一、配对卡方检验 把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验。即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。不能给出卡方值，只能给出P值。 二、一致性检验（Kappa检验） 诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作 出的诊断的一致性等等。 Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficient of internal consistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。取值在0～1 之间。Kappa≥两者一致性较好；>Kappa≥两者一致性一般；Kappa<两者一致性较差。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa复选框。计算Kappa值。 如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。 病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显着高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。究竟是否是因果联系，须根据一些标准再加以衡量判断。 所谓联系（associatiom）是指两个或更多个变量间的一种依赖关系，可以是因果关系，也可以不是。
小学数学二年级下册《表内除法（二）》练习题（打了）.1．口算． 5×7 =9÷3 =6÷3=6×6 =9+35 = 3×4 =5×6 =8×6 =48-3 =78+9 = 37+6 =72÷8 =63÷7 =18÷3 =2×35 = 6+40=5+48 =12×3 =36÷9 =8+48 = 2．填空 （1）9的3倍是（），9是3的（）倍． （2）两个因数都是8，积是（）被除数和除数同样多，商是（）．（3）按要求写算式．8、9、72 （）×（）＝（）（）÷（）＝（） （）×（）＝（）（）÷（）＝（）8 3．直接写出得数． 3×4÷6＝5×9+35=54÷6÷3=72÷（23-15）= 4×8-16=6×6÷4= 4．列式计算． （1）5个8相加是多少？ （2）把63平均分成7份，每份是多少？ （3）32里面有几个8？
（4）把40按照每5个一份来分，可以分成多少份？ （5）6的8倍是多少？ （6）54是9的多少倍？ （7）一个因数是9，另一个因数是8，积是多少？ （8）被除数是36，除数是9，商是多少？ 5．解答应用题． （l）有32个同学排队，每4个同学站一排，可以站几排？ （2）小红买了5本书，每本书6元．她一共用了多少元？ （3）老师买了48根跳绳，平均分给6个班，每个班分几根？（4）生物小组有6只黑兔，18只白兔．白兔的只数是黑兔的几倍？(5）田径队的人数是舞蹈队的4倍．舞蹈队有9人，田径队有多少人？ （6）体育室里有一筐皮球，每班发给6个．5个班领走后，这筐皮球减少了多少个？ （7）红花的朵数是黄花的3倍．红花有18朵，黄花有多少朵？ （8）一、二年级有6个班，每个班有4人参加舞蹈组，一共有多少人？后来，舞蹈组增加了10人，现在舞蹈组有多少人？ （9）刘红要做72面小旗，每天做8面，多少天可完成？如果每天做9面几天可完成？ （10）有30米布，做床单用了12米，还剩下几米？做一套衣服要用3米布，剩下的布能做几套衣服．
两独立样本T检验 目的：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。 检验前提： 样本来自的总体应服从或近似服从正态分布； 两样本相互独立，样本数可以不等。 两独立样本T检验的基本步骤： 提出假设 原假设H_0：μ_1-μ_2=0 备择假设H_1：μ_1-μ_2≠0 建立检验统计量 如果两样本来自的总体分别服从N(μ_1,σ_1^2 )和N(μ_2,σ_2^2 )，则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为μ_1-μ_2、方差为σ_12^2的正态分布。 第一种情况：当两总体方差未知且相等时，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，为：s^2=((n_1-1) s_1^2+(n_2-1) s_2^2)/(n_1+n_2-2) 则两样本均值差的估计方差为： σ_12^2=s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) 构建的两独立样本T检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√(s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) ) 此时，T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。 