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第8章定性资料的比较思考与练习参考答案一、最佳选择题1. 定性资料的统计推断常用（ D ）。
A. t检验B. 正态检验C. F检验D. 2χ检验E. t′检验χ检验自由度为（A）。
2. 两组二分类资料发生率比较，样本总例数100，则2A. 1B. 4C. 95D. 99E. 100χ检验中，2χ<1，05.02χ，可以认为（B）。
3. 四格表2A. 两总体率不同B. 不能认为两总体率不同C. 两样本率不同D. 不能认为两样本率不同E. 以上都不对4.等级资料比较宜采用（E）。
A. t检验B. 2χ检验C. F检验D. 正态检验E. 秩和检验5. 为比较治疗某病的新疗法与常规方法，试验者将100名患者按性别、年龄等情况配成对子，分别接受两疗法治疗。
观察得到有28对患者同时有效，5对患者同时无效，11对患者新药有效常规治疗无效。
欲比较两种疗法的有效率是否相同，应选择的统计分析方法为（D）。
χ检验 B. 独立的两组二分类资料比较校正2χ检验A. 独立的两组二分类资料比较2χ检验 D.配对的两组二分类资料比较校正2χ检验C. 配对的两组二分类资料比较2E. Fisher确切概率法二、思考题χ检验适用的数据类型。
1. 简述2答：提示：卡方检验是应用较广的一种定性资料的假设检验方法，常用于检验两个或多个样本率（或构成比）之间有无差别。
2. 两组二分类资料的设计类型有几类？其相应的检验方法是什么？)m n A n()m n A n()nm n nA m n A (n m n /n)m (n /n m n A A n/nm n /n)m n (A T )T (A χRi Cj ji ijRi Cj ji ij j i ij Ri Cj ji ij Ri Cj ji j i j i ij ij R i Cj j i j i ij R i Cj ijij ij 11222112112211211221121122-=+-=+-=+-=-=-=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑============答：提示：两组二分类资料的设计类型主要有2类，即完全随机设计和配对设计。
卡方组间两两比较统计方法
嘿，朋友们！今天咱来聊聊卡方组间两两比较统计方法。
这玩意儿啊，就像是一把神奇的钥匙，能帮我们打开数据背后那神秘世界的大门。
你看啊，咱手里有一堆数据，就好像是一堆乱七八糟的拼图块。
卡方组间两两比较统计方法呢，就是那个能把这些拼图块整理清楚、让咱看出个所以然的工具。
比如说，咱想知道不同群体之间有没有啥差别，是吧？这时候卡方就派上用场啦！
它能让咱清楚地看到，嘿，这个群体和那个群体在某个方面是不是真的不一样。
这就好比是在分辨苹果和桔子，一眼就能看出来它们可不是一回事儿。
想象一下，要是没有这个方法，咱面对那堆数据不就抓瞎啦？就像在黑夜里没有手电筒，摸不着方向啊。
但有了卡方组间两两比较统计方法，就等于有了一盏明灯，照亮咱在数据海洋中前行的路。
咱再说说具体咋用这宝贝方法。
首先得把数据整理好，就像给拼图块归归类。
然后呢，让卡方去发挥它的魔力，把那些隐藏的差异都给咱揪出来。
这过程可不简单哦，但一旦弄明白了，那可真是太有成就感啦！
而且啊，这方法就像个万能钥匙，在好多领域都能用得上呢。
不管是医学研究、社会调查，还是其他啥领域，它都能大显身手。
你说厉害不厉害？
咱可别小瞧了这看似普通的统计方法，它能带给我们的惊喜可多着呢！它能让我们从那些枯燥的数据中发现有趣的现象和规律，就像在沙漠中找到金子一样让人兴奋。
总之啊，卡方组间两两比较统计方法可不是什么花架子，它是实实在在能帮咱解决问题、发现真相的好东西。
咱可得好好掌握它，让它为我们的研究和分析助力。
所以啊，大家都别犹豫啦，赶紧去试试吧，相信你们一定会被它的魅力所折服！。
卡方检验的概念嘿，朋友！咱们来聊聊卡方检验这个听起来有点神秘的家伙。
您知道吗，卡方检验就像是一位严谨的裁判员，在数据的赛场上明察秋毫。
它到底是啥呢？简单说，卡方检验就是用来瞧瞧实际观察到的数据和咱们预期的数据之间，到底有多大的差别。
比如说，咱们想知道某种药物对治疗某种疾病到底有没有效果。
