卡方检验PPT课件

格式：ppt
大小：1.11 MB
文档页数：50

下载文档原格式

《卡方检验正式》课件

卡方检验的结果可以直接解释为实际意义，例如，如果卡方值较大，则说明观察频数与期望频数存在显著差异。
缺点
对数据要求高
卡方检验要求数据量较大，且各分类的期望频数不能太小，否则可能导致结果不准确。
对离群值敏感
卡方检验对离群值比较敏感，离群值可能会对结果产生较大的影响。
无法处理缺失值
卡方检验无法处理含有缺失值的数据，如果数据中存在缺失值，需要进行适当的处理。
案例二：市场研究中的卡方检验
总结词
市场研究中，卡方检验用于评估不同市场细分或产品特征与消费者行为之间的关联。
VS
详细描述
在市场研究中，卡方检验可以帮助研究者了解消费者对不同品牌、产品或服务的偏好。例如，通过比较不同年龄段消费者对某品牌的选择比例，企业可以更好地制定市场策略和产品定位。
案例三：社会调查中的卡方检验
小，表示两者之间的差异越小。通常根据卡方值的概率水平来判断差异
是否具有统计学显著性。
02
卡方检验的步骤
建立假设
假设1
观察频数与期望频数无显著差异
假设2
观察频数与期望频数有显著差异
收集数据
从样本数据中获取观察频数确定期望频数，可以使用理论值或预期频数
制作交叉表
将收集到的数据整理成二维表格形式，行和列分别表示分类变量
卡方检验的基本思想
01
基于假设检验原理
卡方检验基于假设检验的原理，通过构建原假设和备择假设，利用观测
频数与期望频数的差异来评估原假设是否成立。
02
比较实际观测频数与期望频数
卡方检验的核心是比较实际观测频数与期望频数，通过卡方值的大小来
评估两者之间的差异程度。
03

《卡方检验》课件

制作交叉表
确定交叉表的行列变量
根据研究目的和内容，选择合适的行列变量，构建交叉表。
制作交叉表
将分组后的数据按照行列变量制作成交叉表，以便于进行卡方检验。
计算理论频数
确定期望频数
根据交叉表中的数据，结合各组的概率计算期望频数。
计算理论频数
根据期望频数和实际频数计算理论频数，为后续的卡方检验提供依据。
计算卡方值
计算卡方值
使用卡方检验的公式计算卡方值，该值反映了实际频数与理论频数的差异程度。
自由度的确定
在计算卡方值时，需要确定自由度，自由度通常为行数与列数的减一。
显著性水平的确定
选择显著性水平
显著性水平是衡量卡方值是否显著的指标，通常选择0.05或0.01作为显著性水平。
判断显著性
根据卡方值和自由度，结合显著性水平判断卡方检验的结果是否显著，从而得出结论。
3.84、6.63等），可以确定观测频数与期望频数之间的差异是否具有统
计学显著性。
02
卡方检验的步骤
收集数据
确定研究目的
制定调查问卷或收集程序
在开始收集数据之前，需要明确研究的目的和假设，以便有针对性地收集相关数据。
根据研究目的和内容，制定合适的调查问卷或建立数据收集程序，确保数据的完整性和准确性。
详细描述
例如，在市场调研中，我们可以通过卡方检验来分析不同年龄段、性别、职业等人群对于某产品的态度或购买意愿是否有显著差异，从而为产品定位和营销策略提供依据。
实际案例二：医学研究中的应用
总结词
在医学研究中，卡方检验常用于病例对照研究和队列研究中的分类变量关联性分析。
详细描述
例如，在病例对照研究中，我们可以通过卡方检验来比较病例组和对照组在某些基因型、生活方式或暴露因素上的分布是否有统计学差异，从而探讨病因或危险因素。

卡方检验ppt课件

2检验 (chi-square test)
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=பைடு நூலகம்0
0.0
0
5
10
15
20
25
1
主要内容
2分布
– 了解2分布的基本思想和2分布曲线
四格表资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
配对设计资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
2分布的形状依赖于自由度ν的大小，当 ν≤2时，曲线呈L型；随着ν的增加，曲线逐渐趋于对称；当ν→∞时, 2分布趋向正态分布。
3
2分布曲线
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=10
0.0 0
5
10
15
20
25
4
2 检验
2检验是一种用途非常广泛的以2分布为理论依据的假设检验方法，主要用于：
14
本例的2检验
H0：π1=π2，即两种给药方法的总体不良反应发生率相同
H1：π1≠π2，即两种给药方法的总体不良反应发生率不同
α=0.05
15
本例的2检验
2 (A T )2 (35 30.76)2 (74 78.24)2 (22 26.24)2 (71 66.76)2 1.771
实际频数：表内各格数字为实际资料的数字。
10
2 检验的基本思想
实际频数和理论频数差异的大小可以用2值的大
小来说明，当样本量n和各个按检验假设计算的理
论频数T都足够大时，比如n≥40，T≥5，似于2分布，n越大，近似程度越好。