第二种情况：当两总体方差未知且不相等时，两样本均值差的估计方差为： σ_12^2=(s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 构建的两独立样本T检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 ) 此时，T统计量服从修正自由度的t分布，自由度为： f= ((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )^2/(((s_1^2)/n_1 )^2/n_1 +((s_2^2)/n_2 )^2/n_2 ) 可见，两总体方差是否相等是决定t统计量的关键。所以在进行T检验之前，要先检验两总体方差是否相等。SPSS中使用方差齐性检验（Levene F检验）判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。 三、计算检验统计量的观测值和p值 将样本数据代入，计算出t统计量的观测值和对应的概率p值。 四、在给定显著性水平上，做出决策 首先，利用F统计量判断两总体方差是否相等，Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05时，有充分理由拒绝原假设，说明方差不齐；否则，两样本方差无显著性差异。 其次，将设定的显著性水平α与检验统计量的p值比较，如果t统计量的p值小于α，落入拒绝域内，则我们有充分理由拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异。 SPSS实现过程： 菜单：Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test Test Variable(s)：待检验的变量（一般是定距或定序变量） Grouping Variable ：分组变量（只能比较两个样本）
1． 配对四格表的卡方检验 （1） 当b+c≥40 c b c b +-=2 2 )(χ 1=υ （2） 当b+c<40 c b c b +--= 2 2 )1(χ 1=υ 例．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等？ 表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较 甲培养基 乙培养基 + - 合计 + 11 1 12 - 9 7 16 合计 20 8 28 例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致？ 表６ 三种方案治疗肝炎疗效的结果比较 组别 有效 无效 合计 有效率（％） 西药组 51 49 100 51.00 中药组 35 45 80 43.75 中西结合 59 15 74 79.73 145 109 254 57.09 卡方分割：（а必须校正，然后P 值和α’进行比较） 多个实验组间的两两比较：1 2' += k C α α 实验组与同一个对照组比较：() 12' -= k α α 1 输入值 2. 权重 3.计算卡方值 4.结果 Asymp.sig.的那一列就是P 值：表示三者间不全相同 5.卡方分割 输入条件 选择相应的组别计算相应的卡方值 例7. 测得某地5801人的ABO 血型和MN 血型结果如表7-10，问两种血型系统之间是否有关联？ 表7 某地5801人的血型 ABO 血型 MN 血型 合计 M N MN O 431 490 902 1823
A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合计1451 1666 2684 5801 此题为双向无序，用卡方检验，计算列联系数： 计算步骤相同 唯一不同之处：多选两项（contigency coefficient为列联系数） 结果 结果解释：卡方值显示两者间有联系，Linear-by- Linear Association 中P<0.0001，所以数据符合线性；论文统计时还需要计算偏离线性回归分量=213.162-51.336即可，相应的自由度为6-1=5，算出的P值越大越说明符合线性。 例8. 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间的关系，将278例尸解资料整理成表7-13，问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间是否存在线性变化趋势？ 表8 年龄与冠状动脉硬化的关系 年龄(岁) (X) 冠状动脉硬化等级(Y) 合计—+ ++ +++ 20～70 22 4 2 98 30～27 24 9 3 63 40～16 23 13 7 59 ≥50 9 20 15 14 58 合计122 89 41 26 278 双向有序但属性不同，进行线性趋势检验（test for linear trend）： 1. 计算总的X 2值 2. 计算线性回归分量X 2回归 3. 计算偏离线性回归分量X 2偏 4. 列2x分解表，确定p值 变异来源df p 总变异(R-1)(C-1) 线性回归分量若小于0则相 关 偏离线性回归分量若小于0则为非直线相关 输入值进行线性趋势检验 结果 结果解释：卡方值即总变异为71.432 回归值为63.389 然后在EXCEL手工计算 配对四格表的扩展即例9 例9. 以血清法作为金标准评价滤纸片法的准确性，检测指标为检测标本的抗体阳性反应等级，结果如下表33-4,试进行效度评价。 表9 滤纸片法与血清法比较
