医学论文卡方检验怎么填写

一、研究场景 卡方检验是一种假设检验的方法，它属于非参数检验的范畴，主要是用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如：分析性别与患病之间是否存在差异、性别与是吸烟之间是否存在差异性等。 二、SPSSAU操作 SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究” → “卡方检验”； 三、卡方值的意义 卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。 设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差。 显然，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数和期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会使彼此抵消，总和仍为0，为此可以将残差平方后求和 另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数是10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1000是20就很小，考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察颍数与期望烦数的差别。 四、SPSSAU结果与指标解读 1.卡方检验分析结果其中A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。当n比较大时，χ2统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布。 2.卡方检验统计量过程值3. 深入分析-效应量指标 4.多重比较结果 （1）第1次多重比较 （2）第2次多重比较 （3）第3次多重比较5. 趋势卡方检验 五、其他说明 1.卡方检验事后多重比较是什么意思？ 医学研究模块里面的卡方检验方法时，SPSSAU默认提供多重比较功能，且SPSSAU仅针对第1个Y进行，可通过更换Y的位置实现其它分析项的多重比较，X或Y的选项个数大于10时不进行多重比较。 多重比较时，SPSSAU默认提供Pearson卡方检验值，多重比较时，检验次数增多会增加一类错误的概率，建议使用校正显著性水平(Bonferroni校正)，比如如果显著性水平为，并且两两比较次数为3次，那么Bonferroni校正显著性水平为次=，即p值需要与进行对比，而不是。 2. 卡方检验出现多个卡方值和p值的原理？ 如果卡方检验出现多个卡方值和p值，其原理和详细操作步骤说明如下， SPSSAU多个卡方值和P值处理 总结 如果研究中卡方检验表格出现多个卡方值和 p值，建议先理解表格里面是进行了卡方检验，还是卡方拟合优度检验，然后按 SPSSAU多个卡方值和P值处理 说明操作进行，最后在EXCEL表格中进行汇总整理表格即可。以上就是卡方分析的指标解读。卡方检验无论是在问卷调研或是医学实验中，都是非常实用高效的方法，没有展开说明的部分建议大家查阅SPSSAU帮助手册进行学习。 更多干货请前往 SPSSAU 官网查看。

一、类型 SPSSAU中卡方检验包括卡方检验、卡方拟合优度、配对卡方、分层卡方。 对于上述四种卡方检验区别如下： 二、卡方检验分析步骤 1.研究目的 卡方检验是研究实际观测值与理论值之间的偏离程度，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小，卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明实际观测值与理论值完全符合。 例如：例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况、不同减肥方式对于减肥帮助情况等，可以使用 卡方检验 。 2.数据格式 SPSSAU可支持两类数据格式，一种是常规格式（非加权格式），另外一种是加权数据格式。 （1）常规格式上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式在医学/实验研究时，很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图中X有2种情况，Y有3个情况，一种有2*3=6种组合，数据信息只有6种组别的汇总项（即加权项），分别是40，10，20，30，20，50；相当于总共有170个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有170行；但加权格式则只需要6行即可表示，如上图。 3.上传数据 操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可5.分析 （1）卡方检验分析结果从分析结果中可以看出p< (2)差异性说明 从上表可以看出：不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p<)，意味着不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项均呈现出差异性。 (3)交叉图减肥方式和胆固醇水平的交叉图更直观看到三种减肥方式与胆固醇水平的关系。 （4）统计量指标说明（5）深入指标卡方检验时有多种指标(SPSSAU提供五类)可表示效应量，可结合数据类型及交叉表格类型综合选择； 第一：如果是2*2表格，建议使用Phi指标； 第二：如果是3*3,或4*4表格，建议使用列联系数； 第三：如果是n*n(n>4)表格，建议使用校正列联系数； 第四：如果是m*n(m不等于n)表格，建议使用Cramer V指标； 第五：如果X或Y中有定序数据，建议使用Lambda指标； 效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是: 和。 （6）多重比较 多重比较，对于此案例简单来说若减肥方式与胆固醇之间存在差异，具体存在哪种差异，需要进行比较。 