卡方检验表

.

文化程度识字量X2 P

100个以下100个上 3.44 0.100

高中以上16 13

高中以下0 3

X=4.74

X=6.399

.'

最新卡方检验表

文化程度识字量X2 P 100个以下100个上 3.44 0.100 高中以上16 13 高中以下0 3 X=4.74 X=6.399 保育员高级操作技能考核复习提纲

一、简答题（每题10分，共30分） 1. 请简述幼儿园日常消毒的内容有哪些? （10分） 常用物品清洁消毒、物体表面清洁消毒、空气清洁消毒、手清洁消毒、垃圾及排泄物处理。 ... 2. 请简要阐述保育员全日观察的内容有哪些？（10分） 如发热答：观察幼儿精神状况，面色、食欲，大便性质、次数和睡眠等。幼儿发热时:观察其精神状态、面色、呼吸及其他伴随症状如：呕吐、头痛、皮疹等。 3. 请简要阐述急救的原则有哪些？（10分） 4. 请简述培养婴幼儿文明进餐习惯的注意事项。（10分） 答：进餐定时定位，饮食定量，专心进餐，不偏食，注意饮食卫生，学习餐桌文明。 5. 请简要阐述照料体弱儿进餐的原则有哪些？（10分） （1）区分体弱儿与正常儿 （2）根据体弱儿的特点进行个别照顾； （3）循序渐进地养成体弱儿的良好饮食习惯 （4）照顾体弱儿的进进餐需要，但不强迫体弱儿进餐。 6. 请简要阐述如何培养婴幼儿的良好睡眠习惯？（10分） ?培养婴幼儿独自入睡的习惯 ?培养婴幼儿按时睡眠和按时起床的习惯 ?培养婴幼儿正确的睡眠姿势 7. 请简述组织婴幼儿盥洗的原则有哪些？（10分） ?强调盥洗的纪律要求,卫生要求以及注意事项 ?对盥洗的组织应该有计划性 ?全面照顾,及时督促,仔细检查,达到清洁自身同时对他们有教育作用 ?培养婴幼儿自理能力 ?尽量减少婴幼儿的等待时间 ?培养婴幼儿良好的盥洗习惯 ?组织形式灵活 8. 请简要阐述组织婴幼儿盥洗的方法。（10分） 9. 请简要阐述对肥胖儿进餐的照顾方法有哪些？（10分） ?限制进食量

卡方检验临界值表

卡方检验临界值表 自由度显著性水平（a） 0.50 0.25 0.10 0.05 0.03 0.01 10.455 1.323 2.706 3.841 5.024 6.635 2 1.386 2.77 3 4.605 5.991 7.378 9.210 3 2.366 4.108 6.251 7.815 9.348 11.345 4 3.357 5.38 5 7.779 9.488 11.143 13.277 5 4.351 6.62 6 9.236 11.070 12.833 15.086 6 5.348 7.841 10.645 12.592 14.449 16.812 7 6.346 9.037 12.017 14.067 16.013 18.475 87.344 10.219 13.362 15.507 17.535 20.090 98.343 11.389 14.684 16.919 19.023 21.666 109.342 12.549 15.987 18.307 20.483 23.209 1110.341 13.701 17.275 19.675 21.920 24.725 1211.340 14.845 18.549 21.026 23.337 26.217 1312.340 15.984 19.812 22.362 24.736 27.688 1413.339 17.117 21.064 23.685 26.119 29.141 1514.339 18.245 22.307 24.996 27.488 30.578 1615.338 19.369 23.542 26.296 28.845 32.000 1716.338 20.489 24.769 27.587 30.191 33.409 1817.338 21.605 25.989 28.869 31.526 34.805 1918.338 22.718 27.204 30.144 32.852 36.191 2019.337 23.828 28.412 31.410 34.170 37.566 2120.337 24.935 29.615 32.671 35.479 38.932 2221.337 26.039 30.813 33.924 36.781 40.289 2322.337 27.141 32.007 35.172 38.076 41.638 2423.337 28.241 33.196 36.415 39.364 42.980 2524.337 29.339 34.382 37.652 40.646 44.314 2625.336 30.435 35.563 38.885 41.923 45.642 2726.336 31.528 36.741 40.113 43.195 46.963 2827.336 32.620 37.916 41.337 44.461 48.278 2928.336 33.711 39.087 42.557 45.722 49.588 3029.336 34.800 40.256 43.773 46.979 50.892 3130.336 35.887 41.422 44.985 48.232 52.191 3231.336 36.973 42.585 46.194 49.480 53.486