1．近几年出现各种食品问题，食品添加剂会引起血脂增高、血压增高、血糖增高等疾病．为了解三高疾病是否与性别有关，医院随机对入院的60人进行了问卷调查，得到了如下的列联表： （1）请将如图的列联表补充完整；若用分层抽样的方法在患三高疾病的人群中抽9人，其中女性抽多少人 （2）为了研究三高疾病是否与性别有关，请计算出统计量2 K，并说明你有多大的把握认为三高疾病与性别有关 2．为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关，对本班50人进 已知在全班50人中随机抽取1人，抽到喜爱打篮球的学生的概 率为3 5 . （1）请将上表补充完整(不用写计算过程)； （2）能否有99.5﹪的把握认为喜爱打篮球与性别有关说明你的理由. 3．某班主任对班级22名学生进行了作业量多少的调查，数据如下表：在喜欢玩电脑游戏的12中，有10人认为作业多，2人认为作业不多；在不喜欢玩电脑游戏的10人中，有3人认为作业多，7人认为作业不多。 求：（1）根据以上数据建立一个22 列联表； （2）试问喜欢电脑游戏与认为作业多少是否有关系
4．有甲、乙两个工厂生产同一种产品，产品分为一等品和二等 品．为了考察这两个工厂的产品质量的水平是否一致，从甲、 乙两个工厂中分别随机地抽出产品109件，191件，其中甲工 厂一等品58件，二等品51件，乙工厂一等品70件，二等品 121件． (1)根据以上数据，建立2×2列联表； (2)试分析甲、乙两个工厂的产品质量有无显著差别(可靠性不 低于99%)． 5．某高中课外活动小组调查了100名男生与100名女生报考文、 理科的情况，下图为其等高条形图： （1）绘出2×2列联表； （2）利用独立性检验方法判断性别与报考文、理科是否有关系 若有关系，所得结论的把握有多大 文科 理科 0．2 0．4 0．6 0．8 1 男 女
南京大学学报(自然科学) 第34卷 第5期 JOU RN AL OF NAN JING U NIV ERSIT Y Vol.34,No.5 1998年9月 (N ATU RAL SCIENCES ) Sept .,1998 配对四格表资料差别检验的精确概率方法 刘玉秀 刘 钧 ( 南京大学医学院临床学院 南京军区南京总医院 医务部,210002,南京) 摘 要 探讨用于配对四格表资料差别检验的精确概率方法。方法:在配对四格表资料两组率差为0的无效假设下,根据两项分布的原理,可导出假设检验用的精确概率计算公式,借此公式经逐一计算,给出b ≤20和c ≤10不同组合时的单、双侧检验精确概率值。提供了配对四格表资料差别检验的精确概率计算公式,并构造出b ≤20和c ≤10的精确概率速查表。结论:M cN emar 卡方检验方法仅适于b +c >20情形,当b +c ≤20时宜用本文介绍的精确概率方法:或通过公式计算或直接查表。 关键词 配对四格表,假设检验,精确概率分类法 R311a 0 引 言 医学研究中经常会遇到配对形式的四格表资料,该类资料数据处理的目的一般为推断两因素(处理)间有无关联或两处理的结果间有无差异(此种情况更为多见),前者可采用通常四格表资料处理的卡方检验法或Fisher 精确概率法,后者常规应用的方法为M cNem ar 卡方检验法,但此方法需满足一定的条件,当配对四格表中(b+c)较小(<20)时不宜使用,应考虑选用配对四格表资料差别检验的精确概率计算方法。 表1 A 、B 两种检验方法对血中某抗体的检出情况T able 1 T he o utcome o f two test matho ds A B +-合 计+ 461460-43640合计 50 50 100 1 举 例 欲比较两种检验方法对血样中某抗体的检出率,将100份血样同时用两种方法进行检测,结果为阳性或阴性。根据检测的结果,应以血样本为基本单位,整理成数据对子数为100的配对形式的四格表资料(表1)进行两方法间检出率 a 收稿日期:1997-07-14;修回日期:1998-03-03 第一作者简介:刘玉秀,男,1966年2月生,主治医师,现从事科研管理,曾发表“生物检定数据效价比 值的广义线性模型估计”等论文
配对卡方检验及K a p p a 检验一致性检验 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
一、配对卡方检验 把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验。即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。不能给出卡方值，只能给出P 值。 二、一致性检验（Kappa检验） 诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。 Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficientofinternalconsistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。取值在0～1之间。Kappa≥0.75两者一致性较好；0.75>Kappa ≥0.4两者一致性一般；Kappa<0.4两者一致性较差。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa复选框。计算Kappa值。 如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。 