用SPSS进行卡方检验课件

1、 五、用SPSS进行卡方检验 内容一、22列联表的独立性检验二、RK列联表的独立性检验三、适合性检验一、教学目的、要求： 1. 掌握SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. 理解用SPSS进行X2检验分析所得结果的含义； 3. 了解X2检验的基本原理。 二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行X2检验分析所得结果的含义。一、22列联表的独立性检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例6.1】分别用灭螨剂A和灭螨剂B杀灭蜜蜂大蜂螨，结果如表6-1所示，问两种灭螨剂的灭螨效果差异是否显著？组别未杀灭数 杀灭数 总和灭螨A 1

2、2 32 44灭螨B 22 14 36总和 34 46 80表6-1 用灭螨A和灭螨B杀灭蜜蜂大蜂螨试验结果 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“组别”、“效果”和“计数”。“组别”和“效果”两变量的类型选择为“字符串”，变量“计数”小数位数定义为0，如图6-1。 图6-1 例6.1资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-2格式输入数据资料。 图6-2 例6.1数据输入格式2. 统计分析(1)简明分析步骤数据 加权个案 加权个案 频率变量：计数 频率变量为计数 确定分

3、析描述统计交叉表 行：组别 行变量 列：效果 列变量 统计量： 卡方 要求进行卡方检验 继续 确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案 ”，打开图6-3对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“计数”置入“频率变量”框内，定义“计数”为加权变量，单击 。 图6-3 将“计数”变量中的数值转成“权数”依次单击主菜单“分析 描述统计 交叉表”，打开图6-4所示对话框，单击 ，将行变量“组别”置入“行”框内，将列变量“效果”置入“列”框内。 图6-4 行列分析对话框单击 ，打开图6-5所示对话框，选中“卡方”，单击 ，返回图6-4所示对话框，再单击 ，输出表6-2和表6-3所示结果。 图6-4

4、行列分析对话框 图6-5选择统计方法（卡方检验） 对话框 表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果 表6-3 检验结果表 23.结果说明 表6-2是样本分类的的频数分析表，即列联表。 表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果3.结果说明表6-3是卡方检验结果：Person卡方：皮尔逊卡方检验计算的卡方值（样本数n40且 所有理论值E5）连续校正b：连续性校正卡方值（df=1,只用于22列联表）Fisher精确检验：精确概率法计算的卡方值（用于理论值5） 不同的资料应选用不同卡方计算方法。 表6-3 检验结果表 23.结果说明例6.1为22列联表，df=1，适用连续性校正公式，采用“连续校正

5、”行的统计结果。所以 =7.944，P (Sig.)=0.0050.05，差异不显著，可以认为不同的治疗方法与治疗效果无关，即三种治疗方法对治疗效果的影响差异不显著。 2 表6-6 检验结果表 2二、RK列联表的独立性检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例6.2】对甲、乙、丙3个奶牛场奶牛的产奶性能进行调查，划分为高产、中产和低产奶牛3种类型。试检验3个奶牛场不同类型奶牛的构成比是否有显著差异。 场地 类型 总和 高产奶牛 中产奶牛 低产奶牛 甲 15 24 12 51 乙 4 2 7 13 丙 20 13 11 44 总和 39 39 30 108 表6-10 三个奶牛场不同

6、类型奶牛分类统计 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“场地”、“奶牛类型”和“计数”。分别用1、2、3代表三种不同的“场地”和三种不同的“奶牛类型”。小数位数都定义为0，如图6-10。 图6-10 例6.4资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-11格式输入数据资料。 图6-11 例6.4数据输入格式2. 统计分析(1)简明分析步骤数据 加权个案 加权个案 频率变量：计数 频率变量为计数 确定分析描述统计交叉表 行：场地 行变量 列：奶牛类型 列变量 统计量： 卡方 要求进行卡方检验

7、继续精确 精确 计算精确概率值 继续确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案 ”，打开图6-12对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“计数”置入“频率变量”框内，定义“计数”为权数，单击 。 图6-7 将“计数”变量中的数值转成“权数”依次单击主菜单“分析 描述统计 交叉表”，打开图6-13所示对话框，单击 ，将行变量“场地”置入“行”框内，将列变量“奶牛类型”置入“列”框内。 图6-13 行列分析对话框单击 ，打开图6-5“选择统计方法”对话框，选中“卡方”，单击 ，返回图6-13所示对话框。 图6-13 行列分析对话框图6-5选择统计方法（卡方检验） 对话框单击 ，打开图6-14所

