卫生统计学实习三
非参数检验\n一、2检验二、秩和检验\n1.完全随机设计四格表资料的2检验（一般四格表资料2检验,PearsonChi-square）①当n≥40,且T≥5时；用基本公式或专用公式（基本公式）（专用公式）一、2检验\n1.完全随机设计四格表资料的2检验（一般四格表资料2检验,PearsonChi-square）②当n≥40,且1≤T<5时；用连续性校正公式（基本公式的校正公式）（专用公式的校正公式）\n1.完全随机设计四格表资料的2检验（一般四格表资料2检验,PearsonChi-square）③当n<40或T<1时；用Fisher'sExactTest。\n完全随机设计（成组设计）的两样本率（或构成比）比较假设检验的目的：推断两个总体率是否相等\nPearsonChi-square(SPSS操作)DataWeightCases…Weightcasesby:？AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstabs…Row(s):？Column(s):？Statistics…Chi-square\n一般四格表资料2检验-PearsonChi-square例题1：某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例。改变剂型后又在临床观察130例，治愈101例，未治愈29例（见PearsonChi-square-1.sav）。能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的结论？\nSPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=旧剂型，2=新剂型；effect:疗效，1=治愈，2=未愈；freq：频数。\n数据文件加权加权\n对记录加权加权变量\n交叉表\n行变量列变量\nStatistics对话框卡方检验\nCell对话框行百分比实际观察数\nOutput(结果输出)治愈率n>40\n结论：P＝0.121>0.05，所以尚不能认为新剂型与旧剂型疗效有所不同。Output(结果输出)0格理论数小于5，最小理论数为23.97P值Pearson卡方检验\n例题2：某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取15名车间工人穿上新防护衣，其中有1名患皮炎；其余28名工人仍穿旧防护衣，其中有10名患皮炎。生产一段时间后，检查两组工人的皮炎患病率（见PearsonChi-square-2.sav），问两组工人的皮炎患病率有无差别？一般四格表资料2检验-PearsonChi-square\nSPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=新防护衣，2=旧防护衣；effect:患病情况，1=患病，0=未患病；freq：频数。(SPSS软件操作步骤同例1)\nOutput(结果输出)患病率n>40\nOutput(结果输出)1格理论数小于5，最小理论数为3.84连续性校正卡方检验P值结论：P＝0.087>0.05，所以尚不能认为两组工人的患病率有差别。\n例题3：某医师用A药治疗9例病人，治愈7人，用B药治疗10例病人，治愈1人（见PearsonChi-square-3.sav），问两药的疗效是否有差别？一般四格表资料2检验-PearsonChi-square\nSPSS操作步骤：变量说明：group:组别，1=A药，2=B药；effect:治愈情况，1=治愈，0=未愈；freq：频数。(SPSS软件操作步骤同例1)\nOutput(结果输出)治愈率n<40\nOutput(结果输出)Fisher精确概率法2格理论数小于5，最小理论数为3.79P值结论：P＝0.005<0.05，所以可以认为两种药物的疗效有差别。\n习题：某医院分别用中西药治疗胃炎患者，结果西药治疗组治疗80人，有效64人，中药组治疗55人，有效48人，问两种药物的疗效有无差别？（教材P114.5）药物有效无效合计中药西药48647165580合计11223135中西药治疗胃炎的疗效比较\n2.配对2检验（McNemar检验）①当b+c≥40时,②当b+c＜40时,（专用公式）（校正公式）1.当b+c≥25，校正公式2.当b+c<25，精确概率法SPSS软件中的观点：实际工作中宜推荐采用一、2检验\n配对设计的两样本率（或构成比）比较假设检验的目的：推断两个总体率是否相等\nMcNemar检验(SPSS操作)DataWeightCases…Weightcasesby:？AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstabs…Row(s):？Column(s):？