SPSS案例实践:2*2四格表连续校正卡方检验

原创 数据小兵  2021-05-13 09:26  阅读 2,619 次
数据小兵成长记

某医师将门诊的偏头痛病人随机分为两组,分别采用针灸和药物两种方法治疗,试分析两种疗法的有效率有无差别。

上面这个小案例用统计思维来描述,大体上就是想要考察疗法与疗效的独立性(关联性),或通俗理解为不同疗法的疗效差异是否显著。

数据的收集形式是频数资料,疗法变量两水平,疗效变量两个水平,典型的2*2四格表资料。

首先在SPSS的【数据】→【个案加权】菜单下,用频数数据加权,因为我们的研究对象是疗法和疗效这两个分类的变量,不是频数变量。如果是原始数据记录,则无需加权操作。

点【分析】→【描述】→【交叉表】,这是个神奇的对话框,SPSS给这个菜单赋予了太多统计方法,搞的有点复杂,对初学者不友好。

点开【统计】,务必勾选【卡方】。

点开【单元格】,建议勾选【实测】【期望】计数,以及【行】百分比。

其他参数不管了,开始执行分析。

针灸有效率94.3%,药物有效率76.7%,嗯绝对值看的话,有差距。不要急,这是绝对值比较,眼睛看得,这不是统计上的显著性检验。

期望频数(一般同大写T表示)看一下,按照同一个总体的假设,我们用一个联合概率分布计算出理论频数或叫做期望频数(你不用操心这个分布)。我们发现四个单元格中有(4.2与4.8)两个单元格的期望频数小于5(为什么是和5比较,这是统计学大佬的研究内容,咱们不要操心)。

方积乾等老师的《卫生统计学》一书中介绍,当样本量N大于等于40,且如果某个单元格出现1≤T≤5,须进行卡方统计量的校正计算。有一个专用的校正公式(我们也不要管它是怎么得来的,按公式计算就行)。

以上即,普通的皮尔逊卡方不合适本案例,应当采用四格表校正卡方检验。

关于交叉表卡方检验,皮尔逊卡方,连续校正卡方,费舍尔精确概率检验的使用条件,大家请移步阅读下面这篇文章:

☞列联表卡方检验的使用条件,SPSS结果如何解读?

第二行,连续型校正,χ² =2.856,P=0.091>0.05,各位这是什么意思呢?P值大于小概率临界值了,说明不是小概率,我们原来假设的【无差异】现在没有理由拒绝它。即尚不能认为两种疗法治疗偏头痛的有效率有差异。直接点说,就是两种两法差不多,没啥差别的,差异无统计学意义(P=0.091>0.05)。

如果你丝毫不考虑卡方的一些使用条件,直接读取第一行皮尔逊卡方检验的话,你发现了什么问题?P=0.04,结论是两种疗法的效果差异显著,有统计学意义(P=0.04<0.05)。你看这和校正的计算结果是相反的。

不看使用条件,后果严重,统计结论都是相反的。

小兵总结一句话吧:统计方法本身不重要,重要的是它的使用条件。

本文完
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