多个样本率的卡方检验及两两比较之spss超简
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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(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。 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、SPSS操作 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Data→Weight Cases 弹出下图:
(2) 点击Weight cases by,激活Frequency Variable窗口 (3) 将freq变量放入Frequency Variable栏 (4) 点击OK 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Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 弹出下图:
(2) 将变量intervention和risk_level分别放入Row(s)栏和Column(s)栏 (3) 点击Statistics,弹出下图: (4) 点击Chi-square (5) 点击Continue→Cells
(6) 点击Counts栏中的Expected选项 (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,本研究最小的预测频数是,大于5,满足假设5,具有足够的样本量。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。
卡方检验(2×C)的SPSS操作 (1) 弹出下图: (2) (3) (4)
(5) 点击Percentage栏中的Column选项 (6) 组间比较 (1) 弹出下图:
(2) 点击Cells,弹出下图:
(3) 点击z-test栏中的Compare column proportions和Adjust p-values (Bonferroni method)选项 (4)
5、结果解释 统计描述