病例对照研究（casecontrolstudy）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显着高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。究竟是否是因果联系，须根据一些标准再加以衡量判断。 所谓联系（associatiom）是指两个或更多个变量间的一种依赖关系，可以是因果关系，也可以不是。 例如，对一组肺癌病人（病例组）和一组未患肺癌但有可比性的人（对照组）调查他们的吸烟（暴露）历史（可包括现在吸烟否，过去吸过烟否，开始吸烟年龄，吸烟年数，最近每天吸烟支数；如已戒烟则为戒烟前每日吸烟支数，已戒烟年数，等等）。其目的为通过比较两组吸烟史的差别，检验吸烟（可疑病因）与疾病（肺癌）有因果联系的假设。这就是病例对照研究。 如果选择Cochran'sandMantel-Haenszelstatistics复选框，则可以为两个二分类变量进行独立性检验和同质性（齐性）检验，同时可进行分层因素的调整。包括：χ2MH统计量（分层卡
二项分 布 1．n 次独立重复试验 一般地，由n 次试验构成，且每次试验相互独立完成，每次试验的结果仅有两种对立的状态，即A 与A ，每次试验中()0P A p =>。我们将这样的试验称为n 次独立重复试验，也称为伯努利试验。 （1）独立重复试验满足的条件第一：每次试验是在同样条件下进行的；第二：各次试验中的事件是互相独立的；第三：每次试验都只有两种结果。 （2）n 次独立重复试验中事件A 恰好发生k 次的概率()P X k ==(1)k k n k n C p p --。 2．二项分布 若随机变量X 的分布列为()P X k ==k k n k n C p q -，其中0 1.1,0,1,2,,,p p q k n <<+==L 则称X 服从参数为,n p 的二项分布，记作(,)X B n p :。 1．一盒零件中有9个正品和3个次品，每次取一个零件，如果取出的次品不再放回，求在取得正品前已取出的次品数X 的概率分布。 2.一名学生每天骑车上学，从他家到学校的途中有6个交通岗，假设他在各个交通岗遇到 红灯的事件是相互独立的，并且概率都是31 . (1)设ξ为这名学生在途中遇到红灯的次数，求ξ的分布列； (2)设η为这名学生在首次停车前经过的路口数，求η的分布列；
(3)求这名学生在途中至少遇到一次红灯的概率. 3.甲乙两人各进行3次射击，甲每次击中目标的概率为 21，乙每次击中目标的概率为3 2. （1）记甲击中目标的此时为ξ，求ξ的分布列及数学期望； （2）求乙至多击中目标2次的概率； （3）求甲恰好比乙多击中目标2次的概率. 【巩固练习】 1.（2012年高考（浙江理））已知箱中装有4个白球和5个黑球,且规定:取出一个白球的 2分,取出一个黑球的1分.现从该箱中任取(无放回,且每球取到的机会均等)3个球,记随机变量X 为取出3球所得分数之和. (Ⅰ)求X 的分布列; (Ⅱ)求X 的数学期望E (X ). 2．（2012年高考（重庆理））(本小题满分13分,(Ⅰ)小问5分,(Ⅱ)小问8分.) 甲、乙两人轮流投篮,每人每次投一球,.约定甲先投且先投中者获胜,一直到有人获胜 或每人都已投球3次时投篮结束.设甲每次投篮投中的概率为1 3 ,乙每次投篮投中的概 率为1 2 ,且各次投篮互不影响. (Ⅰ)求甲获胜的概率; (Ⅱ)求投篮结束时甲的投篮次数ξ的分布列与期望
高中数学 8.4 列联表独立性分析案例同步精练湘教版选修2-3 基础巩固 1在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中，下列说法正确的是( ) A．若χ2＝6.64，我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系，那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病 B．从独立性检验可知，有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系时，我们说某人吸烟，那么他有99%的可能患有肺病 C．若从统计量中求出有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系，是指有5%的可能性使得推断出现错误 D．以上三种说法都不正确 2由下表中的数据计算χ2的值约为( ) A．9.45 B．6.08 C．1.78 D．0.01 3博士生和研究生毕业情况的一个随机样本给出了关于所获取的学位类别与学生性别的分类数据如下表，由表中的数据，可得( )
A ．性别与获取学位类别有关 B ．性别与获取学位类别无关 C ．性别决定获取学位的类别 D ．以上说法都不正确 4关于2×2列联表： 下列说法正确的是( ) A ．表中的数据n 11，n 12，n 21，n 22可以取任意的正整数 B ．n ＝n ＋1＋n 2＋ C ．χ2＝ n n 11n 12－n 21n 222 n 1＋n 2＋n ＋1n ＋2 D ．两个因素X ，Y 的值域分别为{A ，A }，{B ，B } 5为考察某种药物预防疾病的效果，进行动物试验，得到如下的列联表： 药物效果与动物试验列联表 患病 未患病 总计 服用药 10 45 55 没服用药 20 30 50 总计 30 75 105 依据表中的数据求χ2≈________.(精确到0.01)