卡方检验举例PPT课件

Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
稳定性及随机性
运行图
Stat>Quality Tool>Run Chart 输出： 4 个 P > 0.05 …证明数据没有“趋势”“成群”“振荡”“混合”
形状
统计描述图
Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics...
改进前后均值比较
双样本 T检验(盒形图) Stat>Basic Statistic>2-Sample T-Test
(之前需要F检验)
ANOVA+盒形图
Stat>ANOVA>One-way
输出：如 F检验 P>0.05,需做T检验或ANOVA检验，P<0.05,有改进
6.131
前后独立性测试
卡方检验(Y离散X离散) Stat>Tables>Chi-Square Test… 输出：P < 0.05, 改进有意义
页码 4.49 6.63 4.37 4.109 6.7
6.103 6.94 6.109
6.167
控制
控制阶段主要目的：证明改善是有效的使改善保持下去
目的
工具
Minitab
采集改进后数据
数据采集表/采集规则
数据整理
重叠
Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
稳定性及随机性
贯彻改进方案质量计划
“书面新流程” “操作公差” “监督评审内容” “对故障的响应计划” 培训操作人员
P12.4
避免错误

卡方检验1011ppt课件

n R nC
多个样本率的比较
例11.3 某研究者欲比较A、B、C 三种方案治疗轻、中度高血压的疗效，将年龄在50~70岁的240例轻、中度高血压患者随机等分为3组，分别采用三种方案治疗。一个疗程后观察疗效，结果见表11.4。问三种方案治疗轻、中度高血压的有效率有无差别？
表11.4 三种方案治疗轻、中度高血压的效果
编号
组别
编号
1
乙药
67
2
甲药
68
3
乙药
69
4
甲药
70
5
乙药
71
6
甲药
72
7
甲药
73
8
乙药
74
9
甲药
75
10
乙药
76
11
甲药
77
组别甲药乙药乙药甲药乙药甲药甲药甲药乙药乙药甲药
患儿编号 1 2 3 4 5
.
.
Table. 结果记录表处理乙药甲药乙药甲药乙药
. .
疗效有效有效无效有效无效
对子 2
C
随机
T
对子 3
C
配对设计
✓ 自身配对 a. 同一对象给予两种不同处理 b. 同一对象处理前后
例11.6 某研究者欲比较心电图和生化测定诊断低钾血症的价值，分别采用两种方法对79名临床确诊的低钾血症患者进行检查，结果见表11.9。问两种方法的检测结果是否不同？
患者编号 1 2 3 4 5
表11.9 两种方法诊断低血钾的结果
心电图
＋－合计
生化测定
＋
－
45
25
4
5
49

医学统计学课件卡方检验

队列研究中的卡方检验
总结词
在队列研究中，卡方检验用于比较不同暴露水平或不同分组在某个分类变量上的分布差异，以评估暴露因素与疾病发生之间的关系。
详细描述
队列研究是一种前瞻性研究方法，按照暴露因素的不同将参与者分为不同的组，追踪各组的疾病发生情况。通过卡方检验，可以比较不同暴露水平或不同分组在分类变量上的分布差异，如分析不同饮食习惯的人群中患
卡方检验与相关性分析的区别
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，而相关性分析则用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
卡方检验与相关性分析的联系
在某些情况下，卡方检验的结果可以为相关性分析提供参考，帮助了解变量之间的关联程度。
05
卡方检验的应用实例
病例对照研究中的卡方检验
总结词
02
公式
卡方检验的公式为 $chi^{2} = sum frac{(O_{ij} - E_{ij})^{2}}{E_{ij}}$，
其中 $O_{ij}$ 表示实际观测频数，$E_{ij}$ 表示期望频数。
03
适用范围
卡方检验适用于两个分类变量的比较，可以用于分析病例对照研究、队
列研究等类型的研究。
卡方检验的用途
如比较不同年龄组、性别组等人群中某种疾病的患病率。
卡方检验的基本假设
每个单元格中的期望频数应该大于5。
卡方检验对于样本量较小的情况可能不适用。
观察频数与期望频数应该服从相同的概率分布。
02
卡方检验的步骤
收集数据
01
02
03
确定研究目的
在开始卡方检验之前，需要明确研究的目的和假设，以便有针对性地收集数据。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

