例消化性潰瘍住院病人，資料如表10-10。為避免中醫(yī)不同證型對(duì)療效比較的影響，試分析三種療法治療的病人按中醫(yī)分型構(gòu)成比有無(wú)差別。組別肝胃不和胃陰不和脾胃虛寒寒熱夾雜合計(jì)生胃寧片中藥組西藥組合計(jì)7431512529161537193788516014326093199H0：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比相同；H1：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比不同。α=0.05H0：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比相同；H1：三組的中醫(yī)分型構(gòu)成比不同。α=0.05以自由度df＝(R－1)(C－1)＝(3－1)(4－1)＝6查2界值表，20.10(6)

＝10.64，P>0.10。如使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件：建立數(shù)據(jù)文件以后，操作過(guò)程和界面都同例8.1。按α＝0.05水準(zhǔn)不拒絕H0，可認(rèn)為三組病人中醫(yī)各型的構(gòu)成比相同。注意事項(xiàng)：1．R×C表2檢驗(yàn)對(duì)理論數(shù)T要求不宜有20%以上格子的T<5，不能有T<1。理論數(shù)太小時(shí)的處理辦法：⑴最好增加樣本例數(shù)以增大理論數(shù)。⑵刪去理論數(shù)太小的行和列。⑶將太小理論數(shù)所在行或列的實(shí)際數(shù)與性質(zhì)相近的鄰行鄰列合并，使重新計(jì)算的理論數(shù)增大。須知，后兩法可能會(huì)損失信息，也會(huì)損害樣本的隨機(jī)性，不同的合并方式有可能影響推斷結(jié)論，故不宜作為常規(guī)方法。⑷不滿足2檢驗(yàn)條件的R×C表資料，最好計(jì)算R×C表的確切概率(MonteCarlo（確切概率：蒙特卡洛法）)

。2．R×C表的確切概率法計(jì)算概率的步驟：（1）確定一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，例如2值，計(jì)算原表的2值記為02；（2）列出邊際和固定的全部可能的R×C表，對(duì)于每一個(gè)表計(jì)算該統(tǒng)計(jì)量（比如2值）及其P值。（3）凡統(tǒng)計(jì)量（比如2值）大于原始表的統(tǒng)計(jì)量值（即2≥02）的那些R×C表的P值之和，即為確切概率P值。用SPSS,在數(shù)據(jù)編輯窗建立配伍格式數(shù)據(jù)文件以后,→Analyze→Dsecriptivestatistic→Crosstabs,選擇“行變量”進(jìn)入Rows,選擇“列變量”進(jìn)入Columns?！鶶tatistics,選√Chi-square→Continue→√Exact:MonteCarlo:Continue;→OK。即輸出確切概率P值。2.實(shí)驗(yàn)分組變量無(wú)序，指標(biāo)變量有序時(shí)，宜用秩和或檢驗(yàn)Ridit分析。但當(dāng)實(shí)驗(yàn)分組變量有序，指標(biāo)分組變量無(wú)序時(shí)，仍可用雙向無(wú)序R×C表分析方法3.多個(gè)樣本率或構(gòu)成比的2檢驗(yàn)拒絕H0時(shí)，只能認(rèn)為各總體率或構(gòu)成比之間總的來(lái)說(shuō)有差別，不能說(shuō)明它們彼此間都有差別，可進(jìn)一步用2分割法作多個(gè)樣本率間的“兩兩比較”。

處理雙向有序且屬性不同的R×C表資料時(shí)，常常希望弄清兩有序變量之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系或是否存在線性變化趨勢(shì)，故需選用定性資料的相關(guān)分析或線性趨勢(shì)檢驗(yàn)。例8.7就表8-7資料，推斷老年環(huán)的混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別是否有關(guān)聯(lián)？如有關(guān)聯(lián)，關(guān)系的密切程度如何？3、雙向有序且屬性不同的RC表表8-11不同級(jí)別眼底動(dòng)脈硬化患者老年環(huán)混濁程度分布眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別老年環(huán)混濁程度

合計(jì)－++++++++++正常7830（1.67）321Ⅰ級(jí)16372131087ⅡA級(jí)1230278885ⅡB級(jí)4201281256Ⅲ級(jí)0(0.46)0(1.13)2(0.77)1(0.24)0(0.39)3合計(jì)3995642033252