6为了探究电离辐射的剂量与人体的受损程度是否有关，用两种不同剂量的电离辐射照射小白鼠，在照射后14小时的结果如下表所示： 列联表独立性分析时的假设是______________________________． 7为了调查某生产线上质量监督员甲对产品质量好坏有无影响，现统计数据如下：质量监督员甲在现场时，990件产品中合格品有982件，次品有8件，甲不在现场时，510件产品中，合格品有493件，次品有17件．试用列联表独立性分析的方法对数据进行分析． 综合过关 8有人发现多看电视容易使人变冷漠，下表是一个调查机构对此现象的调查结果： 则大约有________的把握认为多看电视与人变冷漠有关系．〔已知P(χ2≥10.828)≈0.001〕9某大型企业人力资源部为了研究企业员工工作积极性和对待企业改革态度的关系，随机抽取了189名员工进行调查，所得数据如下表所示：
Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验？ A：在多数统计软件中，四格表（和行*列表）的数据格式均为行变量、列变量和频数变量。如下面这个四格表的数据及相应格式如下： 分析时首先选择菜单Data->Weight Cases，将频数变量选入Frequency格中，按OK确认。此时系统就会以频数表的形式来读取所输入的数据，既记录数应为34+12+23+26=95例，而不是4例。然后选择菜单Analyze->Descriptive Statistics->Cross Tables,将行、列变量分别选入相应的Row、Column格中，再按下方的Statistics钮，选中左上角的Chi-square复选框，按Continue钮，最后按OK即可。 Spss电脑实验－第三节(1) 您要打印的文件是：Spss电脑实验－第三节(1) 打印本文 Spss电脑实验－第三节(1) 作者：佚名转贴自：本站原创点击数：74
第三节不同对象有关指标发生率 （百分比）间的比较 Ⅰ．两种对象率（百分比）间的比较—四格表χ2 检验 χ 2 检验（chi-square test），χ为希腊文字母，读作 [kai]（卡）； chi-square读作“卡方”；χ2 检验即“卡方检验”。它是一种用途较广的假设检验方法，是分析计率或百分 比及某些等级资料常用的方法，可分析两个或两个以上率（或百分比）差别的显著性。 1. 两个样本率（百分比）比较—一般四格表的χ2检验 四格表的χ2检验用于分析两组或两组以上率（或百分比）差别的显著性。 χ2 = ∑[（∣A - T∣）2 / T ] .....................................(3-1) 式中 A 为四格表各格子中的实际数，T 为理论数。 χ2 =（ad-bc)2 n / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)] .........................(3-2) 例如: 某医院用两种疗法（drug）治疗慢性肾炎病人，结果（effect）西药 组有效率为 79.7%（63/79）；中药组有效率为 87.0（47/54），见表 3-1-a。问中药治疗的有效率是否较高？（引自何清波等 主编，医学统计学及其软件包，2002 年，P.183）。 表3-1-a 两种疗法治疗慢性肾炎病人的结果 治疗用药治疗例数有效例数有效率(%) 西药 79 63 79.7中药 54 47 87.0--------------------------------------------------------------------- -----------合计 133 110 82.7 表 3-1是学术论文或总结报告中的常用形式；而在进行χ2检验时，不能用这 个表的形式，必须列出象表 3-1-b 的表格形式，其中要从“治疗例数合计”中分出“无效例数”，这才是所谓著 名的“四格表”（fourfold table，或2×2表，即 a = 63、b = 16、c = 47、d = 7 这 4 格），而不是表 3-1-a 中的 79、63、54、 47 这 4 格！ 表3-1-b 两种疗法治疗慢性肾炎病人的结果 治疗结果（effect）治疗用药 ---------------------------------（drug）有效例数 (1) 无效 例数 (2) 治疗例数合计有效率(%) 西药 (1) 63 (a) 16 (b) 79 (a+b) 79.7中药 (2) 47 (c) 7 (d) 54 (c+d)
二年级上册表内乘法复习题 一、我会口算： 5×8＝4×4＝3×9＝5×9－5＝ 8×4＝16＋5＝4×7＝6×4＋4＝ 9×2＝48＋12＝5×5＝7×5＋5＝ 二、我会填空（每空1分，共28分） 1、4＋4＋4＋4＋4＝（）×（）＝（） 2、8×5=（），计算时用的口诀是（） 3、5只青蛙（）张嘴，（）只眼睛（）条腿 ？ 4、将口诀补充完整 五（）三十（）七三十五（）五二十三（）二十七四八（）四（）二十四（）四十六二（）十八5、先找出下面的规律，然后填数 （1）0、4、8、（）、（）、（）、24、( ) （2）1、4、7、10、（）、（）、19、（）、25、（） （3）1×2、2×3、3×4、（）、（）、（）、（） 6、6×9可以表示（）个（）相加是多少。 7、3个7相加是（），再加上1个7是（）。 8、8与（）相乘得64，（）个8相加是24。 9、我们所学过的乘法口诀中，积最大的算式是（）。 } 10、求几个相同加数的和用（）计算简便。 三、我会比大小（填>、<或=）（8分） 5×6〇35 2×7〇16 3+3+3+3〇3×4 5×5〇5+5 5×8〇8×5 4×6〇3×8 9×4〇4×8 4×7〇7×3 四、括号里最大能填几 6×（）＜48 （）×6＜55 （）×9＜57 （）×7＜70 7×（）＜34 8×（）＜68 （）×6＜20 34＞5×（）（）×5＜34
