课件：卫生统计学-第3次实习

1、非参数检验一、2 检验二、秩和检验 1.完全随机设计四格表资料的2 检验 （一般四格表资料2 检验,Pearson Chi-square ） 当n40,且T5时；（基本公式）（专用公式）一、2 检验1.完全随机设计四格表资料的2 检验 （一般四格表资料2 检验, Pearson Chi-square ） 当n40,且1T5时；用连续性校正公式（基本公式的校正公式） （专用公式的校正公式） 1.完全随机设计四格表资料的2 检验 （一般四格表资料2 检验, Pearson Chi-square ） 当n40 或T40结论：P0.1210.05，所以尚不能认为新剂型与旧剂型疗效有所不同。Output

2、 (结果输出)0格理论数小于5，最小理论数为23.97 P值Pearson卡方检验 例题2：某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工 人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取15名车间工人穿上新防护衣，其中有1名患皮炎；其余28名工人仍穿旧防护衣，其中有10名患皮炎。生产一段时间后，检查两组工人 的皮炎患病率（见Pearson Chi-square-2），问两组工人的皮炎患病率有无差别？一般四格表资料2 检验 - Pearson Chi-square SPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=新防护衣，2=旧防护衣；effect:患病情况，1=患病，0=未患病；freq：频数

3、。(SPSS软件操作步骤同例1)Output (结果输出)患病率n40Output (结果输出)1格理论数小于5，最小理论数为3.84连续性校正卡方检验 P值结论：P0.0870.05，所以尚不能两组工人的患病率有差别。例题3：某医师用A药治疗9例病人，治愈7人，用B药治疗10例病 人，治愈1人（见Pearson Chi-square-3），问两药的疗效是否有差别？一般四格表资料2 检验 - Pearson Chi-square SPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=A药，2=B药；effect:治愈情况，1=治愈，0=未愈；freq：频数 。(SPSS软件操作步骤同例1)Outp

4、ut (结果输出)治愈率n40Output (结果输出)Fisher 精确概率法 2格理论数小于5，最小理论数为3.79P值结论：P0.0050.05，所以可以认为两种药物的疗效有差别。习题：2.配对2 检验（McNemar 检验） 当b+c 40时, 当b+c40时,（专用公式）（校正公式）1.当b+ c25，校正公式2.当b+ c25，精确概率法SPSS软件中的观点：实际工作中宜推荐采用一、2 检验配对设计的两样本率（或构成比）比较假设检验的目的： 推断两个总体率是否相等McNemar检验 (SPSS操作)Data Weight Cases Weight cases by: ？Analyz

5、e Descriptive Statistics CrosstabsRow(s): ？ Column(s): ？Statistics McNemar配对2 检验-McNemar 检验例题4：分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行 HBsAg检测，结果如下（见McNemar Chi-square.sav），问两种检验方法检出率有无差别？SPSS操作步骤：变量说明：X:酶标法，1=阳性，2=阴性；Y:反向血凝法，1=阳性，2=阴性；freq：频数 。(SPSS软件操作步骤同例1)数据文件加权加权对记录加权加权变量交叉表方法一 (SPSS菜单：Crosstabs) 列变量行变量Statisti

6、cs 对话框McNemar检验Output (结果输出)精确概率法b + c 25方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）- 推荐非参数检验2个相关样本Output (结果输出)精确概率法3.完全随机设计行列表资料的2 检验注意：如果有1/5以上格子的1T5，或有1 个格子的T 1，则应考虑合并、删除、增加样本量等问题。或不宜采用2检验，推荐精确概率法（SPSS10.0以上已经有行列表的精确概率法）。（基本公式）（专用公式）一、2 检验完全随机设计（成组设计）的多个样本率（或构成比）比较假设检验的目的： 推断多个总体率是否相等结果解释当P0.05，拒绝H0时，总的说来各

7、组有差别，但并不意味着任何两组都有差别：可能是任何两者间都有差别，也可能其中某两者间有差别，而其它组间无差别。目前尚无公认的进一步两两比较的方法（可考虑采用Logistic回归）。行列表资料的2 检验例题5：某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取1012 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（见Pearson Chi-square-4.sav），问3个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？SPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=高氟区，2=干预区，3=低氟区；effect:患龋情况，1=患龋，2=未患龋；freq：频数 。(SPSS操作同一般四格表资料2 检验 )Output (结果输出)患龋

8、率Output (结果输出)Pearson 卡方值P值0格理论数小于5，最小理论数为12.82 结论：P0.0050，正相关；r=1为完全正相关r Correlate BivariateVariables: x / yCorrelation Coefficients Pearson Spearman3. 直线回归分析Analyze RegressionLinear Dependent: y Independent(s): x直线相关-例题1：教材P132【例9-1】SPSS操作步骤（绘制散点图）变量说明：x:身高（cm）；y:体重（kg）。 散点图散点图中Y轴变量散点图中X轴变量散点图中标题Output (结果输出)散点图显示：身高与体重之间有线性相关 趋势，因此可以 进一步做直线相关与回归。SPSS操作步骤（相关分析）变量说明：x:身高（cm）；y:体重（kg）。 相关分析两变量线性相关分析Spearman相关系数需要分析的变量Pearson相关系数Output (结果输出)Pearson相关系数P值、样本例数身高和体重相关系