统计软件配对卡方检验教程

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

第七章 列联表分析

第七章列联表分析 7.1 列联表(Crosstabs)分析的过程 7.2 列联表的实例分析 7.1 列联表 (Crosstabs) 分析的过程 列联表分析的过程是对两个变量之间关系的分析方法。被分析的变量可以是定类变量也可以是定序变量。系统是通过生成列联表对两个变量进行列联表分析的。 列联表分析的功能可以通过下述操作来实现。 图7-1 列联表分析对话框 1．打开列联表分析对话框 执行下述操作： Analyze→Descriptive→Crosstabs 打开Crosstabs 对话框如图7-1 所示。 2．确定列联分析的变量 从左侧的源变量窗口中选择两个定类变量或定序变量分别进入Row(s)（行）窗口和Column(s)（列）窗口。进入Row(s)窗口的变量的取值将作为行的标志输出，而进入Column(s)窗口的变量的取值将作为列的标志输出。Display clustered bar charts 是在输出结果中显示聚类条图。Suppress table 是隐藏表格，如果选择此项，将不输出R×C 列联表。 3．选择统计分析内容 单击statistics 按钮，打开statistics 对话框，如图7-2 所示。

图7-2statistics 对话框 下面介绍该对话框中的选项和选项栏的内容： (1)Chi-square 是卡方（X2）值选项,用以检验行变量和列变量之间是否独立。适用于定类变量和定序变量。 (2)Correlations 是皮尔逊（Pearson）相关系数r 的选项。用以测量变量之间的线性相关。适用于定序或数值变量（定距以上变量）。 (3）Nominal 是定类变量选项栏。选项栏中的各项是当分析的两个变量都为定类变量时可以选择的参数。 1)Contingency coefficient：列联相关的C 系数，由卡方系数修正而得。 2) Phi and Cramer's V：列联相关的V 系数，由卡方系数修正而得。 3)Lambda：λ系数。 4)Uncertainty Coefficient：不定系数。 (4）Ordinal 是定序变量选项栏。选项栏中的各项是当分析的两个变量都为定序变量时可以选择的参数。 1)Gramma：Gramma 等级相关系数。 2)Somers’d：Somers 等级相关d 系数。 3)Kendall’s tau-b：肯得尔等级相关tau-b 系数。 4)Kendall’s tau-c：肯得尔等级相关tau-c 系数。 (5)Nominal by Interval 选项栏中的Eta 是当一个变量为定类变量，另一个变量为数值变量时，测量两个变量之间关系的相关比率。 系统默认状态是不输出上述参数。如需要可自行选择。上述选择做完以后，单击Continue 返回到Crosstabs 对话框。 4．确定列联表内单元格值的选项 单击Cells（单元格）按钮，打开Cell Display 对话框，如图7-3 所示。

卡方检验临界值表

卡方检验临界值表 自由度显著性水平（a ） 0.50 0.25 0.10 0.05 0.03 0.01 1 0.455 1.323 2.706 3.841 5.024 6.635 2 1.386 2.77 3 4.605 5.991 7.378 9.210 3 2.366 4.108 6.251 7.815 9.348 11.345 4 3.357 5.38 5 7.779 9.488 11.143 13.277 5 4.351 6.62 6 9.236 11.070 12.833 15.086 6 5.348 7.841 10.645 12.592 14.449 16.812 7 6.346 9.037 12.017 14.067 16.013 18.475 8 7.344 10.219 13.362 15.507 17.535 20.090 9 8.343 11.389 14.684 16.919 19.023 21.666 10 9.342 12.549 15.987 18.307 20.483 23.209 11 10.341 13.701 17.275 19.675 21.920 24.725 12 11.340 14.845 18.549 21.026 23.337 26.217 13 12.340 15.984 19.812 22.362 24.736 27.688 14 13.339 17.117 21.064 23.685 26.119 29.141 15 14.339 18.245 22.307 24.996 27.488 30.578 16 15.338 19.369 23.542 26.296 28.845 32.000 17 16.338 20.489 24.769 27.587 30.191 33.409 18 17.338 21.605 25.989 28.869 31.526 34.805 19 18.338 22.718 27.204 30.144 32.852 36.191 20 19.337 23.828 28.412 31.410 34.170 37.566 21 20.337 24.935 29.615 32.671 35.479 38.932 22 21.337 26.039 30.813 33.924 36.781 40.289 23 22.337 27.141 32.007 35.172 38.076 41.638 24 23.337 28.241 33.196 36.415 39.364 42.980 25 24.337 29.339 34.382 37.652 40.646 44.314 26 25.336 30.435 35.563 38.885 41.923 45.642 27 26.336 31.528 36.741 40.113 43.195 46.963 28 27.336 32.620 37.916 41.337 44.461 48.278 29 28.336 33.711 39.087 42.557 45.722 49.588 30 29.336 34.800 40.256 43.773 46.979 50.892 31 30.336 35.887 41.422 44.985 48.232 52.191 32 31.336 36.973 42.585 46.194 49.480 53.486

