卡方檢驗(yàn)2值的計(jì)算：由英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家KarlPearson首次提出，故被稱為Pearson2。卡方檢驗(yàn)基礎(chǔ)例1某種藥物加化療與單用某種藥物治療的兩種處理方法，觀察對某種癌癥的療效，結(jié)果見下表。（數(shù)據(jù)見cancer.sav）四格表卡方檢驗(yàn)處理療效

合計(jì)有效無效藥物加化療421355單用藥物48351合計(jì)9016106兩種治療方法的療效比較首先建立數(shù)據(jù)文件，如下。四格表卡方檢驗(yàn)注意：由于上表給出的不是原始數(shù)據(jù)，而是頻數(shù)表數(shù)據(jù)，應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理。四格表卡方檢驗(yàn)四格表卡方檢驗(yàn)四格表卡方檢驗(yàn)四格表卡方檢驗(yàn)四格表卡方檢驗(yàn)四格表卡方檢驗(yàn)結(jié)果分析表示藥物加化療與單用藥物治療某種癌癥的療效比較的行×列表，除了觀察值以外，還有期望值。四格表卡方檢驗(yàn)結(jié)果分析此為四格表2檢驗(yàn)的結(jié)果，2＝6.508，P＝0.011，差異有顯著性意義，即藥物加化療與單用藥物治療癌癥的療效有顯著性差異。四格表卡方檢驗(yàn)連續(xù)性校正2檢驗(yàn)：

僅適用于四格表資料，在n>40，所有期望頻數(shù)均大于1，只有1/5單元格的期望頻數(shù)大于1小于5時(shí)；Fisher精確概率法：

在樣本含量<40或有格子的期望頻數(shù)<1的列聯(lián)表，應(yīng)該采用該法；似然比2檢驗(yàn)：

當(dāng)n>40，最小期望頻數(shù)>5時(shí)，結(jié)論與Pearson2基本一致；

幾種卡方檢驗(yàn)的比較：四格表卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)在Pearson卡方檢驗(yàn)中，對行列變量的相關(guān)性作了檢驗(yàn)，其中的行列變量是一個(gè)事物的兩個(gè)不同屬性。實(shí)際應(yīng)用中，還有一種列聯(lián)表，其中的行列變量反映的是一個(gè)事物的同一屬性。例如把每一份標(biāo)本分為兩份，分別用兩種方法進(jìn)行化驗(yàn)，比較兩種化驗(yàn)方法的結(jié)果是否有本質(zhì)不同；或分別采用甲、乙兩種方法對同一批病人進(jìn)行檢查，比較此兩種方法的結(jié)果是否有本質(zhì)不同，此時(shí)要用配對卡方檢驗(yàn)。配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)公式：若b+c>40，則用公式：若b+c≤40，則用公式：例2某實(shí)驗(yàn)室分別用乳膠凝集法和免疫熒光法對58名可疑系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者血清中抗核抗體進(jìn)行測定，結(jié)果見下表，問兩種方法的檢測結(jié)果有無差別？（數(shù)據(jù)見McNemar.sav）免疫熒光法乳膠凝集法

合計(jì)+－+111223－23335合計(jì)134558兩種方法的檢測結(jié)果配對卡方檢驗(yàn)首先建立數(shù)據(jù)文件，如下。配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)同理，由于是頻數(shù)表數(shù)據(jù)，應(yīng)該先用weightcases進(jìn)行預(yù)處理。不能忘記哦！在此選入頻數(shù)變量即可進(jìn)行下一步的分析。配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)選中進(jìn)行配對卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)結(jié)果分析R×C表卡方檢驗(yàn)1979年某地發(fā)生松毛蟲病，333例患者按年齡分為2組，資料如下，分析不同年齡人群病變類型結(jié)構(gòu)有無區(qū)別？某地松毛蟲患者病變構(gòu)成年齡分組皮炎型骨關(guān)節(jié)型軟組織炎型混合型合計(jì)兒童組成人組5010548101877223188145合計(jì)155582595333R×C表卡方檢驗(yàn)對頻數(shù)加權(quán)R×C表卡方檢驗(yàn)R×C表卡方檢驗(yàn)R×C表卡方檢驗(yàn)結(jié)果在Pearson卡方檢驗(yàn)中，對行變量和列變量的相關(guān)性作檢驗(yàn)，其中行變量和列變量是一個(gè)事物的兩個(gè)不同屬性。在實(shí)際中，還有一種列聯(lián)表，其行變量和列變量反映的是一個(gè)事物的同一屬性的相同水平，只是對該屬性各水平的區(qū)分方法不同。其特征是：行的數(shù)目和列的數(shù)目總是相同的。如果希望檢驗(yàn)這兩種區(qū)分同一屬性的方法給出的結(jié)果是否一致，則不應(yīng)當(dāng)使用Pearson2檢驗(yàn)，而應(yīng)該采用Kappa一致性檢驗(yàn)對兩種方法一致程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。一致性檢驗(yàn)結(jié)果分析如果在crosstab過程的

statistics子對話框中勾選上Kappa復(fù)選框，則有以下結(jié)果：一致性檢驗(yàn)一般認(rèn)為，當(dāng)Kappa≥0.75時(shí)，表明兩者一致性較好；