五、选择题。 1、9×6表示（）。A、9个6相乘B、9和6相加C、6个9相加— 2、6×7和7×6的（）。A、乘法口诀相同B、读法相同 六、判断，对的画“√”，错的画“×”。 (1) 3+3+3+3=4×3 ( ) (2) 5+5+5+4=5×4-1( ) (3) ○○○○○○写成乘法算式2×3或3×2( ) (4）3×2=6 读作：3×2等于6（），还是3乘2等于6（） 七、根据一句口诀写出两道乘法算式。 三五十五四六二十四五六三十 _____________ _____________ _____________ _____________ _____________ _____________ 八、我会看图列式（18分） ! （1）、一共有（）只小蝌蚪。 □○□＝□( ) （2）、每束2元 元□〇□＝□( ) 九、列式计算。 1、4个6连加的和是多少 2、4乘5的积再加上13得多少 】 十．我会解决问题。（1、2、3题每题6分，第4题12分，共30分） 1、 这辆汽车多少元钱
1、两配对样本T检验 2、单因素方差分析 3、多因素方差分析 一、两配对样本T检验 定义:两配对样本T检验就是根据样本数据对样本来自得两配对总体得均值就是否有显著性差异进行推断。 一般用于同一研究对象(或两配对对象)分别给予两种不同处理得效果比较,以及同一研究对象(或两配对对象)处理前后得效果比较。两配对样本T检验得前提要求如下: 两个样本应就是配对得。在应用领域中,主要得配对资料包括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两个样本得观察数目相同,其次两样本得观察值顺序不能随意改变。 样本来自得两个总体应服从正态分布 二、配对样本t检验得基本实现思路 设总体服从正太分布,总体服从正太分布,分别从这两个总体中抽取样与,且两样本相互配对。要求检验就是否有显著差异。 第一步,引进一个新得随机变量对应得样本值为 ,其中, 这样,检验得问题就转化为单样本t检验问题。即转化为检验Y 得均值就是否与0有显著差异。 第二步,建立零假设
第三步,构造t统计量 第四步,SPSS自动计算t值与对应得P值 第五步,作出推断: 若P值<显著水平,则拒绝零假设 即认为两总体均值存在显著差异 若P值>显著水平,则不能拒绝零假设, 即认为两总体均值不存在显著差异 三、SPSS配对样本t检验得操作步骤 例题:研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩就是否有显著变化。数据如表3所示。 1、操作步骤: 首先打开SPSS软件 1、1输入数据 点击: 文件-----打开文本数据(D)-----选择需要编辑得数据-----打开
图1 (这个就是已经导入数据得截图) 在这里首先需要确定导入得数据就是符合两配对样本T检验得前提得。 1、2找到配对样本T检验得位置 点击:菜单栏得分析按钮----选择比较均值-----配对样本T检验(如图2 )
第六章 假设检验基础二、单样本资料与配对设计资料的t检验
概述 t 检验 n以 t分布为基础的一类比较均数的假设检验方法， t 分布的发现使得小样本统计推断成为可能。 n t 检验的应用条件： 1. 随机样本； 2. 来自正态分布总体（小样本时）； 3. 两独立样本比较时，要求两总体方差相等（方差齐性）
单样本资料的t 检验 n单样本资料的t 检验:推断样本所属总体的均数是否与 已知值有差异。 例如，某研究人员在东北某县抽取36名儿童，得到前囟门 闭合月龄的均值和标准差，要研究该县儿童前囟门的闭合 月龄是否大于一般儿童？
检验的假设： H 0: μ=μ0 H 1: μ≠μ0 (双侧) 统计量： n S X t 0 m - = 单样本资料的t 检验 分子：样本均数与μ 0 的差距 分母：样本均数的标准误 t :用标准误来度量样本均数与μ 0 的差距， 没有量纲 理论依据： H 0 成立时，统计量 n S X t / 0 m - = ~ t （ n ）, 1 - = n n
单样本资料的t 检验 理论：H0 成立时，统计量 t 服从自由度为 ν=n-1 的t分布 ---- 我们就是根据这一知识来计算相应的 P值 统计推断: 事先规定一个“小”的概率a （检验水准） 若 P 值小于a ，拒绝零假设； 若 P 值不小于a ，则不拒绝零假设。
配对设计资料的t检验 n配对设计（paired design）是一种特殊的设计方式，能够 很好地控制非实验因素对结果的影响，有自身配对和异 体配对之分。 n配对设计资料的分析着眼于每一对观察值之差，这些差 值构成一组资料，用 t 检验推断“差值的总体均数是否为 0”。
