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文档简介
anova在无序分类变量的使用卡方检验(Chi-squaretest)χ2检验(Chi-squaretest)就是现代统计学得创始人之一,英国人K、Pearson(1857-1936)于1900年提出得一种具有广泛用途得统计方法,可用于两个或多个率间得比较,计数资料得关联度分析,拟合优度检验等等。
卡方检验■χ2分布
χ2分布得概率密度函数:
卡方检验■χ2分布
χ2分布得概率密度函数:
卡方检验■χ2分布
χ2分布具有可加性:
卡方检验■χ2分布
χ2分布得分布函数和χ2分位数:
卡方检验■χ2分布
χ2分布得分布函数和χ2分位数:
卡方检验■χ2分布
χ2分布与正态分布得关系:
卡方检验■χ2分布
χ2分布得用途:
卡方检验■χ2检验得基本思想例题某医院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞米松(对照组)降低颅内压得疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结果见表1。问两组降低颅内压得总体有效率有无差别?卡方检验■χ2检验得基本思想卡方检验■χ2检验得基本思想大家有疑问的,可以询问和交流可以互相讨论下,但要小声点卡方检验■χ2检验得基本思想卡方检验■χ2检验得基本思想卡方检验■χ2检验得基本思想卡方检验■χ2检验得基本思想卡方检验■四格表资料得χ2检验1、当n≥40且所有得T≥5时,用χ2检验得基本公式;当P≈α时,改用四格表资料得Fisher确切概率法。例:某院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞米松(对照组)降低颅内压得疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结果见表1。问两组降低颅内压得总体有效率有无差别?卡方检验■四格表资料得χ2检验1、当n≥40且所有得T≥5时,用χ2检验得基本公式;当P≈α时,改用四格表资料得Fisher确切概率法。卡方检验■四格表资料得χ2检验1、当n≥40且所有得T≥5时,用χ2检验得基本公式;当P≈α时,改用四格表资料得Fisher确切概率法。卡方检验■四格表资料得χ2检验2、当n≥40但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验得校正公式;或改用四格表资料得Fisher确切概率法。卡方检验■四格表资料得χ2检验2、当n≥40但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验得校正公式;或改用四格表资料得Fisher确切概率法。例题:某医师欲比较胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾病得疗效,将78例脑血管疾病患者随机分为两组,结果见表。问两种药物治疗脑血管疾病得有效率就是否相等?卡方检验■四格表资料得χ2检验2、当n≥40但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验得校正公式;或改用四格表资料得Fisher确切概率法。卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
Fisher确切概率法得基本思想
卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
Fisher确切概率法得基本思想
在四格表周边合计数不变得条件下,利用超几何分布直接计算样本事件及比样本事件更极端情形发生得概率。卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
Fisher确切概率法得基本思想
在四格表周边合计数不变得条件下,利用超几何分布直接计算样本事件及比样本事件更极端情形发生得概率。卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
Fisher确切概率法得基本思想
在四格表周边合计数不变得条件下,利用超几何分布直接计算样本事件及比样本事件更极端情形发生得概率。卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
步骤:卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
步骤:卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
步骤:卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
步骤:卡方检验■四格表资料得χ2检验3、当n<40,或T<1时,用四格表资料得Fisher确切概率法。
步骤:卡方检验■四格表资料得χ2检验四格表资料得SAS运行结果:SAScode卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验卡方检验■配对四格表资料得χ2检验SAScode卡方检验■配对四格表资料得χ2检验SASoutput配对四格表检验结果(未校正)配对四格表检验结果(已校正)卡方检验■行×列表资料得χ2检验行×列表资料得χ2检验用于多个样本率得比较、两个或多个构成比得比较、以及双向无序分类资料得关联性检验。其基本数据有以下三种情况:①多个样本率比较时,有R行2列,称为R×2表;②两个样本得构成比比较时,有2行C列,称2×C表;③多个样本得构成比比较,以及双向无序分类资料关联性检验时,有R行C列,称为R×C表。以上三种情况可统称为行×列表资料。卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
例题某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹得疗效,资料见下表。问三种疗法得有效率有无差别?卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
也可用:m=k卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
多个样本率得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
样本构成比得比较
例题某医师在研究血管紧张素I转化酶(ACE)基因I/D多态与2型糖尿病肾病(DN)得关系时,将249例2型糖尿病患者按有无糖尿病肾病分为两组,资料见下表,问两组2型糖尿病患者得ACE基因型总体分布有无差别?卡方检验■行×列表资料得χ2检验
样本构成比得比较
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
双向无序分类资料得关联性检验
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
双向无序分类资料得关联性检验
例题测得某地5801人得ABO血型和MN血型结果如下表,问两种血型系统之间就是否有关联?卡方检验■行×列表资料得χ2检验
双向无序分类资料得关联性检验
(两种血型系统间总体相关系数
=0)(两种血型系统间总体相关系数不等于0)卡方检验■行×列表资料得χ2检验
行×列表资料χ2检验得注意事项
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
行×列表资料χ2检验得注意事项
卡方检验■行×列表资料得χ2检验
行×列表资料χ2检验得注意事项
一般得χ2检验不适用于有序分类资料——“等级”、“程度”、“优劣”得比较分析。因为检验只利用了两组构成比提供得信息,损失了有序指标包含得“等级”信息。卡方检验■行×列表资料得χ2检验
行×列表资料χ2检验得注意事项
例如,假定两组得显效例数和有效例数互换,见表2。显然,两组反映得信息就是不同得,但由于两组得结构百分比无变化(仅仅就是位置不同),不改变检验结果。(χ2=5、224,P>0、05)卡方检验■行×列表资料得χ2检验
行×列表资料χ2检验得SAS运行
SAS程序完全一样!卡方检验■行×列表资料得χ2检验
SASoutput卡方检验■行×列表资料得统计分析思路行×列表资料可以分为双向无序、单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同4类。(1)双向无序R×C表资料:R×C表资料中两个分类变量皆为无序分类变量。卡方检验■行×列表资料得统计分析思路(2)单向有序R×C表资料:有两种形式卡方检验■行×列表资料得统计分析思路(3)双向有序属性相同得R×C表资料:卡方检验■行×列表资料得统计分析思路(4)双向有序属性不同得R×C表资料:卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
CoxhranArmitage趋势检验(CochranArmitagetrendtest)卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
CoxhranArmitage趋势检验(CochranArmitagetrendtest)例
为了解某市中学生得吸烟状况,抽样调查了891名中学生,结果见下表,问该市中学生吸烟率就是否有随年级增加而增高得趋势?卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
CoxhranArmitage趋势检验(CochranArmitagetrendtest)卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
例某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级间得关系,将278例尸解资料整理成下表,问年龄与冠状动脉粥样硬化等级间就是否存在线性变化趋势?卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
例一项心肌梗塞发生前饮酒得病例-对照研究结果如下,试分析每日饮酒量与心肌梗塞发生之间就是否存在剂量反应关系。SAS运行结果卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
SAS运行结果卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
SAS运行结果卡方检验■有序分组资料得线性趋势
χ2检验
SAS运行结果参数统计学推断方法(如t检验、F检验)均以总体服从某一分布(如正态分布)为假定条件。实际工作中需要了解样本观察频数(Observedfrequency,简记为O)就是否与某一理论频数(Expectedfrequency,简记为E)相符。
为什么要知道总体分布?■频数分布拟合优度得
χ2检验
卡方检验(1)、卡方检验法(2)、正态性检验
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