15-2配对四格表资料差别检验的精确概率方法_刘玉秀

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

非参数统计列联表卡方检验

非参数统计期末大作业 一、Wilcoxon符号秩检验 某个公司为了争夺竞争对手的市场，决定多公司重新定位进行宣传。在广告创意中，预计广告投放后会产生效果。一组不看广告组和一组看广告，抽取16位被 调查者，让起给产品打分。现有数据如下 不看广告62 83 96 99 71 60 97 100 看广告87 92 90 86 94 95 82 91 分析广告效应是否显著。 1、手算 建立假设： H0：广告效应不显著 H1：广告效应显著 不看广告组记为x，看广告组记为y。 X Y D=x-y |D| |D|的秩D的符号 62 87 -25 25 7 - 83 92 -9 9 2.5 - 96 90 6 6 1 + 99 86 13 13 4 + 71 94 -23 23 6 - 60 95 -35 35 8 - 97 82 15 15 5 + 100 91 9 9 2.5 + 由表可知： T+=1+4+5+2.5=12.5 T-=7+2.5+6+8=23.5 根据n=8，T+和T-中较大者T-=23.5，查表得，T+的右尾概率为0.230到0.273，在显著性水平下，P值显然较大，故没有理由拒绝原假设，表明广 告效应不显著。

2、Spss 在spss中输入八组数据（数据1）： 选择非参数检验中的两个相关样本检验 对话框中选择Wilcoxon，输出如下结果（输出1）： Ranks N Mean Rank Sum of Ranks 看广告- 不看广告Negative Ranks 4a 3.12 12.50

Positive Ranks 4b 5.88 23.50 Ties 0c Total 8 a. 看广告< 不看广告 b. 看广告> 不看广告 c. 看广告= 不看广告 由上表，负秩为4，正秩也为4，同分的情况为0，总共8。负秩和为12.5，正秩和为23.5，与手算结果一致 Test Statistics b 看广告- 不看广 告 Z -.771a Asymp. Sig. (2-tailed) .441 a. Based on negative ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test 由上表，Z为负，说明是以负秩为基础计算的结果，其相应的双侧渐进显著性结果为0.441，明显大于0.05，因此在的显著性水平下，没有理由拒绝原假设，即表明广告效应不显著，与手算的结论一致。 3、R语言（R语言1） 输入语句： x=c(62,83,96,99,71,60,97,100) y=c(87,92,90,86,94,95,82,91) wilcox.test(x,y,exact=F,cor=F) 输出结果： Wilcoxon rank sum test data: x and y W = 33, p-value = 0.9164 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 由输出结果可知，P=0.9164，远大于 =0.05，因此没有理由拒绝原假设，即广告效应并不显著，与以上结果一致。

