动手实践:用jamovi做McNemar配对卡方检验

原创 数据小兵  2020-02-24 13:32  阅读 5,809 次
数据小兵成长记

免费不用写代码的jamovi统计软件,你了解吗?就像SPSS一样,点点鼠标完成统计分析。今天介绍一下配对卡方检验。

我们先看jamovi的窗口界面,左侧参数选项,右侧统计结果,你在左侧点击参数,右侧马上给出结果,就是这么方便,当然了,我们介绍的另外一款JASP统计软件同样是如此简洁快捷即时反馈。

案例背景介绍

某实验室采用两种方法对58名可疑患者的血清抗体进行测定,问两种测定方法的结果阳性检出率是否有差别?四格表计算资料如下:

同一批58人两种方法测定方法及结果,这是配对设计,且研究目的是考察两种方法的检出率差异,那我们就马上录入数据开始配对卡方麦克尼马尔检验。

提出原假设:两种方法阳性检出率无差异。

jamovi统计分析

我们看jamovi的界面就知道了,要完成这样的分析,其数据应该有3列,行变量和列变量,再加上一个频数列,这个和SPSS统计软件对数据集的要求是一样的。

jamovi数据录入如上所示,两个方法行列变量均是分类变量,频数连续变量。

在【Frequencies】菜单中选择【Paired Samples】,打开配对卡方检验界面。

对于配对设计,常规的皮尔逊卡方并不适合,此时最佳选择是McNemar检验,注意jamovi参数选项中建议勾选【Log odds radio exact】做精确检验,读取对应的P值,而卡方统计量建议由continuity correction一行结果中读取。

McNemar检验可知,两种方法阳性检出率有统计学差异(χ²=5.79,P=0.013<0.05)。

方法一即免疫荧光法阳性检出率39.7%=23/58,明显高于方法二即乳胶凝集法阳性检出率(22.4%=13/58),且这个差异是有统计学意义的。

怎么样,jamovi完成统计分析是不是也很方面呢,有没有发现,整个过程我们都没有专门去做一个加权,这在SPSS里可是不行的。

全文完
图/文=数据小兵

免费好用的jamovi统计软件,官方下载地址:
https://www.jamovi.org/download.html

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