注：()內(nèi)為小于5的理論數(shù)。⑵關(guān)聯(lián)性分析H0：老年環(huán)的混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別無(wú)關(guān)；H1：老年環(huán)的混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別有關(guān)。α＝0.05?？捎弥群蜋z驗(yàn)或RIDIT分析⑴差異性檢驗(yàn)H0：眼底動(dòng)脈不同硬化級(jí)別的混濁度差異，H1：眼底動(dòng)脈不同硬化級(jí)別的混濁度差異，⑶線性趨勢(shì)檢驗(yàn)H0：老年環(huán)的混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別無(wú)線性關(guān)系；H1：老年環(huán)的混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別有線性關(guān)系。α＝0.05。

使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件：以混濁程度（標(biāo)簽老年環(huán)的混濁程度）、硬化級(jí)別（標(biāo)簽眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別）及例數(shù)為變量名，建立25行3列的數(shù)據(jù)文件L8-5A.sav，→Analyze，→DescriptiveStatistics，→Crosstable，選硬化級(jí)別到Rows框，混濁程度到Column框；

對(duì)例數(shù)加權(quán)

→Statistics，選√Chi-square、√Correlations、√Gamma；→Continue；→OK小于5的格子有9個(gè),超過(guò)20%,故合并Ⅱb與Ⅲ,建立L8-5B.SAV.仿照上述重新分析如下:可認(rèn)為老年環(huán)混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別有線性關(guān)系

從輸出的對(duì)稱性度量可知,Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)=0.212,P=0.001,故拒絕H0,認(rèn)為老年環(huán)混濁度與眼底動(dòng)脈硬化級(jí)別有正相關(guān)關(guān)系.4.雙向有序?qū)傩韵嗤牧新?lián)表資料分析同一批血樣用兩種方法都按k種分類進(jìn)行檢測(cè)的結(jié)果；同一醫(yī)生對(duì)同一批病理切片標(biāo)本的k種類別在兩個(gè)不同時(shí)間評(píng)判等，都可歸納整理成形如表8-8的k×k方表。

甲評(píng)估的類別乙評(píng)估的類別合計(jì)12…k1x11x12…x1cNR12x21x22…x2cNR1………………kxc1xc2…xccnR1合計(jì)nC1nC2…nCcN第四節(jié)McNemar檢驗(yàn)與Kappa檢驗(yàn)

McNemar檢驗(yàn)用來(lái)檢驗(yàn)配對(duì)方表中關(guān)于對(duì)角線兩側(cè)的計(jì)數(shù)值是否對(duì)稱，如果不對(duì)稱，則表示兩個(gè)評(píng)估結(jié)果不一致的部分在一個(gè)方向的改變較另一個(gè)大。其檢驗(yàn)假設(shè)為：H0：xij＝xji，對(duì)于所有的i＜j，方表中關(guān)于對(duì)角線兩側(cè)的計(jì)數(shù)值對(duì)稱，即兩者吻合

df＝k(k－1)/2

一.McNemar檢驗(yàn)1.意義2.配對(duì)四格表資料的McNemar檢驗(yàn)（優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)）可進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)（Pearson2檢驗(yàn)）、優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)（McNemar檢驗(yàn)）、一致性檢驗(yàn)（Kappa檢驗(yàn)）。配對(duì)四格表資料優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)的H0為行與列效果相同，則位于b、c兩個(gè)位置上的樣本數(shù)應(yīng)近似相等，這樣就可不考慮兩法相同的例數(shù)（a與d），只比較兩法結(jié)果相異的例數(shù)（b與c），若行屬性優(yōu)于列屬性為b例，列屬性優(yōu)于行屬性為c例，則在假設(shè)b、c兩者來(lái)自的總體例數(shù)B＝C條件下，理論頻數(shù)T可用（b+c）/2來(lái)估計(jì)，在排除了抽樣誤差的影響后，如果b、c兩個(gè)位置上的頻數(shù)之間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則說(shuō)明其中一種方法的效果優(yōu)于另一種。McNemar檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量：b+c≥40時(shí)：2＝(b-c)2／(b+c)，df＝1（8-12）b+c＜40時(shí)，2＝(|b-c|-1)2／(b+c)，df＝1（8-13）b、c為兩法結(jié)果相異的例數(shù)，分子中的1為連續(xù)性校正數(shù)。

【例8-6】用表8-9B資料檢驗(yàn)：①新法和老法是否獨(dú)立：②新法是否優(yōu)于老法。①檢驗(yàn)兩法是否獨(dú)立，采用獨(dú)立性檢驗(yàn)，如有關(guān)聯(lián)，可進(jìn)而確定關(guān)系的密切程度。H0：兩法的檢驗(yàn)結(jié)果相互獨(dú)立