卡方检验临界值表

自由度 0.50 0.25 0.10 0.05 0.03 0.01 10.455 1.323 2.706 3.841 5.024 6.6352 1.386 2.773 4.605 5.9917.3789.2103 2.366 4.108 6.2517.8159.34811.3454 3.357 5.3857.7799.48811.14313.2775 4.351 6.6269.23611.07012.83315.0866 5.3487.84110.64512.59214.44916.8127 6.3469.03712.01714.06716.01318.47587.34410.21913.36215.50717.53520.09098.34311.38914.68416.91919.02321.666109.34212.54915.98718.30720.48323.2091110.34113.70117.27519.67521.92024.7251211.34014.84518.54921.02623.33726.2171312.34015.98419.81222.36224.73627.6881413.33917.11721.06423.68526.11929.1411514.33918.24522.30724.99627.48830.5781615.33819.36923.54226.29628.84532.0001716.33820.48924.76927.58730.19133.4091817.33821.60525.98928.86931.52634.8051918.33822.71827.20430.14432.85236.1912019.33723.82828.41231.41034.17037.5662120.33724.93529.61532.67135.47938.9322221.33726.03930.81333.92436.78140.2892322.33727.14132.00735.17238.07641.6382423.33728.24133.19636.41539.36442.9802524.33729.33934.38237.65240.64644.3142625.33630.43535.56338.88541.92345.6422726.33631.52836.74140.11343.19546.9632827.33632.62037.91641.33744.46148.2782928.33633.71139.08742.55745.72249.5883029.33634.80040.25643.77346.97950.8923130.33635.88741.42244.98548.23252.1913231.33636.97342.58546.19449.48053.4863332.33638.05843.74547.40050.72554.7763433.33639.14144.90348.60251.96656.0613534.33640.22346.05949.80253.20357.3423635.33641.30447.21250.99854.43758.6193736.33642.38348.36352.19255.66859.8933837.33543.46249.51353.38456.89661.1623938.33544.53950.66054.57258.12062.4284039.33545.61651.80555.75859.34263.6914140.33546.69252.94956.94260.56164.9504241.33547.76654.09058.12461.77766.2064342.33548.84055.23059.30462.99067.45944 43.33549.91356.36960.48164.20168.710 显著性水平（a ）卡方检验临界值表

Q：如何在SPSS中实现四格表的卡方检验

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)

统计软件配对卡方检验教程

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

如何用excel数据表计算卡方检验的p值

如何用EXCEL的统计函数进行统计卡方检验（χ2） 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。 卡方检验常采用四格表，如图5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b 为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。 用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。 （1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“fx”快捷键，打开函数选择框。 （2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。 （3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输入框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。 图5-4-18 四格表图5-4-19 四格表数据输入

8.2 多个独立样本R×C列联表资料的卡方检验

第八章c 2 检验 二、多个独立样本R×C列联表资料的c 2 检验

表 8-5 三种不同治疗方法治疗慢性支气管炎的疗效组别 有效 无效 合计 有效率% A 药 35 5 40 87.50 B 药 20 10 30 66.67 C 药 7 25 32 21.88 合计62 40 102 60.78 （24.31） ( ) A T T c - = ? 2 22 2 11 (1)32.74 R C i j i j i j A n n m c == =-= ?? 2.1 频率的比较

表 8-5 三种不同治疗方法治疗慢性支气管炎的疗效 组别 有效 无效 合计 有效率% A 药 35 5 40 87.50 B 药 20 10 30 66.67 C 药 7 25 32 21.88 合计62 40 102 60.78 2.1 多个独立样本频率的比较 （24.31） ( ) A T T c - = ? 2 22 2 11 (1)32.74 R C i j i j i j A n n m c == =-= ?? c 2 （A, B ） =4.419，P =0.036，P ’=0.108

2.2 独立样本频率的比较 表 8-6 儿童急性白血病患者与成年人急性白血病患者的血型分布 分组A 型 B 型 O 型 AB 型合计 儿童30 38 32 12 112 成人19 30 19 9 77 合计49 68 51 21 189 c 2 0.75,3 =1.21，P >0.75 2 2 11 (1)0.695 R C i j i j i j A n n m c == =- = ??

配对卡方检验及Kappa检验(一致性检验)

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

SPSS 卡方检验

卡方检验 1．四格表的卡方检验 例1．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。其中 用该抗生素，其耐药率为40.78%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药率为，结果见表1，试兑现人和上人群的耐药率是否一样？ 表1 某抗生素的人群耐药性情况 用药史不敏感敏感合计 曾服该药180（174.10）215（220.90）395 未服该药73（78.90）106（100.10）179 合计253 321 574 建立变量名：

录入数值： 加权

统计分析 指定横标目和纵标目，注意不要选反了,选反了会有什么后果？

择分析方法：卡方检验 Chi-square 结果：实际频数理论频数

表一：总例数为574，没有数值遗漏 表二：可观察实际频数，理论频数，各组实际频数占各行各列及总数的百分比。此例题总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四个表专用公式计算卡方值，结果参照表三第一行。P=0.285≥0.05还不能认为两组耐药率不同。 表三： （1）总例数n=574≥40,且所有理论频数T≥5用基本公式或四格表专

（2）如果n≥40但有1＜T＜5用校正公式计算卡方值或用Fisher确切概率法直接计算概率，结果分别参照第二行和第四行。 （3）n＜40或T＜1时用Fisher确切概率法直接计算概率，结果参照第四行。 2．配对四格表的卡方检验 例5．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 建立变量名： 录入数值：