四格表与配对四格表,2×2四格表与配对四格表

四格表与配对四格表,2×2四格表与配对四格表
什么情况用配对四格表

用配对四格表的情况：

配对四格表为相关样本表格形式，横标题和纵标题为相关或相同的分类。

普通四格表为独立二分样本表格形式，横标题和纵标题为不一致的分类。

配对四格表是先将实验对象配对后随机安排到两个不同处理组，所得的二分类结果的资料。

普通四格表是根据不同的实验条件分类，得到不同的实版验结果的资料。

总结：独立四格表资料检验

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。

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)，（或者使用拟合度公式）。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1。

请说出四格表资料卡方检验,如何选择公式?

卡方检验试用条件：随机样本数据；卡方检验的理论频数不能太小。

两个独立样本比较可以分以下3种情况：

1、所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。

2、如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。

3、如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。

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。

比较四格表资料、配对四格表资料的卡方检验在设计方法、资料整理、假…

授课章节
第七章　卡方检验
授课对象
预防医学本科
授课时数
6学时
授课时间
第四学年下学期
授课地点
新教学楼406室
教学目的与要求
掌握：成组设计四格表资料检验的计算及应用条件和校正检验的计算及应用条件；配对设计四格表资料检验。
熟悉：行×列表资料的检验及其注意事项。
了解：四格表的确切概率计算；频数分布的拟合优度检验的概念。
教学重点与难点
重点：成组设计四格表资料检验；配对设计四格表资料检验；
行×列表资料的检验及其注意事项。
难点：卡方检验的基本思想
教学方法
与
组织安排
教学方法：课堂讲授为主，课堂提问、练习、实习为辅。
时间安排：教师讲授本次课内容185分钟，课堂提问、练习10分钟；小结5分钟，实验课100分钟。
教学方法
讲授、CAI课件、举例
教具
多媒体
教学提纲、课堂小结与
课后练习
一、教学提纲一、通过第一节介绍卡方检验的基本思想
二、重点介绍第二节―完全随机设计下两组频数分布的卡方检验
1、概念：四格表(fourfold
table)、实际数(
actual
frequency)、理论数
(theoretical
frequency)
、格子数、自由度、卡方分布
2、完全随机设计下两组频数分布的卡方检验的基本思想
3、四格表资料卡方检验
⑴　成组设计：两行两列，解决成组设计两个样本率或构成比的比较
⑵　四格表资料卡方检验步骤
⑶　四格表资料卡方检验的条件
三、配对四格表资料卡方检验
1、配对设计、两行两列、解决配对设计两个样本率的比较
2、配对四格表资料卡方检验步骤
3、配对四格表资料卡方检验的条件
四、行×列表的卡方检验
行×列表成组设计，解决成组设计多个样本率（构成比）的比较
行×列表的卡方检验的步骤
3、行×列表的卡方检验的注意事项
五、四格表的确切概率法
应用情况
基本思想
假设检验基本步骤
二、课堂小结1.
卡方检验的用途：
拟和优度检验
成组设计两个率或多个率的比较
成组设计两个构成比或多个构成比的比较
配对设计两个率比较
注意各种情况的卡方检验的适用条件：四格表资料卡方检验的条件；配对四格表资料卡方检验的条件；行×列表的卡方检验适用条件。
四格表确切概率法是四格表卡方检验的补充，是直接计算概率的方法。
三、课后练习简述卡方检验的用途。
比较两个独立样本频数分布的卡方检验，和比较配对样本两个频数分布的卡方检验在设计方法、资料整理、假设检验等方面的差别是什么？
举例说明如果实验效应用等级资料表示，比较两总体效应间差别是否有统计学意义为什么不能用卡方检验？
4．为什么有些四格表（或R×C表）必须要计算确切概率？

什么是四格表

四格表资料的卡方检验可以用来比较两个样本率（或构成比）之间的差别有无统计意义。根据资料的设计类型不同，可分为成组设计四格表卡方检验和配对设计四格表卡方检验。
常见成组设计四格表资料：
1.将实验对象随机分为两组给予不同处理，然后观察某个二分类效应指标的结果。
2.对一批对象观察两个二分类指标所得的结果。

2×4列联表的x检验,其自由度为多少

检验自由度是8。假设有两个分类变量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： y1 y2 总计 x1 a b ，a+b x2 c d ，c+d 总计 a+c， b+d， a+b+c+d 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1】

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)，（或者使用拟合度公式）

扩展资料：

卡方检验的基本原理：

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；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，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

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。

两组性别是否有差异?用spss卡方检验怎么做?

虽然是比较两个率，但是原始数据呢？原始数据肯定是A组中发生感染者n1人，未发生感染者m1人，B组中发生感染者n2人，未发生感染者m2人。这样大家都明白了，可以比较，所用方法是卡方检验。这是卡方检验最常见的用途：分析某无序分类变量各水平在两组或多组间的分布是否一致。以2×2四格表为例，数据视图如下：
首先在“数据”中选择“加权个案”。如果数据以单个样本的原始数据形式展现，而未进行计数，则无需加权，如下图：
然后按照下列操作进行分析：
接着点击“Statistics…”，选择“卡方”：
当两组总样本量＜40时，需选择“精确”。本例中两组总样本量n=100，故无需选择此项。
得到结果如下：
结果中的第三个表格即为卡方检验结果，具体统计结果的选择原则：
1、对于2×2四格表
（1） 当两组总样本量n≥40,且所有单元格的期望计数（理论数，T）≥5时，选择Pearson卡方（第一行）；若所得P≈0.05时，用Fisher精确检验（第四行）。
（2） 当n≥40但有1≤T≤5时，用连续校正。
（3） 当n＜40或T＜1时，用Fisher精确检验。
2、对于多行多列表，直接用Fisher精确检验。
此外，卡方检验还可用于分类变量间关联程度的测量、Kappa一致性检验和配对卡方检验以及分层卡方检验。卡方检验是一种用途很广的假设检验方法，统计分析常常会用到。不知道今天的学习是否能帮助你解决临床研究过程中的一部分问题呢？今后，会陆续送上实用、准确的统计学知识。