0.75>Kappa≥0.4時(shí)，表明一致性一般；

Kappa<0.4時(shí)，表明兩者一致性較差。一致性檢驗(yàn)注意：

Kappa檢驗(yàn)會(huì)利用列聯(lián)表的全部信息，而McNemar檢驗(yàn)只會(huì)利用非主對角線單元格上的信息。因此，對于一致性較好，即絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都在主對角線的大樣本列聯(lián)表，McNemar檢驗(yàn)可能會(huì)失去實(shí)用價(jià)值。一致性檢驗(yàn)兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量

2檢驗(yàn)可以從定性的角度說明兩個(gè)變量是否存在關(guān)聯(lián)，當(dāng)拒絕原假設(shè)時(shí)，在統(tǒng)計(jì)上有把握認(rèn)為兩個(gè)變量存在相關(guān)。但接下來的問題是，如果兩變量之間存在相關(guān)性，它們之間的關(guān)聯(lián)程度有多大？針對不同的變量類型，在SPSS中可以計(jì)算各種各樣的相關(guān)指標(biāo)，而且Crosstabs過程也對此提供了完整的支持，此處只涉及兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的指標(biāo)，更系統(tǒng)的相關(guān)程度指標(biāo)見相關(guān)與回歸一章。兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量相對危險(xiǎn)度RR：是一個(gè)概率的比值，指試驗(yàn)組人群反應(yīng)陽性概率與對照組人群反應(yīng)陽性概率的比值。數(shù)值為1，表明試驗(yàn)因素與反應(yīng)陽性無關(guān)聯(lián)；小于1時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生率降低；大于1時(shí)，表明試驗(yàn)因素導(dǎo)致反應(yīng)陽性的發(fā)生率增加。優(yōu)勢比OR：是一個(gè)比值的比，是反應(yīng)陽性人群中試驗(yàn)因素有無的比例與反應(yīng)陰性人群中試驗(yàn)因素有無的比例之比。當(dāng)關(guān)注的事件發(fā)生概率比較小時(shí)（<0.1），優(yōu)勢比可作為相對危險(xiǎn)度的近似。兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量

例3某次食物中毒，現(xiàn)想通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，吃某海產(chǎn)品（food）和食物中毒發(fā)生（poison）是否具有相關(guān)性，以及吃了某食物的人是沒吃海產(chǎn)品的人的幾倍。數(shù)據(jù)文件見poison.sav。兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量

分別指定行列變量到Row（s）和Columns中。選中可得到RR值兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量結(jié)果分析這就是兩變量的四格表。兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量結(jié)果分析這是卡方檢驗(yàn)的結(jié)果，說明吃食物與食物中毒相關(guān)。兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量結(jié)果分析結(jié)果顯示，OR＝3.00，說明吃了該食物者發(fā)生食物中毒的可能性是沒有吃該食物者的3.00倍？例4

某研究人員對3家醫(yī)院的衛(wèi)生服務(wù)情況進(jìn)行了調(diào)查，現(xiàn)希望分析尋求就診和性別之間有無聯(lián)系。（數(shù)據(jù)見cmh.sav）分層卡方檢驗(yàn)分層卡方檢驗(yàn)選入分層變量center分層卡方檢驗(yàn)進(jìn)行分層卡方檢驗(yàn)分層卡方檢驗(yàn)首先給出的是層間差異的檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，不同中心間，性別與就診的聯(lián)系是相同的。結(jié)果分析分層卡方檢驗(yàn)分層卡方檢驗(yàn)結(jié)果，即考慮了分層因素的影響以后，對性別與就診的檢驗(yàn)結(jié)果，共給出CMH2檢驗(yàn)和MH2檢驗(yàn)兩種結(jié)果，前者是后者的改進(jìn)，可見P值均小于0.05，即可認(rèn)為性別與就診有關(guān)。結(jié)果分析分層卡方檢驗(yàn)結(jié)果顯示，ORMH

值為0.636，表明去除了不同中心的混雜效應(yīng)以后，和女性相比，男性顧客尋求就診的優(yōu)勢比為0.636，或者說更不容