《统计学》练习题（2） 1．要检验全国多个地区贫困人口的比例是否一样，适合采用的检验方法是(C)。 A．正态分布检验B．t分布检验 C．2拟合优度检验D．2独立性检验 2．一个社会学者随机抽取3000个家庭，想研究文化程度的高低与离婚率的高低是否有关，适合采用的检验方法是(D)。 A．正态分布检验B．t分布检验 C．2拟合优度检验D．2独立性检验 3．2拟合优度检验主要用于判断(B)。 A．各类别的观察频数是否相等 B．各类别的观察频数与期望频数是否一致 C．各类别的期望频数是否相等 D．各类别的期望频数是否等于观察频数 4．2独立性检验主要用于判断(A)。 A．两个分类变量是否独立 B．两个分类变量各类别的观察频数是否相等 C．一个分类变量各类别的观察频数与期望频数是否相等 D．一个分类变量是否独立 5．对于两个分类变量的多个类别总共抽取200个样本。其中某个单元格所在行的合计频数为80，所在列的合计频数为60。该单元格的期望频数为(A)。 A．24 B．25 C．26 D．27 6．对于两个分类变量的多个类别总共抽取1000个样本。其中某个单元格所在行的合计频数为.200，所在列的合计频数为100。该单元格的期望频数为(B)。 A．10 B．20 C．30D．40 7．2拟合优度检验的原假设是( C)。 A．各类别的期望频数无显著差异 B．各类别的观察频数无显著差异 C．各类别的观察频数与期望频数无显著差异 D．各类别的观察频数与期望频数有显著差异
8．2独立性检验的原假设是(C)。 A．两个变量的期望频数相等B．两个变量的期望频数不相等 C．两个变量独立D．两个变量不独立 9．在使用2检验时，如果仅有两个单元格，单元格的最小期望频数不应小于(A)。 A．5 B．10 C．15 D．20 10．在使用2检验时，如果单元格在两个以上时，期望频数小于 5 的单元格不能超过总格数的(D)。 A．5﹪B．10﹪ C．15﹪D．20﹪ 11．系数的取值范围是（B）。 A．0＜＜1 B．0≤≤1 C．＞0 D．＜0 12．2独立性检验主要用于研究（A）。 A．两个分类变量的关系 B．两个数值型变量的关系 C．一个分类变量和一个数值型变量的关系 D．两个数值型变量的分布 13．一所大学准备采取一项学生在宿舍上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名男学生和120名女学生进行调查，得到的结果如下： 男学生女学生合计 赞成45 42 87 反对105 78 183 合计150 120 270 这个表格是（B）。 A．4×4列联表B．2×2列联表 C．2×3列联表D．2×4列联表 14．根据第13题列联表计算的男女学生赞成上网收费的期望频数分别为（A）。 A．48和39 B．102和81 C．15和14D．25和19 15．根据第13题列联表计算的男女学生反对上网收费的期望频数分别为（B）。
配对卡方检验及 K a p p a检验(一致性检 验)
精品文档 一、配对卡方检验 把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验。即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。不能给出卡方值，只能给出P值。 二、一致性检验（Kappa检验） 诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。 Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficient of internal consistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。取值在0～1之间。Kappa≥0.75两者一致性较好；0.75>Kappa≥0.4两者一致性一般；Kappa<0.4两者一致性较差。 操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa复选框。计算Kappa值。 如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。 病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。究竟是否是因果联系，须根据一些标准再加以衡量判断。 所谓联系（associatiom）是指两个或更多个变量间的一种依赖关系，可以是因果关系，也可以不是。 例如，对一组肺癌病人（病例组）和一组未患肺癌但有可比性的人（对照组）调查他们的吸烟（暴露）历史（可包括现在吸烟否，过去吸过烟否，开始 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
二年级数学上册第三次月考 一、填空。 1、6×9可以表示（）个（）相加是多少。 2、5×7可以表示（）的（）倍是多少。 3、3个7相加是（），再加上1个7是（）。 4、8与（）相乘得64，（）个7相加是21。 5、14里面有2个7和14是2的7倍表示的意义（）。 6、9是9的（）倍，8是8的（）倍，是4的（）倍。 7、我们所学过的乘法口诀中，积最大的算式是（）。 8、8的乘法口诀要比5的乘法口诀多（）句。 9、求几个相同加数的和用（）计算简便。 10、两个加数都是6，和是（）。 二、选择题。 1、9×6表示（）。 A、9个6相乘 B、9和6相加 C、6个9相加 2、6×7和7×6的（）。A、乘法口诀相同B、读法相同 3、测量比较短的物体，可以用（）作单位。 A、米 B、厘米 4、一枚图钉的长约（）。
Ａ、1厘米B、1米 5、过两点可以画（）条线段。A、1 B、2 C、无数 6、学生用尺上“0”刻度到“10”是（）。 A、0 B、10厘米 C、100厘米 7、1厘米1厘米地数，数（）次是9厘米。 A、1 B、5 C、9 8、27减去12与8的和，差是多少？算式是（）。 A、27-12+8 B、27-（12+8） 9、被减数是74，两个减数都是15， 10、这个算式的差是（）。A、44 B、89 C、 59 三、计算 37－9= 6＋43= 43－11= 26＋7＋40= 35＋15= 49－30= 7＋46= 68－30＋8= 5×6＝5×7＝5×8＝7＋5×9＝ 9×6＝9×7＝9×8＝9×9－9＝97－30= 65＋8= 45－7= 65＋5－7= 54＋26= 40－27= 44＋36= 58－5－9= 6×5＝7×5＝8×5＝9×5＝ 四、括号里最大能填几？ 6×（）＜48 （）×6＜55 （）×9