8、示“精确检验”子对话框，选中“精确”，单击 ，返回图6-13对话框，再单击 ，输出表6-11和表6-12所示结果。 图6-13 行列分析对话框图6-14 计算确切概率值（Exact）子对话框3.结果说明 表6-11是资料分类的列联表。 表6-11 三个奶牛场不同类型奶牛分类统计 3.结果说明 表6-12是卡方检验结果：本例df=4,样本数n=108。表格下方注解表明理论次数小于5的格子数有3个，最小理论次数为3.61。需采用精确概率法计算，即用第三行（Fisher的精确检验）的检验结果，P=0.0720.05,差异不显著，即3个奶牛场不同类型奶牛的构成比没有显著差异。 表6-12 检验结果表

9、2三、适合性检验（补充）（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例6.3】在研究牛的毛色和角的有无两对相对性状分离现象时，用黑色无角牛和红色有角牛杂交 ，子二代出现黑色无角牛192头，黑色有角牛78头，红色无角牛72头，红色有角牛18头，共360头。试问这两对性状是否符合孟德尔遗传规律中9331的遗传比例？ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名2个变量：“类别”和“实际观察次数”。小数位数都定义为0，如图6-9a。 图6-9a 例6.3资料的变量命名 (1)单击“类别”变量的值框右侧，出现图6-9b对话框，在值框内输入1，标签框内输入“黑

10、色无角牛”，单击 ，出现如图，依次类推，最后单击 ，各标签内容见图6-9b。 图6-9b 例6.3资料“类别”变量的值标签(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-9c格式输入数据资料。 图6-9c 例6.3数据输入格式2. 统计分析(1)简明分析步骤数据 加权个案 加权个案 频率变量：计数 频率变量为计数 确定分析描述统计交叉表 行：治疗方法 行变量 列：治疗效果 列变量 统计量： 卡方 要求进行卡方检验 继续 确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案 ”，打开图6-10对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“实际观察次数”置入“频率变量”框内，定义“

11、实际观察次数”为加权变量，单击 。 图6-10 将“实际观察次数”变量中的数值转成“权数”依次单击主菜单“分析 非参数检验 旧对话框卡方”，打开图6-11对话框，单击 ，将变量“类别”置入“检验变量列表”框内。 图6-11 卡方检验对话框选中“期望值”框内的“值”框，在“值”框内输入9，单击 ，依此完成其余3、3、1输入及添加。单击打开图6-12对话框，选中“描述性”，单击 ，返回图6-11对话框。单击 ，输出表6-5和表6-6所示结果。 图6-11 卡方对话框 图6-12 卡方检验选项对话框3.结果说明 通过适合性卡方检验得：表中第二列是实际频数，第三列是理论频数，第四列是实际频数与理论频数

12、之差。 3.结果说明 表是 的检验结果， =3.378，df=3，渐近显著性即P值=0.3370.05, 故接受H0，表明实际观察次数与理论次数差异不显著，可以认为两对性状杂交二代的分离现象符合9331的遗传比例。 2 2 2四、配对 检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例6.5】用胶乳凝集试验（LPA）和免疫荧光抗体试验（FA）两种方法平行检测28羽病鸭的番鸭细小病毒（MPV）抗原，检测结果如表6-13所示。 表6-13 LPA和FA检测鸭肝组织MPV抗原结果 2LPA FA 总和 阳性+ 阴性- 阳性+ 17（a） 0（b） 17阴性- 4（c） 7（d） 11总和 21

13、7 28 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“LPA”“FA”和“对子数”，阳性用1表示，阴性用2表示，小数位数都定义为0，如图6-15a。 图6-15a 例6.5资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-15b格式输入数据资料。 图6-15b 例6.5数据输入格式2. 统计分析(1)简明分析步骤数据 加权个案 加权个案 频率变量：对子数 频率变量为对子数 确定分析描述统计交叉表 行：LPA 行变量 列：FA 列变量统计量： McNemar 要求进行卡方检验 Kappa 要求进行一致性检

14、验 继续确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案 ”，打开图6-7对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“对子数”置入“频率变量”框内，定义“对子数”为加权变量，单击 。 图6-7 将“对子数”变量中的数值转成“权数”依次单击主菜单“分析 描述统计 交叉表”，打开图6-16所示对话框，单击 ，将变量“LPA”置入“行”框内，将变量“FA”置入“列”框内。 图6-16 行列分析对话框 图6-16 行列分析对话框单击 ，打开图6-17对话框，选中“McNemar”（SPSS用于配对卡方检验方法），再选中Kappa（一致性系数），单击 ，返回图6-16所示对话框，再单击 ，输出表6-14、6-15和表6-16结果。 图6-17 配对资料x2检验对话框3.结果说明 表6-14 两种检验结果表3.结果说明 （1