从上表中可以看到减肥方式与胆固醇之间比较次数为3次。 （7）趋势卡方 6.总结 从上述分析中可知，三类减肥方式与胆固醇水平之间呈现出显著性差异（χ²= = < ），具体通过对比百分比差异可知，药物减肥中有的样本为胆固醇较低，明显高于饮食（）和锻炼（）时胆固醇较低的比例，因而说明药物对于减肥的帮助较高，明显高于饮食和锻炼这两种方式。 SPSSAU卡方检验帮助手册 三、配对卡方分析步骤 1.研究目的 如果研究配对数据的差异性，例如：对于待诊患者进行两种方法诊断，通过研究判断两种诊断方法是否有差异性，那么可以使用 配对卡方 。 2.数据格式 配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。如果研究数据的行数不相等，那可能不是配对数据 3.上传数据操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验 Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图 提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可 5.分析 （1）分析结果 （2）差异性说明 从上表可知，利用配对卡方检验去研究A方法三种结果和B方法三种结果之间的配对差异关系，本次配对对比类别数量大于2(即配对多分类),因而使用Bowker检验进行研究。配对数据之间呈现水平的显著性(chi=<)，意味着配对数据间有着明显的差异性 （3）两种方法结果对比（4）对比图对比图中可以看到不同项A方法与B方法的百分比。 6.总结 配对对比类别数量为2(即配对四表格),使用McNemar检验进行研究，配对对比类别数量大于2(即配对多分类),使用Bowker检验进行研究。 SPSSAU配对卡方帮助手册 四、卡方拟合优度检验分析步骤 1.研究目的 如果想研究实际与预期比例之间的比较，比如研究实际性别比例情况，是否与预期性别比例表现一致，则要使用 卡方拟合优度检验 。（ PS ：卡方拟合优度检验只针对类别数据） 2.数据格式 （1）普通格式（非加权） 上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式 很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图图中研究项有3种情况，每种情况时样本量分别是40，10，20；相当于总共有70个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有70行；但加权格式则只需要3行即可表示。 3.上传数据 操作步骤5.分析 （1）分析结果 此表为卡方拟合优度检验结果，其中P值为。 （2）差异性分析从上表可以看出：性别全部均没有呈现显著性（p>)，意味着接受原假设(原假设：实际分布比例与预期比例一致)，即数据分布与预期一致。 （3）图表上表可以观察出不同性别的实际频数与期望频数的差异，可以看出数据分布与预期大概一致。 6.总结 卡方拟合优度检验研究定类数据的频数分布是否与期望频数保持一致；第一：期望频数默认为完全均匀，可自行设置期望频数；第二：分析是否呈现出显著性(p值小于或)；第三：如果呈现出显著性(p<)，说明实际频数分布与期望分布具有显著差异；第四：对分析进行总结。 SPSSAU卡方拟合优度检验帮助手册 五、分层卡方分析步骤 1.研究目的 若想考虑另一个干扰因素分层项，比如是否吸烟与是否生病的关系时，将性别纳入考虑范畴，则要使用 分层卡方 。 2.数据格式 加权格式如下图： 针对分层卡方，SPSSAU支持2*2*k结构，即X和Y均为2个类别，k表示分层项的类别数量。 3.上传数据 操作步骤 5.分析 （1）汇总表格 （2）比值比OR值估计 上表格中展示合并OR值或Ln(OR值)，及其95%置信区间。 （3）比值比齐性检验 从上表可知：Breslow-Day比值比齐性检验并没有呈现出显著性（chi= >），意味着各层之间关系同质，分层因素之间不存在混杂作用。 （4）条件独立性检验 （5）差异性说明 从上表可知：Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性检验呈现出显著性（chi= <），意味着在考虑干扰因素之后，是否吸烟和是否感冒之间呈现出显著性差异。 6.总结 通常情况下，首先查看‘比值比齐性检验’，如果其呈现出显著性（p 值小于），则说明具有混杂因素，即需要考虑分层项，即分别查看不同分层项下的数据结果。反之如果没有通过‘比值比齐性检验’，即说明没有混杂因素不需要考虑分层项，报告整体的结果即可（包括卡方检验，以及OR值）。 Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性用于研究考虑混杂因素（分层项）后，X与Y之间是否还存在着差异关系，相对意义较小。 SPSSAU分层卡方帮助手册 六、其它 Q1：什么样的数据格式才适合？ 如果数据已经进行过初步统计，比如下图中的数据，胆固醇较高并且使用药物减肥的数量为2，胆固醇较低使用锻炼减肥方式的数量为3。这种属于已经统计好的数据，如果希望对此类数据进行卡方检验，则需要对数据格式进行‘改造’。 Q2：多选题卡方检验怎么做？ 多选题与其他题项的交叉分析也可采用卡方检验，只是SPSSAU将多选题单独设计为一个方法，方法上依然是卡方检验。 以上就是卡方检验分析步骤汇总。卡方检验是非常实用高效的方法，其它指标说明等请登录官网查看。 更多内容登录SPSSAU官网查看： SPSSAU：差异性分析，方法选择 SPSSAU：几类卡方检验的对比说明 SPSSAU：卡方检验总结 SPSSAU官网

