交叉表分析方法大全——分层的交叉表资料

分层的交叉表资料

【例】研究女性服用避孕药与诱发冠心病的关系。

服药组冠心病发生率为61.9%，未服药组为47.0%，差别具有统计学意义（χ2=3.995，P=0.046），即服药女性较未服药女性的冠心病发生率高。

但是，实际上，服药组与未服药组女性的年龄构成存在不均衡。

不同用药组的年龄构成差别有统计学意义（χ2=23.503，P

下表是对年龄进行分层后的情况，这也就是典型的分层交叉表资料。

特征

2个研究分组——服用避孕药组、未服用避孕药组，

2个观测结果——冠心病发生、冠心病未发生，

1个分层——年龄分层。相当于两个四格表叠加的形式

【操作】

1

输入原始数据

2

数据加权

3

调用命令

4

定义行列变量和分层变量

5

选择相关项目

敲黑板讲重点

关键是要选择“Cochran’s and Mantel-Haenszal统计量”，才能完成CMH分析。

【结果解读】

1

描述性指标

2

卡方检验结果

3

CMH结果

这是层与层之间的一致性检验。结果显示差异无统计学意义，说明不同年龄分组中，服药与冠心病发生的关系是相同的。

这是分层卡方检验的结果，即考虑到年龄因素的影响后，服药与冠心病发生是无关的。

这是优势比分析，其中“估计”对应的值0.943，即OR值为0.943。所谓OR值，就是阳性人群中研究因素有无的比例与阴性人群中研究因素有无的比例之比。在本例中，

当OR值>1时，说明阳性人群的研究因素作用大于阴性人群。但OR值需要在卡方检验结果显示差别有统计学意义时才是有价值的。

【论文表述】

表1 女性服用避孕药与诱发冠心病的关系分析

*：P=0.046

初步分析可知，在不考虑年龄分组的情况下，服药组诱发冠心病的比例为61.9%，未服药组为47.0%，组间差异具有统计学意义（χ2=3.995，P=0.046），似乎表明服用避孕药会引发女性的冠心病（参见表1合计栏）。但是，深入的分析发现，研究对象在服用避孕药与否和年龄分组上存在不均衡现象，即服用避孕药组的女性，年龄大于等于45岁的偏多（χ2=23.503，P

表2 研究对象年龄构成均衡性比较

采用分层研究的方法，结果发现，实际上在扣除年龄不均衡的影响后，无论2=0.059，P=0.808），因此，总的说服药与否和冠心病发生与否也没有关系（Mantel-Haenszalχ2

原创作者：黄子杰

微信编辑：汤蝶