SPSSX2检验过程.docx

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SPSSX2检验过程

X2 检验

X2检验是用途广泛的假设检验方法，它的原理是检验实际分布和理论分布的吻合程度。

在SPSS中，所有X2检验均用Crosstabs完成。

Crosstabls过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。

在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。

统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2M-H）。

Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies过程实现。

界面说明

【Rows框】

用于选择行*列表中的行变量。

【Columns框】

用于选择行*列表中的列变量。

【Layer框】

Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。

如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入Layer框，并用Previous和Next钮设为不同层。

Layer在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。

【Displayclusteredbarcharts复选框】

显示重叠条图。

【Suppresstable复选框】

禁止在结果中输出行*列表。

【Statistics】按钮

弹出Statistics对话框，用于定义所需计算的统计量。

Chi-square复选框：

计算X2值。

Correlations复选框：

计算行、列两变量的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。

Norminal复选框组：

选择是否输出反映分类资料相关性的指标，这些指标在变量为有序或无序分类时均可以使用，但有序分类变量使用Ordinal复选框组中的统计量更好。

Contingencycoefficient复选框：

即列联系数，基于X2值，其值界于0～1之间，越大表明两变量间相关性月强。

PhiandCramer'sV复选框：

这两者也是基于X2值的，Phi在四格表X2检验中界于-1～1之间，在R*C表X2检验中界于0～1之间；Cramer'sV则界于0～1之间；

Lambda复选框：

用于自变量预测应变量的效果。

其值为1时表明自变量预测应变量好，为0时表明自变量预测应变量差；

Uncertaintycoefficient复选框：

不确定系数，以熵为标准的比例缩减误差，其值接近1时表明后一变量的信息很大程度来自前一变量，其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。

Ordinal复选框组：

计算输出反映有序分类变量一致性的指标。

Gamma复选框：

界于-1～1之间，观察值集中于对角线时，其值为1或-1，表示两者取值完全一致或完全不一致，两变量无关时该值为0。

Somers'd复选框：

为独立变量上不存在同分的偶对中，同序对子数超过异序对子数的比例；

Kendall'stau-b复选框：

界于-1～1之间；

Kendall'stau-c复选框：

界于-1～1之间；

Eta复选框：

计算Eta值，其平方值可认为是应变量受不同因素影响所致方差的比例；

Kappa复选框：

计算Kappa值，即内部一致性系数；这是医学上很常用的一致性指标，取值0-1之间。

≥0.75，一致性较好，0.4~0.75，表明一致性一般，<0.4表明一致性差。

Risk复选框：

计算比数比OR值和RR值；

McNemanr复选框：

进行McNemanr检验，即常用的配对计数资料的X2检验（一种非参检验）；

Cochran'sandMantel-Haenszelstatistics复选框：

计算X2M-H统计量（分层X2，也有写为X2CMH的），可在下方输出H0假设的OR值，默认为1。

【Cells】按钮

弹出Cells对话框，用于定义列联表单元格中需要计算的指标：

Counts复选框组：

是否输出实际观察数（Observed）和理论数（Expected）；

Percentages复选框组：

是否输出行百分数（Row）、列百分数（Column）以及合计百分数（Total）；

Residuals复选框组：

选择残差的显示方式，可以是实际数与理论数的差值（Unstandardized）、标化后的差值（Standardized，实际数与理论数的差值除理论数），或者由标准误确立的单元格残差（Adj.Standardized）；

【Format钮】

用于选择行变量是升序还是降序排列。

分析实例

一、四格表资料的X2检验

例1

组别有效无效合计有效率（%）

甲组3194077.50

乙组14264035.00

合计45358056.25

【建立数据文件】

由于此处给出的是频数表（大部分资料都以这种形式给出），因此在建立数据集时可以直接输入三个变量：

1、行变量（分组变量）：

变量名取“R”，变量值为1=“甲治疗组”，2=“乙治疗组”

2、列变量（疗效变量）：

变量名取“C”，变量值为1=“有效”，2=“无效”；

3、指示每个格子中频数的变量：

变量名取“F”，直接输入各个格子的频数。

所建立的数据集用WeightCases对话框指定频数变量进行加权，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。

R

 C

F

1.00

 1.00

 31.00

1.00 

2.00

 9.00

2.00 

1.00

 14.00

2.00 

2.00

 26.00

【操作过程】

Data==>WeightCases（对数据按频数进行加权）

WeightCasesby单选框：

选中

FreqencyVariable：

选入F

单击OK钮

Analyze==>DescriptiveStatistics==>Crosstabs

Rows框：

选入R

Columns框：

C

Statistics按钮：

选中Chi-square复选框，单击Continue钮

Cells...按钮：

选中Row复选框，单击Continue钮

单击OK钮

【结果解释】

上题分析结果如下：

首先是有效记录数和处理记录缺失值情况报告，可见80例均为有效值。

上表为列出的四格表，其中加入变量值和变量值标签，看起来很清楚。

上表给出了一堆检验结果，从左到右为：

检验统计量值（Value）、自由度（df）、双侧近似概率（Asymp.Sig.2-sided）、双侧精确概率（ExactSig.2-sided）、单侧精确概率（ExactSig.1-sided）；从上到下为：

