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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多个样本率的卡方检验及两两比较之spss超简单
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多个样本率的卡方检验及两两比较
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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)及精确检验的教程”,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()和试验结束时胆固醇的风险程度()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、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→
弹出下图:
(2)点击,激活窗口
(3)将变量放入栏
(4)点击
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→→
弹出下图:
(2)将变量和分别放入(s)栏和(s)栏
(3)点击,弹出下图:
(4)点击
(5)点击→
(6)点击栏中的选项
(7)点击→
经上述操作,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。
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)的操作
(1)
弹出下图:
(2)
(3)
(4)
(5)点击栏中的选项
(6)
4.4组间比较
(1)
弹出下图:
(2)点击,弹出下图:
(3)点击栏中的和()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。
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,所以根据表格分析各组的差别。
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。
输出的*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,*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(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(0.620)。