卡方检验用于解决哪些问题?一文看懂

一、什么是卡方检验?

卡方检验(2×2)是以卡方分布为基础的假设检验,是一种统计方法,用于检验两个分类变量之间是否存在显著的相关性。这个检验通常用来判断某一个变量是否能够有效地预测另一个变量。卡方检验主要包括:Pearson卡方检验、卡方拟合优度检验、Yates校正卡方检验、Flsher精确检验、分层卡方分析、配对卡方检验。选取SPSS软件,输入数据即可自动选取合适的卡方检验方法,则更为方便,也是最常用的方法。

二、卡方检验的基本思想。

它的无效假设H0是:观察频数与期望频数没有差别。该检验的基本思想是:首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P值很小,说明观察值与理论值偏离程度太大,应当拒绝无效假设,表示比较资料之间有显著差异;否则就不能拒绝无效假设,尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。

三、卡方检验通常用于解决哪些问题?

①检验两个分类变量的独立性。

②检验分类变量的出现概率与指定概率的符合性。

③检验连续变量的分布与理论的一致性。

④通过控制变量,检验其他变量的影响等。

四、SPSS卡方检验数例计算与教学。

在SPSS中,卡方检验(2×2)可以使用“交叉表”模块来完成。首先,需要选择数据文件中的两个分类变量,然后在“输出”选项卡中选择“卡方”检验。点击“确定”按钮后,SPSS会自动生成一个交叉表,并在下方给出卡方检验的结果。

假设,用药物A治疗急性心肌梗死患者198例,24小时内死亡11例,病死率为5.56%,另42例治疗时采用药物B,24小时内死亡6例,病死率为14.29%,欲检验两组病死率有无差别,利用卡方检验完成步骤如下:

1数据录入
①变量视图

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②数据视图

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  • 加权个案

选择Data→weight cases→勾选Weight cases by,将频数放入Frequency Variable→OK。因为本例中数据库每一行代表多个观测对象,所以需要对其进行加权处理。

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如果数据是以单个观测对象的形式,即每一行代表1个观测对象,则无需加权(如下图)。

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①选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstab。

②选项设置

主对话框设置:将分组变量Drug放入Row(s)框中→将指标变量Outcome放入Column(s)框中(实际上χ2检验是关注实际和理论频数是否一致,这里Row(s)框和Column(s)框内变量也可以颠倒放,并不影响最终结果)。

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Statistics设置:勾选Chi-square,确定使用成组计数资料的卡方检验→Continue。

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Cells设置:Counts中勾选Observed和Expected,输出实际观测频数和理论频数;Percentages中勾选Row,输出每组转归百分比→Continue→OK。

(3)结果解释

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上表中不仅有服用两种药物后患者实际转归(生存/死亡)的频数和相应百分比,还输出了相应的理论频数(所在行列合计数乘积/总例数)。需要注意的是,这里的理论频数和总例数直接决定了下面卡方检验结果的选择。

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4得出结论

①总例数≥40,所有理论频数≥5,看Pearson Chi-Square结果;

②总例数≥40,出现1个理论频数≥1且<5,χ2检验需进行连续性校正,这时以Continuity Correction结果为准;

③总例数≥40,至少2个理论频数≥1且<5,看Fisher’s Exact Test结果;

④总例数<40或者出现理论频数<1,看Fisher’s Exact Test结果。

本例中总例数=240>40,存在1个理论频数=3.0<5,所以需要看Continuity Correction结果,χ2=2.796,P=0.095>0.05。两种药物治疗急性心肌梗塞患者的预后并不相同,A药病死率为5.6%,低于B药(14.3%),但差异无统计学意义(χ2=2.796,P=0.095)。

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