如何用excel做卡方检验 5分 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。 卡方检验常采用四格表，如图 5-4-18所示，比较的A、B两组资料分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。 用EXCEL进行卡方检验时，资料的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。 （1）比较的A、B两组资料分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将滑鼠器移至工具栏的“ fx”处，滑鼠器左键点选工具栏的“ fx”快捷键，开启函式选择框。（2）在函式选择框的“函式分类”栏选择“统计”项，然后在“函式名”栏内选择“CHITEST”函式，用滑鼠器点选“确定”按钮，开启资料输入框（图5-4-20）。 （3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输偿框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在资料输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用滑鼠器点选“确定”按钮，观察计算结果。 (4)在表存放概率 p 值的空白单元格处显示 p 值的计算结果。在“编辑”栏处显示χ2检验的函式“CHITEST”及两组比较资料的起始与结束单元格的行列号（图 5-4-21）。 如何进行卡方检验 卡方检验 你的资料应该用交叉列联表做，资料录入格式为：建立两个变数，变数1是组别， 正常对照组用资料1表示，病例组用资料2表示；变数2是位点，A用1表示，C用2表示， 还有一个变数3是权重，例数 资料录入完成后，点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变数1选到rows里 ，把变数2选到column里，然后点选下面的statistics，开启对话方块，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算： 假设有两个分类变数X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为： 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变数是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。 具体的做法是，由表中的资料算出随机变数K^2的值（即K的平方） K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]其中n=a+b+c+d为样本容量 K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。 当表中资料a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度： 例如，当“X与Y有关系”的K^2变数的值为，根据表格，因为≤<，所以“X与Y有关系”成立的概率为，即。 四格表资料检验： 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。 1. 专用公式： 若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)， 自由度v=（行数-1）（列数-1） 2. 应用条件： 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1= 行×列表资料检验： 行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。 1. 专用公式： r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1] 2. 应用条件： 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 列联表资料检验： 同一组物件，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。 1. R*C 列联表的卡方检验： R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。 2. 2*2列联表的卡方检验： 2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系；当卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。 列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。 ... 手工卡方检验怎么做 你的资料不适合使用卡方检验。卡方检验用于2个变数都属于分类变数（例如性别、婚姻状态等，属于定性资料）时的资料分析，例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类，属于定性变数）的关系，就可以使用卡方检验。你的资料一个变数是组别（分为对照组和A租），而另一个变数（你的测定值）基本上可以说是定量资料（定量变数，例如身高、体重等都属于这一类），这种情况首先考虑使用成组t检验。 卡方检验研究的方法 1、处理四格表资料时不考虑样本量和最小理论频数而直接采用卡方检验 处理四格表资料是卡方检验最为常见的用途之一，其目的在于分析“构成比”或者“率”上的差异是否具有统计学意义。对于四格表资料，使用卡方检验的条件为样本量大于 40，且最小理论频数应大于 5。对于某些小样本的、或者指标阳性率较低的研究，总样本量可能小于 40，最小理论频数也可能小于 5，此时应该采用 Fisher 确切概率法进行分析。 比如某研究需比较小细胞肺癌和非小细胞肺癌内某个基因的表达情况的差异是否有统计学意义，得出如下四格表： 该研究的样本量仅为 30 个，且最小理论频数为（12×9）/30＝，所以应该采用 Fisher 确切概率法进行分析。实际上，从理论上讲，若要分析四格表资料中的构成比或者率之间的差异是否有统计学意义，Fisher 确切概率法的结果是最可靠的。若是使用软体对资料进行分析，不论样本量和最小理论频数，均可采用 Fisher 确切概率法。 2、不考虑分析目的、设计型别而盲目套用卡方检验 有的四格表资料本身是配对的，且研究的目的主要是回答“一致性”或者“不一致性”的问题，此时就不应该用卡方检验对资料进行分析。