我们就可以用卡方检验来对比吃了药和没吃药的人群中，病好的人数是不是有明显的不同。
这就好像您去菜市场买菜，您预期花 50 块能买到一堆新鲜的好菜，结果只买到了一点点不太新鲜的，这和您的预期差别很大，您肯定不乐意，对吧？卡方检验就是来判断这种“不乐意”的程度有多大。
再打个比方，假如咱们想研究不同地区的人们对某种品牌的喜好程度是不是一样。
通过调查收集数据，然后用卡方检验来瞅瞅实际的情况是不是和我们一开始想的一样。
要是不一样，那差别在哪儿？这就好比您满心期待一场精彩的演出，结果却发现和想象的完全不同，那得多失望呀！卡方检验就是来告诉您，这失望到底有多大。
卡方检验在很多领域都大显身手呢！像是医学研究中，判断新的治疗方法是不是真的有效；社会学研究里，看看不同群体的行为模式是不是有显著差异；市场调查中，搞清楚消费者对产品的偏好是不是符合预期。
您想啊，如果没有卡方检验，我们怎么能在一堆杂乱的数据里找到有用的信息，怎么能判断我们的假设是对是错呢？那不就像在黑暗中摸索，找不到方向嘛！卡方检验就像是一把神奇的钥匙，能打开数据背后隐藏的秘密之门，让我们看清真相。
它虽然看起来有点复杂，但只要您用心去理解，就会发现它其实是我们探索未知的得力助手。
所以说，学会卡方检验，就等于给自己装备了一件强大的工具，能在数据的海洋里畅游无阻，发现更多有价值的东西！您说是不是这个理儿？。
乳腺癌数据集768条记录分析作业指导书第1章引言 (3)1.1 数据集概述 (3)1.2 分析目的与意义 (3)1.3 分析方法与工具 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.2 数据整合 (4)2.3 数据规范化 (4)2.4 数据抽样 (4)第3章数据摸索性分析 (5)3.1 描述性统计分析 (5)3.2 数据可视化 (5)3.3 数据分布特征分析 (5)3.4 异常值分析 (6)第4章特征选择与降维 (6)4.1 特征选择方法 (6)4.1.1 过滤式特征选择 (6)4.1.2 包裹式特征选择 (6)4.1.3 嵌入式特征选择 (6)4.2 特征降维技术 (6)4.2.1 主成分分析（PCA） (7)4.2.2 线性判别分析（LDA） (7)4.3 特征选择与降维效果评估 (7)4.3.1 模型功能指标 (7)4.3.2 运行时间 (7)4.3.3 可解释性 (7)第5章模型构建与评估 (7)5.1 分类算法选择 (7)5.2 模型训练与验证 (8)5.3 模型评估指标 (8)5.4 模型调优 (8)第6章乳腺癌预测与分析 (8)6.1 模型预测结果 (8)6.1.1 模型准确率 (9)6.1.2 混淆矩阵 (9)6.2 预测误差分析 (9)6.2.1 误差来源 (9)6.2.2 降低误差的方法 (9)6.3 乳腺癌风险因素分析 (9)6.3.1 年龄 (9)6.3.2 家族史 (9)6.3.3 乳腺密度 (9)6.3.4 其他因素 (9)6.4 患病概率分布 (10)第7章生存分析与预后评估 (10)7.1 生存分析概述 (10)7.2 生存曲线绘制 (10)7.3 预后因素分析 (10)7.4 预后模型构建 (11)第8章病理特征与乳腺癌关系 (11)8.1 病理特征描述 (11)8.1.1 组织学类型：分析不同组织学类型的乳腺癌在数据集中的分布情况，探讨不同组织学类型与乳腺癌预后的关系。
卡方检验的方法
卡方检验是一种用于评估两个分类变量之间是否存在显著性差异的统计方法,主要通过计算卡方值来比较观察值和期望值之间的差异。
卡方检验可用于研究样本数据中两个分类变量之间的差异,例如在医学研究中,可以比较不同治疗方案对患者疾病缓解的效果。
卡方检验的步骤如下:
1. 收集数据,并计算期望值和观察值。
2. 计算卡方值,可以使用卡方分布表来估算卡方值。
3. 确定卡方值是否显著,可以使用临界值表来评估。
4. 对卡方检验结果进行解释,并讨论结果对研究假设的支持程度。
卡方检验的应用范围非常广泛,可用于许多不同的研究领域。
例如,在医学研究中,可以使用卡方检验来比较不同治疗方案对患者疾病缓解的效果,或者比较不同人群对某种特定产品的接受度。
在社会科学研究中,可以比较不同群体之间的特征差异,或者评估广告对公众接受度的影响。
