完整word版多个样本率的卡方检验及两两比较之 spss 超简单.docx

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完整word版多个样本率的卡方检验及两两比较之spss超简单

SPSS：

多个样本率的卡方检验及两两比较

来自：

医咖会

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　　医咖会之前推送过“两个率的比较（卡方检验）及Fisher精确检验的SPSS教程”，小伙伴们都掌握了吗？

如果不止两个分组，又该如何进行卡方检验以及之后的两两比较呢？

来看详细教程吧！

　　1、问题与数据

　　某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。

　　该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，并将其随机分成3组。

其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。

经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。

　　该医生收集了受试者接受的干预方法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：

　　注释：

本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便，并不代表临床诊断结果。

　　2、对问题的分析

　　研究者想判断干预后多个分组情况的不同。

如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。

针对这种情况，我们建议使用卡方检验（2×C），但需要先满足5项假设：

　　假设1：

观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。

　　假设2：

存在多个分组（>2个），如本研究有3个不同的干预组。

　　假设3：

具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。

　　假设4：

研究设计必须满足：

（a）样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取150位受试者；（b）目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。

　　假设5：

样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一预测频数大于5。

　　经分析，本研究数据符合假设1-4，那么应该如何检验假设5，并进行卡方检验（2×C）呢？

　　3、思维导图

　　4、SPSS操作

　　4.1数据加权

　　在进行正式操作之前，我们需要先对数据加权，如下：

（1）在主页面点击Data→WeightCases

　　弹出下图：

（2）点击Weightcasesby，激活FrequencyVariable窗口

　　（3）将freq变量放入FrequencyVariable栏

　　（4）点击OK

　　4.2检验假设5

　　数据加权之后，我们要判断研究数据是否满足样本量要求，如下：

（1）在主页面点击Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs

　　弹出下图：

（2）将变量intervention和risk_level分别放入Row（s）栏和Column（s）栏

　　（3）点击Statistics，弹出下图：

　　（4）点击Chi-square

　　（5）点击Continue→Cells

　　（6）点击Counts栏中的Expected选项

　　（7）点击Continue→OK

　　经上述操作，SPSS输出预期频数结果如下：

　　该表显示，本研究最小的预测频数是24.7，大于5，满足假设5，具有足够的样本量。

Chi-SquareTests表格也对该结果做出提示，如下标注部分：

　　即在本研究中，没有小于5的预测频数，可以直接进行卡方检验（2×C）。

那么，如果存在预测频数小于5的情况，我们应该怎么办呢？

一般来说，如果预测频数小于5，就需要进行Fisher精确检验（2×C），我们将在后面推送的内容中向大家详细介绍。

　　4.3卡方检验（2×C）的SPSS操作

（1）

　　弹出下图：

（2）

　　（3）

　　（4）

　　（5）点击Percentage栏中的Column选项

　　（6）

　　4.4组间比较

（1）

　　弹出下图：

（2）点击Cells，弹出下图：

　　（3）点击z-test栏中的Comparecolumnproportions和Adjustp-values（Bonferronimethod）选项

　　（4）

　　5、结果解释

　　5.1统计描述

　　在进行卡方检验（2×C）的结果分析之前，我们需要先对研究数据有个基本的了解。

SPSS输出结果如下：

　　该表提示，本研究共有150位受试者，根据干预方式均分为3组。

在试验结束时，药物干预组的50位受试者中有16位胆固醇浓度高，饮食干预组的50位受试者中有28位胆固醇浓度高，而运动干预组的50位受试者中有30位胆固醇浓度高，如下标注部分：

　　由此可见，药物干预比饮食或运动干预的疗效更好。

同时，该表也提示，药物干预组的50位受试者中有34位胆固醇浓度下降，饮食干预组的50位受试者中有22位胆固醇浓度下降，而运动干预组的50位受试者中只有20位胆固醇浓度下降，如下标注部分：

　　但是，当各组样本量不同时，频数会误导人们对数据的理解。

因此，我们推荐使用频率来分析结果，如下标注部分：

　　该表提示，药物干预组的50位受试者中68%胆固醇浓度下降，饮食干预组的50位受试者中44%胆固醇浓度下降，而运动干预组的50位受试者中只有40%胆固醇浓度下降，提示药物干预比饮食和运动干预更有效。

但是这种直接的数据比较可能受到抽样误差的影响，可信性不强，我们还需要进行统计学检验。

　　5.2卡方检验（2×C）结果

　　本研究中任一预测频数均大于5，所以根据Chi-SquareTests表格分析各组的差别。

SPSS输出检验结果如下：

　　卡方检验（2×C）结果显示χ2=9.175，P=0.010，说明本研究中各组之间率的差值与0的差异具有统计学意义，提示药物干预与饮食、运动干预在降低受试者胆固醇浓度的作用上存在不同。

如果P>0.05，那么就说明各组之间率的差值与0的差异没有统计学意义，即不认为各组之间存在差异。

　　5.3卡方检验（2×C）中的成对比较分析

　　如果卡方检验（2×C）的P<0.05，说明至少有两组之间的差异存在统计学意义。

SPSS输出的risk_level*interventionCrosstabulation表格通过数字标记提示了两两比较的结果，如下标注部分：

　　大家可能会注意到，每组数据的标记相同（即上下两行的标记相同），那么我们只要知道组间标记的作用即可。

　　那么，risk_level*interventionCrosstabulation表格的标记是什么意思呢？

第一种情况，各组间无差异，如下：

　　如上图，各组间标记一致，说明各组之间无差异。

第二种情况，任意两组之间均存在差异，如下：

　　即每组标记字母均不相同，说明任意两组之间的差异均存在统计学意义。

第三种情况，有些组之间存在差异，而另一些组之间的差异没有统计学意义，如下：

　　如果任两组之间标记字母相同，说明这两组之间的差异没有统计学意义；如果两组标记字母不同，说明这两组之间的差异存在统计学意义。

　　根据这一原则，分析本研究结果如下：

　　该表说明，在本研究中，药物干预的降胆固醇作用（“a”）与饮食干预的降胆固醇作用（“b”）的差异存在统计学意义（P<0.05），药物干预的降胆固醇作用（“a”）也与运动干预的降胆固醇作用（“b”）的差异存在统计学意义（P<0.05），而饮食干预（“b”）与运动干预（“b”）在降胆固醇的作用上没有差异。

　　6、撰写结论

　　6.1若卡方检验（2×C）的P<0.05

　　本研究招募150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，随机分组后分别给予药物、饮食和运动干预。

试验结束时，药物干预组有34位（68%）胆固醇浓度下降，饮食干预组有22位（44%）胆固醇浓度下降，而运动干预组有20位（40%）胆固醇浓度下降，三组差异具有统计学意义（P=0.010）。

　　成对比较结果提示，药物干预的降胆固醇效果好于饮食或运动干预（P<0.05），而饮食与运动干预在降低胆固醇浓度上的作用无差异（P>0.05）。

　　6.2若卡方检验（2×C）的P≥0.05

　　本研究招募150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，随机分组后分别给予药物、饮食和运动干预。

试验结束时，药物干预组有24位（48%）胆固醇浓度下降，饮食干预组有22位（44%）胆固醇浓度下降，而运动干预组有20位（40%）胆固醇浓度下降，三组结果的差异没有统计学意义（P=0.620）。