比如：某研究者发明了一种新的 HIV 检测法，并且用该法和免疫印迹法（检测 HIV 感染的“金标准”）同时检测了 100 份血清，得到如下四格表资料： 该研究在设计上与表 1 中的研究最大的区别在于“配对”，即同一样本分别接受了新方法检测和免疫印迹法（金标准）的检测。研究者最关心的问题应该是“新方法和金标准之间的一致性”问题，若采用卡方检验进行分析，得出的结论是“免疫印迹法检测结果的频数分布在新方法阳性组和阴性组中是不同的”，这一结论显然并无多大专业价值。 对于此类研究，可以采用两种方法进行统计，一是采用 Memar χ2 检验公式计算两种方法不一致的部分是否具有统计学意义；二是采用 Kappa 检验分析两种结果之间的一致性。 需要说明的是，此类研究中的一种方法必须是金标准，否则研究可能没有价值。以表 2 中的资料为例，若免疫印迹法并非检测 HIV 感染的金标准，两种方法的一致性即使好得一塌糊涂，也可能无济于事。 因为一个显而易见的问题是：这两种方法可能都是错误的检测方法。比如：采用金标准对 100 份血清进行检测后，其中 90 例为阳性，而不论是新方法还是免疫印迹法，均仅仅检测出了 55 个阳性样本，漏检率显然太高。 3、误用卡方检验处理等级资料 等级资料的表示方法与分类资料相似，因此受“定式思维”的影响，部分同行“习惯性”地采用卡方检验对等级资料进行处理，这也是医学期刊上最常见的滥（乱）用卡方检验的行为。卡方检验回答的问题仅仅是“构成比”或者“率”上的差异是否具有统计学意义，而不能回答效应指标的强度高低问题。比如某研究比较了两类人群胰腺癌分期的分布状况，如下表所示： 此类资料的一个显著特点是胰腺癌的分期（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期）是一个等级资料，研究者的研究目的是分析甲乙两群人胰腺癌的分期是否有差别，是一个强度“分期早晚”的问题，而不是“构成比”的差异。若用卡方检验处理此类资料，得出的结论就是“甲乙两类人群胰腺癌分期构成比上的差异是否具有统计学意义”，而无法明确“孰高孰低”的问题。 以上述表格为例，卡方检验结果显示有统计学意义，但问题在于：根据表中资料，人群甲以Ⅰ期和Ⅳ期为主，人群乙以Ⅱ期和Ⅲ期为主，让人完全无法判断两类人群的疾病分期“孰早孰晚”的问题。 处理此类资料的...... 下面两组资料需要做卡方检验，怎么做呀 卡方检验 你的资料应该用交叉列联表做，资料录入格式为：建立两个变数，变数1是组别， 正常对照组用资料1表示，病例组用资料2表示；变数2是疗效等分类变数，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变数3是权重，例数 资料录入完成后，先加权频数后点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变数1选到rows里 ，把变数2选到column里，然后点选下面的statistics，开启对话方块，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 如何用spss 做卡方检验 按以下弧式录入资料： 分组 是否发病 人数 1 1 26 1 2 24 2 1 29 2 2 21 将变数“人数”Weight Cases Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs：将分组放入“行”，将是否发病放入“列”，“统计Statistics”选项框内选择“Chi-square”，确定执行，OK。祝你好运！ 怎样使用spss进行卡方检验和T检验 卡方检验在 分析栏第二个描述性分析的列联分析里 T检验分为独立样本和配对样本T检验 都在分析栏的均值检验里 不知道你的顺序是不是和我的的一样 你看看 两个数如何进行卡方检验？ 10分 表不是已经给了自由度df=2吗？ df=(m-1)*(n-1),也就是行数-1，列数-1 提供SAS程式： data gt; do a=1 to 2; do b=1 to 3; input [email protected]@; output; end; end; cards; 261 48 68 86 384 56 ; proc freq; weight x; tables a*b/chisq; run; 得出卡方值= ，分布有差异。 ------------------------------------------------------- Chi-Square2 <.0001 Likelihood Ratio Chi-Square2 <.0001 Mantel-Haenszel Chi-Square1 <.0001 Phi Coefficient Contingency Coefficient Cramer's V -------------------------------------------------- SPSS结果也是类似的 注：卡方计算是有条件的，比如总数大于40，否则只能用fisher精确概率法 -------------------------- 表中说的是单项比较，乍一看貌似很荒唐，因为卡方最少也是四格表，光光2个数字是不能做卡方检验的 你仔细看看那个备注，看看 到底是哪个跟哪个在比，我猜测估计是放弃与不放弃，但是算了下又不对。 看来一时半刻也帮不了你，原作者这里没有交代清楚，文献发表上市通不过的。 用SPSS怎样做简单四个表的卡方检验 如果已经是四格表样子的资料，按以下格式录入资料 行变数 列变数 人数 1 1 A 1 2 B 2 1 C 2 2 D 1、将人数变数加权： Data--Weight Cases.. Weight cases by 人数变数 count点选钮使之进入Frequence Variable，OK 2、卡方检验： *** yze--descriptive--crosstabs，将行变数放到行，将列变数放到列 statistics按钮 勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer's V（衡量互动分析中两个变数关系强度的指标），continue cells按钮 勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），continue ok