第七章 卡方检验
2017-08-30 15:28:50 0 举报AI智能生成
孙振球主编《医学统计学》第四版 第七章 卡方检验
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大纲/内容
卡方检验
注：本章中fisher确切概率法的理论依据是超几何分布，并非卡方检验的范畴
频数分布拟合优度的卡方检验
1.计算某特定分布的参数，大体估计是否可拟合
2.确定零假设和备择假设
3.按照特定分布概率函数计算概率
4.由概率计算理论频数
5.计算卡方值，p值
6.结果
基本思想
卡方分布
连续型分布
1个参数：自由度v
v≤2时，呈L型
v→∞时，趋近正态分布
可加性
卡方分布的界值
反映了实际频数与理论频数的吻合程度
在不同资料中的应用
四格表
普通四格表
n≥40且所有的T≥5时，四格表卡方检验公式
n≥40但有1≤T＜5时，校正公式或fisher
n＜40或T＜1，或p≈α时，fisher
配对四格表
行列属性相同
适用于样本含量不太大的资料
行x列表
Rx2表，多个样本率比较
2xC表，两样本构成比比较
RxC表
双向无序
率或构成比的比较，卡方检验
两变量间的关联，卡方检验或pearson列联系数
单向有序
行有序，卡方检验
列有序，秩转换的非参检验
双向有序属性相同
配对四格表的扩展，kappa检验
双向有序属性不同
比较结局是否有差别，秩转换的非参检验
分析变量间是否相关，等级相关分析
变量间是否线性相关，线性趋势检验
子主题
高维列联表
CMH检验
概述
在MH检验（检验两个有序分类变量间是否线性相关）基础上提出
其检验假设H0为任一层的行变量与列变量均不相关
当各层间行列变量相关的方向不一致时，CMH检验量的统计效能降低
统计量分类（根据行列类型不同）
相关统计量：行列均有序
方差分析统计量/行平均得分统计量：列有序
一般关联统计量：行列均无序
注意：分析分层病例对照或队列研究资料时，应先用Breslow-Day检验对各层效应值OR/RR进行齐性检验，若不齐，提示分层变量与暴露因素间存在交互作用，应进行多元logistic回归分析
多个样本率之间的多重比较
基本思想：把资料整理成多个四格表，重新规定检验水准
校正检验水准的两种情况
多个实验组间两两比较
实验组与同一个对照组比较
相对更保守（α值大）
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