多个样本率地卡方检验与两两比较之spss超简单.docx

实用标准SPSS:多个样本率的卡方检验及两两比较来自:医咖会医咖会之前推送过“两个率的比较(卡方检验)及Fisher精确检验的SPSS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****惯等。该医生招募了150位高胆固醇、生活****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(intervention)和试验结束时胆固醇的风险程度(risk_level)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。文案大全实用标准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****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、思维导图文案大全实用标准4、,我们需要先对数据加权,如下:(1)在主页面点击Data→WeightCases文案大全实用标准弹出下图:文案大全实用标准(2)点击Weightcasesby,激活FrequencyVariable窗口(3)将freq变量放入FrequencyVariable栏文案大全实用标准(4),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Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs弹出下图:文案大全实用标准(2)将变量intervention和risk_level分别放入Row(s)栏和Column(s)栏文案大全实用标准(3)点击Statistics,弹出下图:(4)点击Chi-square文案大全实用标准(5)点击Continue→Cells(6)点击Counts栏中的Expected选项文案大全实用标准(7)点击Continue→OK经上述操作,SPSS输出预期频数结果如下:该表显示,,大于5,满足假设5,具有足够的样本量。Chi-SquareTests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Fisher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。(2×C)的SPSS操作(1)文案大全