双向无序的R×C表资料的卡方检验在spsss中的操作方法——杏花开医学统计

导 读

行×列表资料的卡方检验用于多个样本率的比较、两个或多个构成比的比较以及双向无序分类资料的关联性检验。当两个分类变量均为无序分类变量时,即称为双向无序R×C表资料,医学研究中,研究者常需要研究两个分类变量之间的关系及其关系强度。

下面,我们来学习双向无序的R×C表资料的卡方检验的基本原理、适用范围及其在SPSS中的操作步骤。

下方为视频版,含软件操作步骤和分析结果的详细解读。

一、基本原理

H0:两个变量间无关联;

H1:两个变量间有关联。

α=0.05

当P值<0.05时,拒绝 H0,接受H1,认为两个变量间有关联。

在确认两变量间有关联的前提下,若须进一步分析关系的密切程度时,可计算Pearson列联表系数C

为行×列表资料的

值,n为样本含量。C的取值在0~1之间,0表示完全独立;1表示完全相关;越接近1,表示关系越密切。

二、适用条件

一般而言,行×列表资料中任一格子的频数不应小于1,且1≤T<5的格子数不宜超过格子总数的25%。

行×列表资料中的两个分类变量均为无序变量。

三、案例解读

现测得某地市民ABO血型与MN血型的样本资料,样本量为5801,欲了解两种血型之间是否存在一定的联系。样本数据统计如下:

样本资料两变量均为无序分类变量,即双向无序的R×C表资料,采用卡方检验进行分析。

(1)在SPSS中的具体操作

打开SPSS,将以上R×C表的数据输入到软件中。包括ABO血型和MN血型列以及频数列,其中,ABO血型(1=O型;2=A型;3=B型;4=AB型),MN血型(1=M型;2=N型;3=MN型)。

注:数据加权还原的操作在此不再赘述。请查看我们的文章《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析 —— 杏花开医学统计》(点击即可观看)

依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。

出现“交叉表格”窗口。

在“交叉表格”窗口中,将“ABO血型”选入“行”框中,将“MN血型”选入“列”框中,并点击“statistics统计”,选择“卡方”和“相依系数”。

点击“继续”、“确定”,得到检验结果。

(2)结果解读

首先,查看“卡方检验”表,表中“皮尔逊卡方”的显著性值P=0.000<0.05,即拒绝原假设,认为ABO血型与MN血型之间存在关联。

其次,继续查看“对称度量值”表,可知“列联系数”值为0.188,说明两种血型系统之间存在关联,但是关联的强度很弱,关系并不密切。

四、小结

本文对双向无序的R×C表资料的卡方检验基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作进行了介绍。后续,我们将陆续更新行×列表资料的卡方检验用于多个样本率的比较、两个或多个构成比的比较以及双向有序分组资料的卡方检验的文章、视频案例教程,敬请关注!

参考文献:

1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.

2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.

文章版权:杏花开医学统计

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180105A0CS5H00?refer=cp_1026

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