(無(wú)關(guān))；H1：兩法的檢驗(yàn)結(jié)果有關(guān)聯(lián)（不獨(dú)立）。α=0.05。

可認(rèn)為兩檢驗(yàn)結(jié)果有關(guān)聯(lián)。

＝12.84＞，P＜0.005,按式8-8計(jì)算列聯(lián)系數(shù)，Pearson列聯(lián)系數(shù)C=0.45②檢驗(yàn)新法是否優(yōu)于老法，采用配對(duì)四格表McNemar檢驗(yàn)，因b+c＝13＜40：2=(|2-11|-1)2／(2+11)＝4.92>，P＜0.05,可認(rèn)為新法優(yōu)于老法

3.左右兩側(cè)比較的檢驗(yàn)

【例8.7】某醫(yī)院神經(jīng)科對(duì)近三年收治的96例內(nèi)囊出血病人的發(fā)生部位進(jìn)行分析，發(fā)生于左側(cè)者55例，右側(cè)者4l例，試問(wèn)內(nèi)囊出血是否好發(fā)在左側(cè)?H0：左發(fā)生率＝右發(fā)生率，H

1：左發(fā)生率＞右發(fā)生率。

2＝(a-b)2／(a+b)＝(55-41)2／(55+41)=2.042P＞0.1,不能認(rèn)為內(nèi)囊出血左右兩側(cè)發(fā)生率有差別。二.Kappa檢驗(yàn)

1．Kappa檢驗(yàn)的意義醫(yī)藥工作檢查同一患者、同一X片、同一病理切片可能判斷不一致。也稱一致性檢驗(yàn).PA為實(shí)際觀察到的一致率；Pe為期望一致率(期望率),兩次檢查結(jié)果由于偶然機(jī)會(huì)所造成一致率2.Kappa統(tǒng)計(jì)量估計(jì)其抽樣誤差大小的統(tǒng)計(jì)量為Kappa值的標(biāo)準(zhǔn)誤，用符號(hào)sK表示K值在－1至1之間，見(jiàn)右表說(shuō)明3．Kappa值的標(biāo)準(zhǔn)誤

Kappa值一致性程度＜0弱0.00～0.20輕0.21～0.40尚好0.41～0.60中度0.61～0.80高度0.81～1.00極強(qiáng)4．Kappa值的假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)際資料計(jì)算K值是樣本統(tǒng)計(jì)量，存在抽樣誤差，H0:總體Kappa=0（即觀察的一致性是由于偶然機(jī)會(huì)造成的）。當(dāng)觀察例數(shù)較多時(shí)，可用u檢驗(yàn)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：【例8.8】對(duì)100例腸結(jié)核患者同時(shí)作臨床診斷和X線診斷，推斷兩種方法診斷結(jié)果是否吻合；推斷兩種方法診斷結(jié)果是否一致；推斷兩種方法診斷結(jié)果間有無(wú)相關(guān)關(guān)系。X線診斷臨床診斷合計(jì)檢出可疑未檢出檢出22121347可疑461323未檢出651930合計(jì)322345100（1）推斷兩法診斷結(jié)果是否相同用McNemar檢驗(yàn)H0：經(jīng)驗(yàn)診斷和X線診斷的結(jié)果相同；H1：X線診斷的檢出率較高。α=0.05。df=k(k-1)/2=3(3-1)/2＝3，查表得20.05(3)＝7.81，P<0.05，故拒絕H0，可認(rèn)為X線診斷檢出率高于經(jīng)驗(yàn)診斷。【SPSS操作】用X線診斷、臨床診斷、例數(shù)為變量名，建立3列9行的數(shù)據(jù)文件L8-8sav，進(jìn)行McNemar檢驗(yàn)和Kappa檢驗(yàn)→Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs，選X線診斷進(jìn)Rows框，臨床診斷進(jìn)Column[s]框；→Statistics，選√Kappa、√McNemar，→Continue；→OK。輸出結(jié)果2=10.135P=0.017，拒絕H0，認(rèn)為可以認(rèn)為兩醫(yī)生讀片診斷結(jié)果不吻合（2）一致性(Kappa)檢驗(yàn)：H0：總體K=0，兩者不一致；H1：兩者一致.α=0.05Kappa檢驗(yàn)結(jié)果：u=2.885，近似概率P=0.004，故可認(rèn)為兩種方法診斷結(jié)果一致。

