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[经验] 丁小丁SPSS系列专讲35:卡方检验(3)

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小食指1991 发表于 2017-10-11 17:43:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

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这一讲我们来一起学习卡方检验的两两比较,在前面的课程中涉及到原因变量为多分类的R×C(行×列)列联表数据,此时,若想知道各组间相比具体是何情况,咱们就得使用两两比较的方法。根据前期学习的经验,我们知道对多独立样本数据进行单因素方差分析和对应的非参数方法时,软件里有自带的两两比较模板,用起来也很方便,那么,在卡方检验进行两两比较时,软件内是否也有类似的功能呢?答案依然是肯定的,但有是有,不过如同非参数检验里的两两比较一样,存在着一些不足之处,我们接下来就以07-06数据为例,进行讲解。7 G2 q) D$ L: _. P4 x4 u$ @
数据的加权处理以及跳转到交叉表界面的操作我就不再演示了,相信大家应该也比较熟悉。不过在选入变量时请大家特别注意,以前我曾说,在进行交叉表卡方检验时谁是行谁是列是无所谓的,因为同样一个交叉表横着看行为原因变量,列为结果变量,但将其旋转90°以后,原因变量就成了列,结果变量就成了行,所以在实质上是没有差别的。只是在这里选入时,我们为了配合软件的内容设置以得出两两比较的结果,故而刻意将原因变量(疗法)选入列里,至于为什么,大家继续往下看就清楚了。
/ S9 u0 z) g. O0 a3 P 图片1.jpg 8 M* Y8 b$ O: z1 \
精确选项里勾选精确,因为本数据(3×2)不是四格表数据,所以要记得将精确选上,如此一来便可顺带得出Fisher的精确检测结果(万一用得上)。
  {/ u2 l. }' B 图片2.jpg . H. w" A. P& [1 o: @
统计量里还是选择卡方。: a( P, H" w2 E% p' A* d; m$ a6 D
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单元格里要注意了,由于我们将原因变量选进了列里,所以百分比复选框中要对应地勾选列,另外,将Z检验之下的复选框全部勾选,这里就能得出两两比较的结果。我们可以看到,此法只比较的是列比例,因此我们想要比较组间差异时,就必须将组别变量(原因变量)选入列中,下面的Bonferroni方法,细心的同学可以会记起,在方差分析的两两比较方法里见到过,忘记的同学,可以自行查看。3 [3 C. _  T/ v
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% ~0 Q. V( z: f( l% {余下的选项默认即可,然后确定得出结果。第一张案例处理摘要,直接跳过,很简单,说过很多次了。) \5 ~6 _- W  F+ |0 K
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, j5 t5 u; H0 X9 u% O- m0 f接下来我们先跳过第二张表,直接看第三张卡方检验的结果,这个表咱们前面的课程里详细说过了,此处就留给大家自己解读吧。' D- ?% ^  }6 h
图片6.jpg 0 ]# r7 W3 O5 g+ q
最后,让我们看第二张表的变化,当通过卡方检验的结果判断出组间有效率差异有统计学意义以后,我们就可以在这张表里看看大概的两两比较结果,为什么说是大概呢?看完你就知道了。' I7 a/ r" N7 S  F1 ?% `/ A
我们发现,这张结果和前面未选择Z检验时的结果极其相似,无非是在数字上方加了一些上标而已。这些上标是干嘛的呢?是的,有些同学已经猜到了,这里就是看两两比较结果的地方。解读的方法非常简单,即看各组的上标是否相同,若相同组表示组间差异无统计学意义,若不同则表示组间差异有统计学意义。) n! d2 w' [, `5 P1 d
以本例来说,物理疗法组数据的上标为a,药物治疗组数据的为b,外用膏药组的为b,也就是说物理疗法组和其他两组间差异是有统计学意义的,至于有效率谁高谁低,比较一下各组的有效率即可,但药物组和外用膏药组因其上标相同(b),所以提示这两组间差异无统计学意义。尽管这种方法比较便捷,可是它得不出具体的P值,而且在备注部分我们也可以看到其检验水准为0.05,这样的话,在进行两两比较时则会增大犯型错误的概率,因此咱们还得调整检验水准。当然,此处就算我们调整了检验水准也没用,因为没有具体P值,我们想人工判断却无从判断。' V& E% j9 w4 M2 L+ h* l6 c
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* r7 f) o$ q- V# U: x. T有同学会问,既然这种方法不是那么精确,你讲它有何用处!其实,用处大着呢,如果你的文章在数据处理方面要求不是极其高,用这种方式处理数据,继而发表文章是没有任何问题的,它不算错,只能说还有改进的余地。所以,在今后当大家处理这种多类别的计数资料时,可下意识地在进行卡方检验时将原因变量选入列,然后勾选上Z检验,一次性把两两比较结果做出来,以备不时之需。
# H. C7 ~  _( W前面我们讲解了列联表双向无序的处理方法,这一讲再来看看列联表单向有序数据的分析。在此之前,我们得先清楚,单向有序分为原因变量有序和结果变量有序,其中,当原因变量(分组变量)为有序资料,即等级资料时,处理方法还是与前面咱们讲过的卡方检验,但当结果变量为等级资料时,咱们就不能轻易使用卡方检验了,如果你的研究目的是比较各等级率的差异就必须采用非参数检验。; k7 |' s. p9 |6 v& Z, d0 X
下面为了方便起见,我将07-06数据进行改动,打开值标签以后显示如下界面,疗法分为试验组和对照组,疗效分为显效,有效,无效三个程度不同的等级。# k" t, ^. n/ O
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1 w# Z0 ?5 s* v+ S9 }再看关闭值标签以后的数据,我们可以发现,它和07-06数据是一样的,研究目的也是看不同疗法的疗效是否有差异,很明显疗法即为分组变量,疗效则为结果变量(研究目的),由于结果变量为等级资料,如果此时强行使用卡方检验,当然也能出结果,可是那个结果只是比较不同组间疗效构成比有无差异,卡方检验不能将疗效的等级性考虑进去。我们都知道,疗效的好坏,不是通过构成比来衡量的,而是相对于的率。所以,此处的处理方式就得采用非参数检验了。
1 D1 @5 l/ G) L$ `; A 图片9.jpg - ^6 |# b9 m  Y" h5 ]
首先,第一步还是加权频数。* v8 G: ?* S% ^* ?" C# E
图片10.jpg ) ]8 \0 E  r" M2 `
接下来为了看得更清楚一点,我就用旧对话框做了吧,因为原因变量(分组变量)只分为两组,故而使用的是两独立样本的检验。* d2 Z1 e* I  v, x
图片11.jpg 5 k# s1 ^& U7 ~0 S
其操作界面不用我多说了,想必大家也很熟悉了,直接上图。2 T$ I& ?; j* a/ a3 c7 t
图片12.jpg 6 M, Y$ B8 g* v
确定以后出结果,统计量Z=-4.55,P=0.000,很显然,两组间差异是有统计学意义的,至于是怎样的现实意义,咱们在交叉表里做个统计描述即可。此处的操作大家自行复习一下。. Y2 a- o1 |* _1 j% |0 H
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zhuiqiuwcl2 发表于 2017-10-11 23:35:18 | 显示全部楼层
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