统计软件配对卡方检验 教程 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
1．配对四格表的卡方检验 （1） 当b+c≥40 c b c b +-=2 2 )(χ 1=υ （2） 当b+c<40 c b c b +--= 2 2 )1(χ 1=υ 例．有28份咽喉涂片标本，把每份标本一分为二，分别接种在甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长的情况，其结果如表5，问两种培养基的阳性检出率是否相等 表5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较 甲培养基 乙培养基 + - 合计 + 11 1 12 - 9 7 16 合计 20 8 28 例6．某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下，问三种疗法的有效率是否一致 表６ 三种方案治疗肝炎疗效的结果比较 组别 有效 无效 合计 有效率（％） 西药组 51 49 100 中药组 35 45 80 中西结合 59 15 74 145 109 254 卡方分割：（а必须校正，然后P 值和α’进行比较） 多个实验组间的两两比较：1 2'+= k C α α 实验组与同一个对照组比较：() 12'-= k α α 1 输入值
2. 权重 3.计算卡方值 4.结果 .的那一列就是P值：表示三者间不全相同 5.卡方分割 输入条件 选择相应的组别计算相应的卡方值 例7. 测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如表7-10，问两种血型系统之间是否有关联 表7 某地5801人的血型 ABO血型 MN血型 合计M N MN O 431 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 32 348 合计1451 1666 2684 5801 此题为双向无序，用卡方检验，计算列联系数： 计算步骤相同 唯一不同之处：多选两项（contigency coefficient为列联系数） 结果 结果解释：卡方值显示两者间有联系，Linear-by- Linear Association 中P<，所以数据符合线性；论文统计时还需要计算偏离线性回归分量=即可，相应的自由度为6-1=5，算出的P值越大越说明符合线性。 例8. 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间的关系，将278例尸解资料整理成表7-13，问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间是否存在线性变化趋势 表8 年龄与冠状动脉硬化的关系 年龄(岁) 冠状动脉硬化等级(Y) 合计
乘列联表练习题
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1．近几年出现各种食品问题，食品添加剂会引起血脂增高、血压增高、血糖增高等疾病．为了解三高疾病是否与性别有关，医院随机对入院的60人进行了问卷调查，得到了如下的列联表：患三高疾病不患三高疾病合计 男630 女 合计36 （1）请将如图的列联表补充完整；若用分层抽样的方法在患三高疾病的人群中抽9人，其中女性抽多少人？ （2）为了研究三高疾病是否与性别有关，请计算出统计量2 K，并说明你有多大的把握认为三高疾病与性别有关？ 2．为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关，对本班50人进行了问卷调查得到了如下列表： 喜爱打篮球不喜爱打篮球合计 男生5 女生10 合计50 已知在全班50人中随机抽取1人，抽到喜爱打篮球的学生的概 率为3 5 . （1）请将上表补充完整(不用写计算过程)； （2）能否有99.5﹪的把握认为喜爱打篮球与性别有关？说明你的理由. 3．某班主任对班级22名学生进行了作业量多少的调查，数据如下表：在喜欢玩电脑游戏的12中，有10人认为作业多，2人认为作业不多；在不喜欢玩电脑游戏的10人中，有3人认为作业多，7人认为作业不多。 求：（1）根据以上数据建立一个22 列联表； （2）试问喜欢电脑游戏与认为作业多少是否有关系？
4．有甲、乙两个工厂生产同一种产品，产品分为一等品和二等品．为了考察这两个工厂的产品质量的水平是否一致，从甲、乙两个工厂中分别随机地抽出产品109件，191件，其中甲工厂一等品58件，二等品51件，乙工厂一等品70件，二等品121件． (1)根据以上数据，建立2×2列联表； (2)试分析甲、乙两个工厂的产品质量有无显著差别(可靠性不低于99%)． 5．某高中课外活动小组调查了100名男生与100名女生报考文、理科的情况，下图为其等高条形图： （1）绘出2×2列联表； （2）利用独立性检验方法判断性别与报考文、理科是否有关系？若有关系，所得结论的把握有多大？ 文 理0 0．2 0．4 0．6 0．8 1 男 女