【例8.9】用168個(gè)血吸蟲(chóng)病肝纖維化病例進(jìn)行回代檢驗(yàn)，結(jié)果專家診斷為氣虛血瘀的78例，判別模型診斷為氣虛血瘀的82例，判別模型和專家診斷同診斷為氣虛血瘀的72例。專家診斷判別模型診斷合計(jì)氣虛血瘀非氣虛血瘀氣虛血瘀72678非氣虛血瘀108090合計(jì)8286168McNemar檢驗(yàn)卡方=0.5625df=1p=0.4533Po=0.9048Pe=0.5009Kappa值=0.8092標(biāo)準(zhǔn)誤=0.0771U=10.5004p=0.0000McNemar檢驗(yàn)H0：兩種診斷結(jié)果吻合；卡方=0.5625、P＝0.4533，可以認(rèn)為兩診斷結(jié)果吻合。Kappa檢驗(yàn)H0：兩種診斷結(jié)果不一致；Kappa值=0.8092，

u=10.5004、P＝0.0000，可認(rèn)為兩種方法診斷結(jié)果一致。

第五節(jié)多個(gè)樣本率的兩兩比較多個(gè)樣本率（或構(gòu)成比）的2檢驗(yàn)，結(jié)論為拒絕H0時(shí)，只能認(rèn)為各總體率（或構(gòu)成比）之間總的來(lái)說(shuō)有差別，常需要進(jìn)一步作“多重比較”，本節(jié)介紹用Bonferroni法調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)作兩兩比較。1．多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與同一對(duì)照組比較

2檢驗(yàn)拒絕H0時(shí)，用四格表進(jìn)行兩兩比較不能再用原來(lái)的檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＝0.05作為是否拒絕H0的標(biāo)準(zhǔn)。需要重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)

【例8.10】篩選治療精神抑郁癥的藥物，均與同一安慰劑作對(duì)照，問(wèn)各種藥物的效果效果安慰劑藥物1藥物2藥物3合計(jì)改善812211589不變或惡化221891591合計(jì)30303030180

本例2=12.05，P<0.01。α=0.05水準(zhǔn)認(rèn)為不同藥物治療抑郁癥的效果有不同（1）藥物1與安慰劑比較：2=1.20，P>0.25，按α=0.017不拒絕H0，認(rèn)為藥物1治療無(wú)效。（3）

藥物3與安慰劑比較：2=3.45，P>0.05，按α=0.017水準(zhǔn)不拒絕H0，認(rèn)為藥物3治療抑郁癥無(wú)效。

（2）藥物2與安慰劑比較：2=11.28，P<0.005，按α=0.017水準(zhǔn)拒絕H0，可以認(rèn)為2號(hào)藥物治療有效。H0：藥物與安慰劑效果同,=0.05/(4－1)=0.0172．2×k表k組間的兩兩比較需要對(duì)檢驗(yàn)水準(zhǔn)進(jìn)行估計(jì)

四處理的兩兩比較進(jìn)行＝4×(4－1)/2＝6次四格表的2檢驗(yàn)，故檢驗(yàn)水準(zhǔn)＝0.05/6＝0.0083

df＝k－1第六節(jié)同一樣本多個(gè)構(gòu)成比的比較k為構(gòu)成比的個(gè)數(shù)；總樣本含量n=n1+n2+…+nk

“兩兩比較”的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)公式【例8.11】某醫(yī)院對(duì)332例甲狀腺患者進(jìn)行手術(shù)針刺麻醉，試檢驗(yàn)針麻效果的等級(jí)構(gòu)成比是否相等針麻效果例數(shù)構(gòu)成比Ⅰ15346.08Ⅱ13239.76Ⅲ257.53Ⅳ226.63合計(jì)332100.00解H0:總體等級(jí)構(gòu)成比相等

df＝3，P＜0.01，按α＝0.01水準(zhǔn)拒絕H0

，認(rèn)為針麻效果的總體等級(jí)構(gòu)成比之間有差別。需要進(jìn)行6次四格表的2檢驗(yàn)。故α＝0.05時(shí)，兩兩比較的檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05/6＝0.0083，20.0083＝6.9676比較組(ni－nj)2ni＋nj2值Ⅰ與Ⅱ4412851.55Ⅰ與Ⅲ1638417892.04Ⅰ與Ⅳ1716117598.06Ⅱ與Ⅲ1144915772.92Ⅱ與Ⅳ1210015478.57Ⅲ與Ⅳ9470.19在總的α＝0.05水準(zhǔn)上，Ⅰ級(jí)和Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)和Ⅳ級(jí)，構(gòu)成比的差別無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；而Ⅰ級(jí)和Ⅲ級(jí)、Ⅰ級(jí)和Ⅳ級(jí)、Ⅱ級(jí)和Ⅲ級(jí)、Ⅱ級(jí)和Ⅳ級(jí)，構(gòu)成比的差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義【SPSS操作】以針麻效果和例數(shù)為變量名數(shù)據(jù)文件L8-11sav，進(jìn)行同一樣本中兩個(gè)構(gòu)成比比較→Analyze，→Nonparametrictests，→Chi-squaretest,將針麻效果選入TestVariableList框，→Continue?！鶲K。主要輸出結(jié)果：如圖8-7，2=173.325，自由度df=3，近似P值=0.000，在α=0.05水準(zhǔn)上，針麻效果四個(gè)等級(jí)構(gòu)成比差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