除了计算卡方值外,卡方检验还有其他方法,例如非参数卡方检验和基于机器学习的卡方检验。
这些方法可以用于不同类型的数据,并且可以提供更精确的评估结果。
卡方检验是评估两个分类变量之间差异的一种常用方法,适用于许多不同的研究领域。
通过计算卡方值,可以确定数据中的差异是否存在,并进一步分析结果的含义和影响。
医学统计方法之卡方检验卡方检验（Chi-square test）是一种常用的医学统计方法，用于比较观察频数与期望频数的差异，以判断两个或多个类别变量之间是否存在相关性或差异。
卡方检验适用于分类数据的分析，常用于研究疾病与相关因素的关系、药物与不良反应的关系等。
卡方检验的基本原理是通过计算观察频数与期望频数之间的差异，并比较差异的程度来判断两个或多个分类变量之间的关联性。
卡方值越大，观察频数与期望频数之间的差异越大，相关性越显著。
卡方检验的零假设（Null hypothesis）是假设变量之间没有关联性，即观察频数与期望频数之间的差异是由随机误差引起的。
卡方检验的计算步骤如下：1.建立零假设与备择假设。
例如，我们想要研究其中一种药物与不良反应的关系，零假设可以是“该药物与不良反应之间没有关联性”，备择假设可以是“该药物与不良反应之间存在关联性”。
2.构建两个变量的列联表，计算观察频数。
列联表是将两个或多个分类变量交叉组合生成的一个二维表格。
例如，我们可以将药物使用与不良反应按行和列分别组合，得到一个2×2的列联表。
3.计算期望频数。
期望频数是在零假设成立的情况下，根据总体总数和变量之间的独立性计算的理论频数。
期望频数可以通过计算每个组合的行合计、列合计以及总体合计来得到。
4.计算卡方值。
卡方值是观察频数与期望频数之间的差异的平方和除以期望频数的总和，即卡方值=Σ((O-E)²/E)，其中O为观察频数，E为期望频数。
5.比较卡方值与临界值。
通过查找卡方分布表，根据给定的显著性水平（一般为0.05或0.01），确定临界值。
如果卡方值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在关联性。
如果卡方值小于等于临界值，则无法拒绝零假设，认为两个变量之间不存在关联性。
6.进行推论。
如果拒绝零假设，可以推断两个变量之间存在关联性。
反之，如果无法拒绝零假设，不能推断两个变量之间存在关联性。
需要注意的是，卡方检验对样本容量有一定要求，通常要求每个格子的期望频数不低于5、如果期望频数低于5，需要采取合适的修正方法或使用其他适用于小样本的检验方法。
卡方检验的两两比较方法嘿，咱今儿就来聊聊卡方检验的两两比较方法。
你说这卡方检验啊，就好像是一个超级侦探，专门来找出数据中的小秘密呢！想象一下，咱有一堆数据，就像一群调皮的小精灵，到处乱跑。
这时候卡方检验就出马了，它要把这些小精灵一个一个地揪出来，看看它们之间有没有啥特别的关系。
那两两比较方法呢，就是要把这些小精灵两两配对，仔细瞅瞅它们之间的差异。
这可不是随便看看就行的，得有技巧呢！就好像你要分辨两个长得很像的人，得仔细观察他们的小细节呀。
比如说，咱先得确定好要比较的两组数据，这就像是挑出两个特别的小精灵。
然后呢，通过一系列的计算和分析，看看它们是不是真的不一样。
这过程可不简单，得有耐心，还得细心。
你可能会问了，为啥要这么麻烦做两两比较呀？哎呀，这可重要啦！如果不这样做，咱咋能知道具体是哪两组数据之间有差异呢？就像你找东西，不一个个地方仔细找，咋能确定到底在哪个角落呢？而且啊，这两两比较还能让咱更深入地了解数据背后的故事。
就好像看一本精彩的小说，你得一页一页地读，才能真正体会到其中的精彩。
在实际操作中，可得注意一些小细节哦！不能马虎，要不然得出的结果可就不准确啦。
这就好比你走路，要是不小心踩了个坑，那不就摔跟头啦。
咱还得学会看那些计算出来的结果，就像看懂地图一样，找到正确的方向。
如果结果显示有显著差异，那就说明这两组数据真的不一样呢，这时候你就得好好琢磨琢磨为啥会不一样啦。
总之呢，卡方检验的两两比较方法是个很有用的工具，能帮我们解开数据中的谜团。
虽然过程可能有点复杂，但只要咱认真对待，肯定能发现很多有趣的东西。
你说是不是呀？咱可别小瞧了这小小的方法，它说不定能在关键时刻发挥大作用呢！就像一把钥匙，能打开数据宝库的大门。
所以啊，好好学，好好用，让咱的数据变得更有意义吧！。
