卡方检验和费舍尔精确检验 2*2 分组变量2个分类,检验变量2个分类 C大于等于3 经常使用的是R*C——分组变量和检验变量分类大于等于3 一、2*2 2*2 分组变量2个分类,检验变量2个分类 例:一种药对于一种疾病的治愈效果 加权:拿到二手数据需要加权 数量代表的不是单纯的数字,而是样本数量 加权个案: 分析结果: 看表格下方标注小a,多少个单元
3)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。 3)Chi-Square Tests 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...
如果要知道到底是那两组之间不同,还需要两两比较。 4.3 卡方检验(2×C)中的两两比较 SPSS输出的AD * Smoking Crosstabulation表格通过脚标(a,b,c等)标记了两两比较的结果。标记后,每种吸烟状态的标记(上下两行的脚标)一定相同,不同吸烟状态相对应的阿尔兹海默症发生情况的标记(左右三列的脚标)可能相同,也...
Continue→OK,期望频数结果下图 如图所示,本研究所有期望频数均大于5,验证了条件4,可以进行卡方检验(2*C)。如果存在小于5的期望频数,就需要用Fisher确切概率法。 2.卡方检验 重复上述操作步骤,将“Expected”换成“Observed”,选择Column,如下图所示。 若要进行组间...
之前我们聊到了独立样本四格表的卡方检验,实际上临床也经常会遇到分组超过2个的计数资料,这次我们来一起搞定多个独立样本列联表的χ2检验。
二、对问题分析 研究者想判断不同吸烟状态(>2种)的研究对象阿尔兹海默症的发生情况是否不同。针对这种情况,可以使用卡方检验(2×C),但需要先满足4项假设: 假设1:观测变量是二分类变量,如本研究中阿尔兹海默症是二分类变量。 假设2:存在多个分组(>2个),如本研究有3种不同的吸烟状态。
即在本研究中,存在小于5的预测频数,不能进行卡方检验(2×C),需进行Fisher精确检验(2×C)。 4.3 Fisher精确检验(2×C)的SPSS操作 (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 弹出下图 (2) 点击Exact,弹出下图 (3) 点击Exact栏,激活Time limit per test,并填写数字“5” ...
下面我们开始使用spss进行卡方检验：第一步是录入数据，我们录入数据的方式如下图：class是分组变量，0值代表A组，1代表B组，effect是是否敏感变量，0代表不敏感，1代表敏感，num是频次，也就是各个组的个案数目。你可以比对上面的交叉表来看看spss数据结构接着，我们要对数据进行加权，很多人问为什么要加权，实际上...
SPSS自动完成卡方分割的两两比较检验 数据小兵 医学研究的统计方法与SPSS应用 学习笔记 Day11 多组率比较的卡方检验 R*C列联表,双向无序 行列表中各格子的理论频数T均≥1,且1≤T≤5的格子数不超过格子总数的1/5(20%):用卡方 否则,不能直接用卡方,可 ①增大样本含量,以达到增大T的目的,这是首选方案… ...
在进行SPSS卡方检验时，首先应确保数据正确地输入到软件中。对于你的数据集，应该创建一个交叉表，其中包含两个变量。第一个变量是组别，对照组标记为数据1，病例组标记为数据2。第二个变量是位点，其中A用1表示，C用2表示。确保变量1中有976个1和661个2，变量2中分别输入438个1、538个2、335个1...