计数资料的统计描述与卡方检验.ppt

计数资料的统计描述与卡方检验四川大学华西医院 康德英临床研究中计数资料来源、分类• 本身设置为分类变量(PI/ECOT) • 从计量资料转化而来:如评价降压疗效时，将舒张压降低值分为三类：1, SIR>1, 表示被标化组的感染率表示被标化组的感染率 高于标准组高于标准组2、标准化率的注意事项ü条件:比较双方应同质、同时、同地，比较 的两组应选用同一标准 ü标准选用不同，标化率可不同标准化率 只是两组的相对水平，不反映实际的情况 ，只能用于比较 ü总体标准化率比较也需进行假设检验五）以率/比基础的二级指标• 相对危险度（RR） • 比数比（OR） • 绝对危险度（AR） • NNT用来表达危险度的大小或关联程度OR、RR• OR（比数比）、RR（相对危险度） • 适用条件：对于RCT试验：可以计算OR、RR对于病例对照研究：只能计算OR1、相对危险度（率比）组别 感染 未感染 合计 感染率 治疗组 a b a+b Pe 对照组 c d c+d Pc 合计 a+c b+d a+b+c+d RR（相对危险度）为治疗组与对照组的感 染率之比。

RR=Pe/Pc实例（例5）分析组别 未感染 感染 合计 感染率治疗组 90 10 100 0.1对照组 80 20 100 0.2某种抗生素预防院内感染的疗效分析RR计算的实例演示• 治疗组发生感染的危险度（率） =10/100=0.10 • 对照组发生感染的危险度（率） =20/100=0.20 • 相对危险度（RR）=0.5 2、比数比（OR）组别 暴露 非暴露 合计 暴露/非暴露 比 病例组 a b a+b a/b 对照组 c d c+d c/d 合计 a+c b+d a+b+c+dOR（比数比）为病例组暴露与非暴露的比 例与对照组暴露与非暴露的比例之比； OR=ad/bcOR计算的实例演示• 比数比又常称为机会比/优势比/比值比 。

组别 未感染 感染 合计 感染率治疗组 90 10 100 0.1对照组 80 20 100 0.2某种抗生素预防院内感染的疗效分析 本例OR=0.44OR、RR临床（实际）意义• OR、RR>1，表明暴露因素为危险因素，偏 离1越远，表示危险性越强 • 0( 检验水 准),则没有理由拒绝它3、 P值与2分布• 2值反映了实际频数与理论频数的差值大小 • 2值大小与p值呈反比关系，即2 值越大， P值越小；反之亦然 • 2值达到界值点，就有理由认为成立的可能 性不大，是小概率事件，因而拒绝H0 对 于四格表资料:0.052=3.84四格表资料2 检验计算结果本例2 值=53.0，自由度为1，查2 界 值表,得p40时, 选用一般计算公式 • 当140时, 需计算校正公式• 当T40时，公式可简化(McNemar)： 2X2列联表资料的分析特点• 对此类资料可以做两方面的分析：相关分析：采用一般的四格表公式差别分析：采用专用公式(b、c不宜过小) • 对上例结果：两类检验方法结果是有关的， 且有差别，甲法好于乙法。

三）、多个样本率比较 • 适用资料特征:行X列表（RXC）--多个率 比较的 2 检验 • 应用条件：不能有1/5格子的理论频数小 于5，或最小理论频数小于2 • 若不满足，可采用方法: –增加样本例数以增加理论频数; –删除上述理论频数太少行或列; –将理论频数太小性质行或列相近实际频数合 并 –Fisher确切概率法卡方检验：P=0.037（四）特殊行X列表资料的分析列联表：有序行X列表资料, 行变量、列 变量的属性分为： • 双向均无序 • 单向有序 • 双向均有序属性相同 • 双向均有序属性不同A、对于双向无序资料： –若比较多个样本率（或构成比），可用行列 表资料卡方检验； –若分析两个分类变量之间有无关联性以及关 系的密切程度时，可用行列表卡方检验以及 Pearson列联系数进行分析[sqrt(2/2+n)] 卡方检验：19.54，P<0.001B、单向有序资料 • 分组变量（如年龄）有序，而结果变量（如传染病 的类型）无序，分析不同组结果构成情况，可用行 列表卡方检验进行差别分析 • 分组变量（如疗法）无序，而结果变量（如疗效按 等级分组）有序，比较不同组别疗效，应用秩和检 验C、双向有序、属性相同资料 • 两个分类变量皆为有序且属性相同。

如两实验室、两 人用同一检测方法检测同一批样品的测定结果 其研究目的通常是分析两实验室、两人测量 结果的一致性，此时宜用一致性检验或称Kappa 检验 –0.93-1.00 –0.81-0.92 –0.61-0.80 –0.41-0.60 –0.21-0.40 –<0.0-0.20D、双向有序、属性不同资料 • 若分析不同年龄组患者疗效之间有无差别时，可 把它视为单向有序表资料，选用秩转换非参数检 验； • 若分析两个有序分类变量间是否存在相关关系， 宜用Spearman相关或Pearson相关分析； • 若分析两个有序分类变量间是否存性变化趋 势，宜用线性趋势检验双向有序资料--列联表 • 特点：双向有序、行变量和列变量属性 不同的资料 • 分析目的：独立性/相关性分析 实例分析例10某职工医院探讨矽肺不同期次患者的胸 部平片肺门密度变化，把492 名患者的资料归 纳如下表，问矽肺患者肺门密度的增加与矽肺 的期次有无关系？ 表4 不同期次矽肺患者肺门密度级别分布 矽肺期次肺门密度级别合计 + ++ +++ I 43 188 14 245 II 1 96 72 169 III 6 17 55 78 合计50 301 141 492 P<0.005, 按照=0.05的水准，拒绝H0，而接受H1，可认为矽 肺期次与肺门密度级别之间有关三、误用卡方检验的实例分析 实例11表5 螺纹管消毒处理前后采样结果螺纹管消毒采样份数合格数合格率 前20 315.00后20 1890.00原文用一般2=7.48，P<0.05,结论为螺纹管消 毒前后的合格率有显著性的差别。

例12、某检验法在病毒感染诊断上的应用 ，表13摘自该文附表趋势卡方值=8.29表8 某省不同年龄组儿童的某病毒的感染率 年龄组检查人数阳性数感染率（%） <1 435 225 51.7 1-4 525 302 57.5 5-7 1021 616 60.3 合计1981 1143 57.7 结论：感染率随着儿童年龄增加而增加 （2=9.3，P<0.01）。