第七節(jié)計(jì)數(shù)資料比較時(shí)樣本含量估計(jì)1.估計(jì)總體率時(shí)樣本含量的估算

當(dāng)nπ(1-π)>5，或至少nπ和n(1-π)都大于5時(shí)

│p-π│=δ=Zα/2→n=π(1-π)(zα/2÷δ)2【例8-12】用針刺夾脊穴治療腦卒中后痙攣性癱瘓患者顯效率為46.67%。采用單純隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行了解，要求容許誤差δ＝10％，即要求│p-π│≤10％，α=0.05時(shí)，應(yīng)調(diào)查多少例？n=0.4667(1-0.4667)(1.96÷0.1)2＝95.61。至少需調(diào)查97例。

當(dāng)π=0.5時(shí)，π(1-π)有最大值0.25，由式8-26得到：n=0.25×(zα/2÷δ)2

（8-27）【例8-13】欲對(duì)首烏合劑治療喘息虛寒型慢性支氣管炎有效率π進(jìn)行調(diào)查，要求容許誤差控制在10％，即要求│p-π│≤10％時(shí)，取α＝0.05，估計(jì)所需觀察樣本例數(shù)。按π=0.5處理。按式8-26：n=0.25×(1.96/0.10)2=96.04,至少需觀察97例。當(dāng)π接近于0或1時(shí)2.樣本率與總體率比較時(shí)樣本含量的估算雙側(cè)單側(cè)【例8-14】已知傳統(tǒng)針刺法治療腦卒中后痙攣性癱瘓患者顯效率為23.33%。希望了解改進(jìn)用針刺夾脊穴治療的顯效率是否如某醫(yī)生所說(shuō)提高到了46.67%，取α＝0.05，β=0.1，應(yīng)調(diào)查多少例？【DPS操作】→試驗(yàn)設(shè)計(jì)→樣本含量估計(jì)→單側(cè)檢驗(yàn)樣本和總體率差異所需樣本含量，檢驗(yàn)水準(zhǔn)0.05、第2類錯(cuò)誤0.10、總體率p0為23.33、樣本率p1為46.67，→確定。得N=34（例）。3.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本率比較時(shí)樣本含量估計(jì)

以n1=n2=n計(jì)算

單側(cè)檢驗(yàn)時(shí)改zα/2為zα。下同。

【例8-14】用舊藥治療慢性胃炎的近控率為30%，現(xiàn)試驗(yàn)新藥療效，要求新藥的近控率必須達(dá)到50%才能推廣使用，取α＝0.05，β＝0.10。估計(jì)每組所需觀察病例數(shù)。p1＝30%，p2＝50%，α＝0.05，p＝(0.3＋0.5)/2＝04。雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，按式8-30：n=124.04,共需250個(gè)病例,單側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，每組需101例，共需202個(gè)病例。【DPS操作】試驗(yàn)設(shè)計(jì)→樣本含量估計(jì)→兩總體率比較時(shí)樣本含量，彈出對(duì)話框，水準(zhǔn)用0.05、第2類錯(cuò)誤0.10、總體1的率p1改用30.00、總體2的率p2改用50.00、樣本比例用1.0:1.0，選用雙側(cè)，→確定輸出第一組樣本含量估計(jì)值N1=125，第二組樣本含量估計(jì)值N2=125例。如選用單側(cè)，得到N1=102，N2=102。4.兩小樣本率比較時(shí)樣本含量的估計(jì)

5.配對(duì)計(jì)數(shù)資料比較時(shí)樣本含量的估計(jì)

雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，對(duì)子數(shù)n為：

【例8-15】

用表8-3C的配對(duì)計(jì)數(shù)四格表可算出新法檢出陽(yáng)性率p1＝26/50=0.52，老法檢出陽(yáng)性率p2=35/50=0.70；兩法陽(yáng)性一致率p＝16/50=0.32。＝(p1＋p2－2