配对卡方检验
配对卡方检验
选中进行配对卡方检验
配对卡方检验
结果分析
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square Continuity Correctiona
V al ue 14 .15 4b
11.836
df 1 1
Asymp. Sig. (2-si de d) .000
c. Binom ial distribution used.
R×C表卡方检验
▪ 1979年某地发生松毛虫病，333例患者按年龄分为2组，资料如下，分析不同年龄人群病变类型结构有无区别？
某地松毛虫患者病变构成
年龄分皮炎型骨关节软组织炎混合
组
型
型
型
合计
儿童组 50
48
成人组 105
10
合计
两种方法的检测结果
免疫荧光法 + －
合计
乳胶凝集法
+
－
11
12
2
33
13
45
合计 23 35 58
配对卡方检验
首先建立数据文件，如下。
配对卡方检验
同理，由于是频数表数据，应该先用weight cases进行预处理。
不能忘记哦！
配对卡方检验
在此选入频数变量即可进行下一步的分析。
配对卡方检验
❖ 表示药物加化疗与单用药物治疗某种癌症的疗效比较的行 ×列表，除了观察值以外，还有期望值。
四格表卡方检验
结果分析
❖ 此为四格表2检验的结果，2＝6.508，P＝0.011，差异有显著性
意义，即药物加化疗与单用药物治疗癌症的疗效有显著性差异。
四格表卡方检验
❖ 几种卡方检验的比较：
连续性校正2检验：
一致性检验
注意：
Kappa检验会利用列联表的全部信息，而McNemar 检验只会利用非主对角线单元格上的信息。因此，对于一致性较好，即绝大多数数据都在主对角线的大样本列联表，McNemar检验可能会失去实用价值。
两分类变量间关联程度的度量
2检验可以从定性的角度说明两个变量是否存在关联，当
若b+c>40，则用公式：
2 = (b c)2
bc
若b+c≤40，则用公式：
2 = ( b c 1)2
bc
配对卡方检验
例2 某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名可疑系统性红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结果
见下表，问两种方法的检测结果有无差别？（数据见 McNemar.sav）
卡方检验
卡方检验基础
2值的计算：
2 (A E)2 E
由英国统计学家Karl Pearson首次提出，故被称为Pearson 2 。
四格表卡方检验
例1 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两种处
理方法，观察对某种癌症的疗效，结果见下表。
（数据见cancer.sav）
两种治疗方法的疗效比较
处理
药物加化疗
N of Valid Cases
58
a.Not assuming the null hypothesis.
ing the asymptotic standard error assuming the null hypot
一致性检验
一般认为，当Kappa≥0.75时，表明两者一致性较好； 0.75>Kappa ≥0.4时，表明一致性一般； Kappa<0.4时，表明两者一致性较差。
McNemar Test
.01 3c
N of Valid Cases
58
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. T he minimum expected count is 5. 16.
155
58
18
72
188
7
23
145
25
95
333
R×C表卡方检验
对频数加权
R×C表卡方检验
R×C表卡方检验
R×C表卡方检验
结果
一致性检验
在Pearson 卡方检验中，对行变量和列变量的相关性作检验，其中行变量和列变量是一个事物的两个不同属性。在实际中，还有一种列联表，其行变量和列变量反映的是一个事物的同一属性的相同水平，只是对该属性各水平的区分方法不同。其特征是：行的数目和列的数目总是相同的。如果希望检验这两种区分同一属性的方法给出的结果是否一致，则不应当使用Pearson 2检验，而应该采用 Kappa一致性检验对两种方法一致程度进行评价。
单用药物
合计
有效 42
疗效无效 13
合计 55
48
3
51
90
16
106
四格表卡方检验
首先建立数据文件，如下。
四格表卡方检验
注意：由于上表给出的不是原始数据，而是频数表数据，应该进行预处理。
四格表卡方检验
四格表卡方检验
四格表卡方检验
四格表卡方检验
四格表卡方检验
四格表卡方检验
结果分析
.001
Exact Sig. (2-si de d)
Exact Sig. (1-si de d)
Likelihood Ratio
14.550
1
.000
Fisher's Exact T est
.000
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
.000
Li n ea r-b y-Li ne ar A ssoci a ti o n
13.910
1
.000
一致性检验
结果分析
❖ 如果在crosstab过程的 statistics子对话框中勾选上Kappa 复选框，则有以下结果：
Symmetric Measures
Asymp. ValueStd. ErrAaoprproAxb.pTprox. Sig.
Measure of AgKraepepmaent .455 .115 3.762 .000
仅适用于四格表资料，在n>40，所有期望频数均大于1，只有1/5单元格的期望频数大于1小于5时；
Fisher精确概率法：
在样本含量<40或有格子的期望频数<1的列联表，应该采用该法；
似然比2检验：
当n>40，最小期望频数>5时，结论与Pearson 2基本一致；
配对卡方检验
在Pearson卡方检验中，对行列变量的相关性作了检验，其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。
实际应用中，还有一种列联表，其中的行列变量反映的是一个事物的同一属性。例如把每一份标本分为两份，分别用两种方法进行化验，比较两种化验方法的结果是否有本质不同；或分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种方法的结果是否有本质不同，此时要用配对卡方检验。
配对卡方检验
配对卡方检验公式：