Statistics…McNemar\n配对2检验-McNemar检验例题4：分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行HBsAg检测，结果如下（见McNemarChi-square.sav），问两种检验方法检出率有无差别？\nSPSS操作步骤：变量说明：X:酶标法，1=阳性，2=阴性；Y:反向血凝法，1=阳性，2=阴性；freq：频数。(SPSS软件操作步骤同例1)\n数据文件加权加权\n对记录加权加权变量\n交叉表方法一(SPSS菜单：Crosstabs)\n列变量行变量\nStatistics对话框McNemar检验\n结论：P<0.05，所以可以认为两种方法的检出率有差别。Output(结果输出)精确概率法b+c<25\n方法二（SPSS菜单：NonparametricTests）-推荐非参数检验2个相关样本\n\nOutput(结果输出)精确概率法结论：P<0.05，所以可以认为两种方法的检出率有差别。\n习题：某医师用甲乙两种培养基培养结核杆菌40份，结果甲培养基阳性率为62.5%，乙培养基阳性率为40%，两法培养一致阳性率为25%，问两种培养基何者为优？（教材P114.7）甲培养基乙培养基合计+-+-1015256915合计162440甲乙两种培养基培养结核杆菌情况\n3.完全随机设计行×列表资料的2检验注意：如果有1/5以上格子的1
0.05，所以尚不能认为男性甲状腺功能减退症患者尺骨骨矿含量与正常人有差别。Output(结果输出)Z值，近似的P值\n习题：有过硫酸铵分光光度法和示波极谱法测定水中锰含量（mg/L），资料如下，问两法所得结果有无差别？（教材P130.1）样本号123456789极谱法分光光度法0.170.490.330.320.340.320.320.320.160.140.160.150.090.070.240.370.670.66两种方法测得水中锰含量（mg/L）\n2.配对符号秩和检验(Wilcoxon符号秩和检验或2Relatedsamples…)目的：1）推断配对资料的差值是否来自中位数为零的总体。2）推断与已知总体中位数的差值是否来自中位数为零的总体。（AnalyzeNonparametricTests2Relatedsamples…Wilcoxon）二、秩和检验\n配对设计的两样本比较-2RelatedSamples…例题7：对10名健康人分别用新旧两种方法测定其尿汞值（见2RelatedSamples.sav），问两法测定结果有无差别？方法尿汞值旧法04.40.51.82.71.32.32.25.41.0新法04.601.13.42.11.31.13.04.6\nSPSS操作步骤：变量说明：X1:旧法尿汞值；X2:新法尿汞值。2相关样本（配对设计）非参数检验\n需检验的配对变量\nOutput(结果输出)\n结论：P＝0.635>0.05，所以尚不能认为新旧两种方法测定的尿汞值有差别。Output(结果输出)Z值，近似的P值\n习题：某市疾病预防控制中心用两种消毒药分别对10个水井消毒前后水中细菌总数检验，结果如下。问（1）消毒前后每升水中细菌总数有无差别？（2）两种药物消毒效果有何不同？（教材P131.6）A药B药编号消毒前消毒后编号消毒前消毒后12345678910124525685603564587923518794658875325636521563562691915932165431234567891056856784789658786758625815638753241252354562816465415248124278消毒前后水中细菌总数\n3.完全随机设计的多个样本比较(Kruskal-WallisH检验或KIndependent-Samples…)适用：方差不齐或不服从正态分布的多组计量资料的比较。（AnalyzeNonparametricTestsKIndependent-Samples…(Kruskal-WallisH)二、秩和检验\n完全随机设计的多个样本比较-KIndependent-Samples例题8：教材P121【例8-5】某医生为研究慢性阻塞性肺部疾病患者的肺动脉血氧分压情况，按照动脉压的分级标准将44例患者分为三组，分别测量肺动脉血氧分压，结果如下。问三组患者肺动脉血氧分压有无不同？肺动脉压正常组556969728080849091929597100108109隐性肺动脉高压组455657596666707476777880839092肺动脉高压组2438394250505660626568718181\nSPSS操作步骤：变量说明：group:分组，1=肺动脉压正常组，2=隐性肺动脉高压组，3=肺动脉高压组；X:动脉血氧分压。非参数检验K个独立样本\n检验变量分组变量\nOutput(结果输出)平均秩和卡方值自由度P值结论：P<0.05，所以可以认为三组患者的动脉血氧分压不全相同。\n习题：四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞的检查结果如下。