R×C列联表资料的统计分析_精品文档.ppt
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RC列联表资料的统计分析列联表资料的统计分析主要内容主要内容RC列联表资料的认识与分析方法选择列联表资料的认识与分析方法选择四种不同类型四种不同类型RC列联表资料的统计分析列联表资料的统计分析与与SAS实现实现RC列联表资料统计分析中的错误辨析与列联表资料统计分析中的错误辨析与释疑释疑一、一、RC列联表资料的认识与分析方法选择列联表资料的认识与分析方法选择定量变量:
年龄、红细胞定量变量:
年龄、红细胞二值变量:
性别(男、女)二值变量:
性别(男、女)多值名义变量:
药物类型(多值名义变量:
药物类型(A、B、C)、血型()、血型(A、B、AB、O)多值有序变量:
疗效(痊愈、显效、好转、无效)多值有序变量:
疗效(痊愈、显效、好转、无效)、临床诊断(、临床诊断(级、级、级、级、级)、级)、CT诊断(诊断(级、级、级、级、级)级)一、一、RC列联表资料的认识与分析方法选择列联表资料的认识与分析方法选择双向无序的双向无序的RC表表在二维列联表中,两个定性变量都是名义变量,在二维列联表中,两个定性变量都是名义变量,并且这两个名义变量分别有并且这两个名义变量分别有R个与个与C个可能的取个可能的取值,由此排列成的值,由此排列成的RC表称之为双向无序的表称之为双向无序的RC表表双向无序的双向无序的RC表表双向无序双向无序RC表的统计方法表的统计方法检验检验Fisher精确概率法:
有精确概率法:
有1/5以上的格子的以上的格子的理论频数小于理论频数小于5结果变量为有序变量的单向有序结果变量为有序变量的单向有序RC表表在二维列联表中,仅结果变量的取值为有序的,在二维列联表中,仅结果变量的取值为有序的,而原因变量是无序的,由此排列成的而原因变量是无序的,由此排列成的RC表称之表称之为结果变量为有序变量的单向有序为结果变量为有序变量的单向有序RC表表结果变量为有序变量的单向有序结果变量为有序变量的单向有序RC表表结果变量为有序变量的单向有序结果变量为有序变量的单向有序RC表的统计方法表的统计方法秩和检验秩和检验Ridit分析分析有序变量的有序变量的Logistic回归分析回归分析双向有序且属性不同的双向有序且属性不同的RC表表当当RC表中的两个定性变量,即原因变量与结果表中的两个定性变量,即原因变量与结果变量都是有序变量,并且它们的性质不同,这样变量都是有序变量,并且它们的性质不同,这样的列联表称为双向有序且属性不同的的列联表称为双向有序且属性不同的RC表表双向有序且属性不同的双向有序且属性不同的RC表表双向有序且属性不同双向有序且属性不同RC表的统计方法表的统计方法对于双向有序且属性不同的对于双向有序且属性不同的RC表资料应根据具表资料应根据具体的分析目来确定分析方法:
体的分析目来确定分析方法:
第一个分析目的,只关心各组结果变量取值之间的差别是第一个分析目的,只关心各组结果变量取值之间的差别是否具有统计学意义,此时,原因变量的有序性就变得无关否具有统计学意义,此时,原因变量的有序性就变得无关紧要了,可将此时的紧要了,可将此时的“双向有序双向有序RC列联表资料列联表资料”视为视为“结果变量为有序变量的单向有序结果变量为有序变量的单向有序RC列联表资料列联表资料”,可以,可以选用的统计分析方法有秩和检验、选用的统计分析方法有秩和检验、Ridit分析和有序变量的分析和有序变量的logistic回归分析回归分析双向有序且属性不同双向有序且属性不同RC表的统计方法表的统计方法第二个分析目的,希望考察原因变量与结果第二个分析目的,希望考察原因变量与结果变量之间是否存在相关关系,此时,需要变量之间是否存在相关关系,此时,需要选用处理定性资料的相关分析方法,通常选用处理定性资料的相关分析方法,通常采用采用Spearman秩相关分析方法秩相关分析方法双向有序且属性不同双向有序且属性不同RC表的统计方法表的统计方法第三个分析目的,若两个有序变量之间存在第三个分析目的,若两个有序变量之间存在的相关关系有统计学意义,研究者希望进的相关关系有统计学意义,研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的变化关系一步了解这两个有序变量之间的变化关系是呈直线关系还是呈某种曲线关系,此时是呈直线关系还是呈某种曲线关系,此时宜选用线性趋势检验宜选用线性趋势检验双向有序且属性不同双向有序且属性不同RC表的统计方法表的统计方法第四个分析目的,希望考察各行上的频数分布是第四个分析目的,希望考察各行上的频数分布是否相同,此时,将此资料视为双向无序的否相同,此时,将此资料视为双向无序的RC列列联表资料,可根据资料具备的前提条件,选用一联表资料,可根据资料具备的前提条件,选用一般般检验或检验或Fisher精确检验。
若精确检验。
若P0.05,不能,不能认为两有序变量之间有相关关系,而只能认为各认为两有序变量之间有相关关系,而只能认为各行上的频数分布不同行上的频数分布不同双向有序且属性相同的双向有序且属性相同的RC表表当行变量与列变量的性质相同且取值的水平数及当行变量与列变量的性质相同且取值的水平数及含义也相同时,称这样的含义也相同时,称这样的RC表为双向有序且属表为双向有序且属性相同的性相同的RC列联表列联表双向有序且属性相同的双向有序且属性相同的RC表表双向有序且属性相同双向有序且属性相同RC表的统计方法表的统计方法双向有序且属性相同的双向有序且属性相同的RC表是一个表是一个“方方形形”列联表,它实际上是配对设计列联表,它实际上是配对设计22列联列联表资料的表资料的“扩大扩大”。
其主要目的是希望回。
其主要目的是希望回答行变量与列变量的检测结果是否一致的答行变量与列变量的检测结果是否一致的问题,常用的统计分析方法叫做一致性检问题,常用的统计分析方法叫做一致性检验或称为验或称为Kappa检验检验cc22检验的计算公式检验的计算公式二二、双向无序、双向无序RC表的统计分析表的统计分析实例分析实例分析表表10不同专业学生的气质类型分布不同专业学生的气质类型分布专业专业例数例数气质类型:
气质类型:
多血质多血质胆汁质胆汁质抑郁质抑郁质粘液质粘液质计算机计算机1613714金融金融12151013传媒传媒189815二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析第一步,建立检验假设。
第一步,建立检验假设。
H0:
33个专业学生的气质类型构成(频数分布)个专业学生的气质类型构成(频数分布)相同相同H1:
33个专业学生的气质类型构成(频数分布)个专业学生的气质类型构成(频数分布)不全相同不全相同a=0.05a=0.05。
二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析第二步,计算检验统计量。
第二步,计算检验统计量。
二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析24第三步,确定第三步,确定P值,给出结论。
值,给出结论。
查查cc22界值表可知,界值表可知,cc220.05,60.05,6=12.59,而本例中检验统计量的值,而本例中检验统计量的值3.430.05。
所以,。
所以,3个专业学生的气质类型构成个专业学生的气质类型构成没有统计学差异没有统计学差异二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析原因变量为多值有序变量,结果变量为多值名原因变量为多值有序变量,结果变量为多值名义变量的义变量的RC表,将其视为双向无序表,将其视为双向无序RC表进表进行分析行分析二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析原因变量为二值变量,结果变量为多值原因变量为二值变量,结果变量为多值名义变量的名义变量的2C表表二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析原因变量为多值名义变量,结果变量为二值变原因变量为多值名义变量,结果变量为二值变量的量的R2表表二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析原因变量为多值有序变量原因变量为多值有序变量R2表除了可以应用表除了可以应用线性趋势检验外,其他分析方法与双向无序的线性趋势检验外,其他分析方法与双向无序的RC表相同表相同二、双向无序二、双向无序RC表的统计分析表的统计分析三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析秩和检验秩和检验原因变量为二值变量:
原因变量为二值变量:
Wilcoxon秩和检验秩和检验原因变量为多值名义变量:
原因变量为多值名义变量:
Kruskal-WallisH检验检验三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析实例分析实例分析表表153种药物治疗某病患者疗效的观察结果种药物治疗某病患者疗效的观察结果药物药物种类种类例数例数疗效:
疗效:
治愈治愈显效显效好转好转无效无效合计合计AA15154949313155100100BB4499505022228585CC111515454524248585合计合计202073731261265151270270第一步,建立检验假设。
第一步,建立检验假设。
H0:
33种药物的疗效总体分布位置相同种药物的疗效总体分布位置相同H1:
33种药物的疗效总体分布位置不全相同种药物的疗效总体分布位置不全相同a=0.05a=0.05。
三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析第二步,对原始数据编秩,第二步,对原始数据编秩,遇数据相等者取遇数据相等者取平均秩平均秩三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析第三步,计算检验统计量。
第三步,计算检验统计量。
三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析第四步,确定第四步,确定P值,给出结论。
值,给出结论。
查查cc22界值表可知,界值表可知,cc220.02,20.02,2=9.21,而本例中检验统计量的值,而本例中检验统计量的值61.099.21,故,故P0.01。
所以,。
所以,3种药物疗效之间的差别有统种药物疗效之间的差别有统计学意义计学意义三、单向有序三、单向有序RC表的统计分析表的统计分析四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析Spearman秩相关秩相关Spearman秩相关是一种非参数的度量秩相关是一种非参数的度量相关性的分析方法,它对数据进行秩变换,相关性的分析方法,它对数据进行秩变换,然后计算直线相关系数然后计算直线相关系数年龄年龄年龄年龄例数例数例数例数疗效:
疗效:
疗效:
疗效:
治愈治愈治愈治愈显效显效显效显效好转好转好转好转无效无效无效无效11113535111133202032328899223030171713131212224040151510108822505010101111232355四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析实例分析实例分析表表16某地地方性甲状腺肿病分年龄组的疗效某地地方性甲状腺肿病分年龄组的疗效四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析线性趋势检验线性趋势检验基于基于cc22分割方法的线性趋势检验:
先计算分割方法的线性趋势检验:
先计算RC表的表的cc22值,然后将总值,然后将总cc22值分解为线性回归分量值分解为线性回归分量和偏离线性回归的分量和偏离线性回归的分量其分析步骤为:
给有序变量的各等级打分;按类其分析步骤为:
给有序变量的各等级打分;按类似于定量资料的线性回归分析方法计算回归斜率似于定量资料的线性回归分析方法计算回归斜率及其方差,进而求出由线性回归所引起的分量和及其方差,进而求出由线性回归所引起的分量和偏离线性回归的分量偏离线性回归的分量四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析线性回归分量线性回归分量四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析偏离线性回归分量偏离线性回归分量四、双向有序且属性不同四、双向有序且属性不同RC表的统计分析表的统计分析若两分量均有统计学意义,说明两有序若两分量均有统计学意义,说明两有序变量之间存在相关关系,但关系不是简
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