Pearson卡方（PearsonChi-Square即常用的卡方检验）、连续性校正的卡方值（ContinuityCorrection）、对数似然比方法计算的卡方（LikelihoodRatio）、Fisher's确切概率法（Fisher'sExactTest）、线性相关的卡方值（LinearbyLinearAssociation）、有效记录数（NofValidCases）。

另外，ContinuityCorrection和Pearson卡方值处分别标注有a和b，表格下方为相应的注解：

a.只为2*2表计算。

b.0%个格子的期望频数小于5，最小的期望频数为13.78。

因此，这里无须校正，直接采用第一行的检验结果，即X2=14.679，P=0.000。

因P=0.000，可以认为两种治疗方案疗效有差异，结合样本率，可以认为甲方案有效率高于乙方案。

二、配对计数资料X2检验

AB两种试纸检验尿葡萄糖结果

B试纸

A试纸+—合计

+702090

—4610

合计7426100

【建立数据文件】

输入三个变量：

行变量（A试纸）：

变量名取“R”，变量值为1=“阳性”，2=“阴性”

列变量（B试纸）：

变量名取“C”，变量值为1=“阳性”，2=“阴性”

指示每个格子中频数的变量：

变量名取“F”，直接输入各个格子的频数。

所建立的数据集如下表。

然后用WeightCases对话框指定频数变量进行加权，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。

R

 C

F

1.00

 1.00

70.00

1.00 

2.00

 20.00

2.00 

1.00

 4.00

2.00 

2.00

 6.00

【操作过程】

1.Data==>WeightCases（对数据按频数进行加权）

WeightCasesby单选框：

选中

FreqencyVariable：

选入F

单击OK钮

2.Analyze==>DescriptiveStatistics==>Crosstabs

Rows框：

选入R

Columns框：

C

Statistics按钮：

选中Chi-square复选框（分析A、B两种试纸结果有无相关）

选中McNemanr复选框:

（做配对X2检验,分析A、B两种试纸结果阳性率有无差异）

单击Continue钮

Cells...按钮：

选中Row复选框，单击Continue钮

单击OK钮

【结果解释】

°¸Àý´¦ÀíÕªÒª

°¸Àý

ÓÐЧµÄ

ȱʧ

ºÏ¼Æ

N

°Ù·Ö±È

N

°Ù·Ö±È

N

°Ù·Ö±È

AÊÔÖ½*BÊÔÖ½

100

100.0%

0

.0%

100

100.0%

上表为有效例数,缺失例数和总例数的情况,100例均有效.

上表输出配对四格表数据。

A、B两种试纸结果阳性率有无差异）

上表为X2检验的结果。

首先是成组X2检验，X2=6.676，P=0.010，可以认为A、B两种试纸的结果有相关性（即A阳性，B可能也阳性）。

下面做了配对X2检验（McNemarTest）,用精确概率法计算，P=0.002（双侧），可以认为A、B两种试纸的阳性率差异有统计学意义。

三、R×C表X2检验

这是4×2表资料，要进行4个样本率的比较。

【建立数据文件】

直接输入三个变量：

行变量（分组变量）：

变量名取“R”，变量值为1=“鳞癌”，2=“腺癌”，3＝“腺鳞癌”，4＝“小细胞癌”。

列变量：

变量名取“C”，变量值为1=“表达”，2=“不表达”

指示每个格子中频数的变量：

变量名取“F”，直接输入各个格子的频数。

所建立的数据集如下表。

R

C

F

1

1

95

1

2

40

2

1

65

2

2

30

3

1

20

3

2

10

4

1

10

4

2

10

【操作过程】

1.Data==>WeightCases（对数据按频数进行加权）

WeightCasesby单选框：

选中

FreqencyVariable：

选入F

单击OK钮

2.Analyze==>DescriptiveStatistics==>Crosstabs

Rows框：

选入R

Columns框：

C

Statistics按钮：

选中Chi-square复选框

单击Continue钮

Cells...按钮：

选中Row复选框

单击Continue钮

单击OK钮

【结果解释】

°¸Àý´¦ÀíÕªÒª

°¸Àý

ÓÐЧµÄ

ȱʧ

ºÏ¼Æ

N

°Ù·Ö±È

N

°Ù·Ö±È

N

°Ù·Ö±È

R*C

280

100.0%

0

.0%

280

100.0%

上表为有效例数,缺失例数和总例数的情况,280例均有效。