问四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞有无差别？（教材P131.5）白细胞支气管扩张肺水肿肺癌病毒性呼吸道感染-0353+2575++9533+++6220四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞\n4.随机区组设计的多个样本比较(FriedmanM检验或KRelatedsamples…)目的：推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同。（AnalyzeNonparametricTestsKRelatedsamples…Friedman）二、秩和检验\n随机区组设计的多个样本比较-KRelatedsamples…例题9：有5个标本，每个标本经甲、乙、丙三种不同的预处理后，在同样条件下对其免疫球蛋白（IgA）作火箭电泳，测得电泳高度（mm）如下（见）。问甲、乙、丙三种不同的预处理是否对免疫球蛋白测量值有影响？\nSPSS操作步骤：变量说明：No:标本号；X1:甲处理；X2:乙处理；X3:丙处理。\nK个相关样本\n检验变量\nOutput(结果输出)卡方值自由度P值平均秩次结论：P＝0.331>0.05，所以尚不能认为三种不同的预处理对免疫球蛋白的测量值有影响。\n直线相关与直线回归\n直线相关1.Pearson相关：X、Y服从双变量正态分布。2.Spearman等级（非参数）相关：①不服从双变量正态分布，②总体分布未知，③原始数据用等级表示。直线回归1.X为选定值，而Y为正态分布。2.X、Y服从双变量正态分布。适用条件：\n直线相关直线回归区别1.相关关系1.依存关系2.X/Y双正态（等级相关不需要）2.仅Y正态或X/Y双正态3.r（散点接近直线的程度）3.b（直线斜率）联系1.tr=tb2.r/b正负号一致相关与回归的区别和联系\n直线相关与直线回归1.绘制散点图数据格式：1个自变量“x”，1个因变量“y”GraphsScatterSimpleDefineYAxis：体重（kg）;XAxis：身高（cm）2.直线相关分析Analyze——>Correlate——>Bivariate…Variables:x/yCorrelationCoefficientsPearsonSpearman3.直线回归分析Analyze——>Regression——>Linear…Dependent:yIndependent(s):x\n直线相关-linearcorrelation例题1：教材P132【例9-1】某校测量了12名11岁女生身高与体重资料，如下，问该校11岁女生身高与体重之间有无相关关系？编号123456789101112身高（cm）135140140143143156153160158150155140体重（kg）31.032.032.530.031.045.042.057.045.038.032.030.012名11岁女生身高与体重的测量值\nSPSS操作步骤（绘制散点图）变量说明：x:身高（cm）；y:体重（kg）。散点图\n\nY轴变量X轴变量散点图标题\n\nOutput(结果输出)散点图显示：身高与体重之间有线性相关趋势，因此可以进一步做直线相关与回归分析。\nSPSS操作步骤（相关分析）变量说明：x:身高（cm）；y:体重（kg）。相关分析两变量线性相关分析\nSpearman相关系数需要分析的变量Pearson相关系数\nOutput(结果输出)Pearson相关系数P值、样本例数身高和体重相关系数、P值Spearman相关系数P值、样本例数身高和体重相关系数、P值\nSPSS操作步骤：变量说明：x:身高（cm）；y:体重（kg）。Regression，回归Linear，线性直线相关与直线回归分析\n因变量自变量\nOutput(结果输出)相关系数r决定系数r2调整r2\nOutput(结果输出)SS回归SS剩余SS总自由度MS回归及MS剩余F值P值截距a回归系数bSb标准化回归系数P值t值F=t2\n习题：某医师测量了12名20岁男大学生肺活量与身高资料，如下表，试分析身高与肺活量之间的线性关系，并建立线性回归方程。（教材P131.5）12名20岁男大学生肺活量与身高资料编号123456789101112身高(m)肺活量(L)1.744.651.724.281.714.421.714.381.724.361.714.221.713.971.734.291.693.911.683.871.683.851.714.32\n实习报告实习题目：卫生统计学实习三——非参数检验、相关与回归实习目的：1.掌握2检验、秩和检验及相关与回归分析的计算方法及适用条件。2.了解数据库的建立方式。3.熟悉SPSS统计软件的操作步骤。\n实习报告实习内容：1.应用SPSS软件做教材P114.5、6、7题2.应用SPSS软件做教材P131.6题3.应用SPSS软件做教材P151.5题要求：应用SPSS软件计算，写出操作步骤及结果。
