生物统计附试验设计第七章卡方检验(2017)
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南方医科大学生物统计系谭旭辉•χ2检验(chi-square test)是现代统计学的创始人之一Karl Pearson (1857-1936)于1900年提出的一种具有广泛用途的统计方法,可用于两个或多个率间的比较,计数资料的关联度分析,拟合优度检验等等。
例9-1为研究肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)对肺癌的诊断价值,随机抽取72例确诊为肺癌的患者为肺癌组,114例接受健康体检的非肺癌患者为对照组。
用CEA对其进行检测,结果呈阳性反应者病例组中33例,对照组中10例。
问两组人群的CEA阳性率有无差异?23.18.845.8阳性率(%)18611472合计14343合计10410对照组3933肺癌组阴性阳性组别表9-1CEA对两组人群的诊断结果2222(3316.6)(3955.4)(1026.4)(10487.6)16.655.426.487.634.321)(21)1−−−−=+++=×−=1、建立检验假设::π1=π2(两组人群的总体阳性率相同):π1≠π2 (两组人群的总体阳性率不同)=0.05、计算统计量值:22()()()()()ad bc na b a c b d c d −=++++22(331041039)18634.107243143114χ×−××==×××本例为:由上面可以看到采用理论公式计算时,需要先计算理论频数,为此人们由理论公式推导出了四格表专用计算公式如下:•3、20.05120118 3.8434.32 3.840.05.0.05P H H υχχα===><=,以查附表得:,而本例中,按水准拒绝,接受,可以认为肺癌患者癌胚抗原的阳性率高于健康人,提示其可能具有临床诊断价值。
¾两个率比较的χ2检验与u 检验之间的关系)自由度=1时, χ2界值为双侧u 界值的平方,在比较两个率时,二者等价;u 0.05/2=1.96 χ20.05,(1)=3.84=1.962u 0.01/2=2.58 χ20.01,(1)=6.63=2.582)u 检验可以做单侧检验,而χ2检验只能做双侧检验;)u 检验仅适于大样本,而χ2检验不仅适于大样本,尤其适合小样本率的假设检验。
SPSS170在生物统计学中的应用实验七卡方检验汇总在生物统计学中,卡方检验(Chi-square test)被广泛应用于分析分类数据,特别是用于比较观察到的频数与期望频数之间的差异。
该检验可以用于研究不同组群的差异、评估变量之间的关系,以及分析遗传数据等。
下面将概述生物统计学中卡方检验的应用,并举例说明其在实验七中的具体应用。
卡方检验的基本假设是观察到的频数与期望频数之间没有显著差异。
在生物统计学中,卡方检验可以用于比较不同组群之间的离散变量,例如比较不同亚型的基因分布、不同药物治疗组的治疗效果等。
此外,卡方检验也可以用于分析遗传数据,例如遗传比例和基因型分布之间的差异。
在实验七中,我们可以运用卡方检验来分析两种不同的遗传特性之间是否存在关联。
例如,我们可以研究在果蝇种群中,翅膀颜色(黄色或灰色)与眼睛颜色(红色或白色)之间的关系。
我们可以观察到不同翅膀颜色和眼睛颜色组合的频数,并与期望频数进行比较。
如果观察到的频数与期望频数之间存在显著差异,则说明翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联。
下面是实验七中对卡方检验的具体步骤和操作:1.设定零假设和备择假设:-零假设(H0):翅膀颜色和眼睛颜色之间不存在关联。
-备择假设(H1):翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联。
2.收集数据:-记录不同翅膀颜色和眼睛颜色组合的频数。
3.计算期望频数:-根据零假设计算期望频数,期望频数等于每个组合的行边际频数乘以列边际频数,然后除以总频数。
4.计算卡方统计量:-计算卡方统计量,它衡量了观察到的频数与期望频数之间的差异程度。
5.计算自由度:-自由度等于(行数-1)乘以(列数-1)。
6.查找卡方分布表:-使用自由度找到相应的临界值,该值可以帮助我们决定是否拒绝零假设。
7.进行假设检验:-比较计算得到的卡方统计量和临界值,如果卡方统计量大于临界值,则拒绝零假设,否则不拒绝零假设。
8.解释结果:-如果拒绝零假设,说明翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联;如果不拒绝零假设,说明翅膀颜色和眼睛颜色之间没有关联。
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验七:卡方检验一、实验目标与要求1.帮助学生深入了解卡方检验的基本概念,掌握卡方检验的基本思想和原理2.掌握卡方检验的过程。
二、实验原理卡方检验适用于次数分布的检验,比如次数分布是否与某种理想的分布一致,或者不同样本同类测量分数次数分布是否一致。
对于前者,先要确定一个理想的次数分布比例,然后将观测的某一次数分布与其比较,确定二者的差异性,并用X2来反映。
X2 越小,则差异越小,该样本的观测分布越有可能适合于理想分布;X2 越大,则差异越大,其服从于理想分布的可能性就越小。
当服从理想分布的伴随概率小于0.05时,就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。
不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时,如果卡方足够大,该观测在两个样本中的次数分布服从于同一总体的概率小于0.05时,则认为样本间存在显著性差异。
三、实验演示内容与步骤㈠适合性检验比较观测数与理论数是否符合的假设检验(compatibility test),也称吻合性检验或拟合优度检验(goodness of fit test).。
【例】有一鲤鱼遗传试验,以红色和青灰色杂交,其F2代获得不同分离尾数,问观测值是否符合孟德尔3:1遗传定律.体色青灰色红色总数F2观测尾数1503 99 16021. 定义变量:2. 输入变量值3. 选择菜单1:点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框→4. 选择菜单2:点击菜单【分析】→【非参数检验】→【卡方】→弹出“卡方检验”对话框点击【选项】按钮,弹出“卡方检验:选项”对话框,选择“描述性”,点击【继续】点击【确定】在输出结果视图中看分析结果Descriptive StatisticsN Mean Std. Deviation Minimum Maximum 观测尾数1602 1416.24 338.172 99 1503观测尾数Observed N 实测频数Expected N理论频数Residual偏差99 99 400.5 -301.5 1503 1503 1201.5 301.5 Total 1602Test Statistics观测尾数Chi-Square 卡方值302.629adf 1Asymp. Sig. .000a. 0 cells (.0%) have expected frequenciesless than 5. The minimum expected cellfrequency is 400.5.㈡独立性检验又叫列联表(contigency table)χ2检验,它是研究两个或两个以上因子彼此之间是独立还是相互影响的一类统计方法。