统计软件应用 6 主讲人 陶育纯 http://cc.jlu.edu.cn/ss.html SPSS统计分析 http://cc.jlu.edu.cn/ss.html http://cc.jlu.edu.cn/ms.html 统计软件应用 6 主讲人 陶育纯 2014.6.18 教案

第六讲 课程名称：统计软件应用 主要教材： «SPSS (PASW) 17.0 马斌荣 编著 科学出版社 年级、专业：2010级放射医学专业 在医学统计中的应用» 马斌荣 编著 科学出版社 年级、专业：2010级放射医学专业 2013级公卫研究生 授课时间：2014年6月18日 授课时数：4h 2014.6.18

目录 第八章 χ2 检验 第九章 秩和检验 一、四格表 χ2 检验 二、配对四格表 χ2 检验 三、行×列表 χ2 检验 一、配对比较的秩和检验 二、两样本比较的秩和检验 三、多个独立样本比较的秩和检验 2014.6.18

一、四格表 χ2 检验 第八章 χ2 检验 ㈠ 使用Crosstabs命令 ㈡ 例题及分析过程 第八章 χ2 检验 一、四格表 χ2 检验 ㈠ 使用Crosstabs命令 SPSS主要通过Analyze → Descriptive Statistics  → Crosstabs…分析完成对某资料的四格表 χ2 检验。 注意：SPSS的Analyze → Nonparametric Tests  →Chi-Square…命令是针对单样本 χ2 检验的。 ㈡ 例题及分析过程 2014.6.18

1. 建立数据文件（见exp8.3.sav） 下面通过对教材第87页例5.2的四格表做 χ2 检验来讲述操作步骤及结果的判读。 2. 加权例数 若非原始数据而是整理好的频数表数据(即四格表)，需要加权例数（Weight cases）。 Data → Weight cases … →打开Weight cases对话框，将频数变量f移入Weight cases by选项下的Frequency Variable:栏中， OK完成。 3. χ2 检验 2014.6.18

Analyze → Descriptive Statistics  → Crosstabs…打开Crosstabs对话框，将处理方法变量（t）移入Row(s)列表栏里，将疗效变量（r）移入Column(s)列表栏里，点击 Statistics…按钮打开Crosstabs: Statistics对话框，选择 Chi-Square选项, → Continue ，点击 Cells…按钮打开Crosstabs: Cell Display对话框，选择 Expected及 Row选项, → Continue → OK完成。 4. 结果判读 输出结果见表8.19~8.20。表8.19中显示了四格表的实际频数（Count）、理论频数（Expected Count）、行百分数（% within 处理方法）等结果。 2014.6.18

二、配对四格表 χ2 检验 ㈠ 使用2 Related Samples命令 表8.20中显示了四格表的检验结果。其中χ2=6.508，P =0.011<0.05。此外还提供了确切概率法（ Fisher’s Exact Test ）得到的精确检验概率P=0.014（双侧）。表下的注释还提供了四格表中理论频数小于5的格子数及占总格子数的百分比，最小理论频数的大小。本例所有格子的理论频数都大于5，最小理论频数的大小为7.70。 二、配对四格表 χ2 检验 ㈠ 使用2 Related Samples命令 SPSS主要通过Analyze → Nonparametric Tests → 2014.6.18

㈡ 例题及分析过程 1. 建立数据文件（见exp8.6.sav） 3. 配对 χ2 检验 2 Related Samples…分析完成对某资料的配对四格表 χ2 检验。配对四格表 χ2 检验又称McNemar检验。 ㈡ 例题及分析过程 下面通过对教材第95页例5.5的配对四格表做 χ2 检验来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 建立数据文件（见exp8.6.sav） 2. 加权例数 具体操作步骤参见上例。 3. 配对 χ2 检验 2014.6.18

Analyze → Nonparametric Tests  →2 Related Samples…打开Two-Related-Samples Tests对话框，选择A培养基变量（a）和B培养基变量（b）作为配对变量，调入右侧的Test Pair(s) List:栏里，在Test Type里选择 McNemar选项, 去掉Wilcoxon选项，→ OK完成。 4.结果判读 输出结果见表8.27~8.28。表8.28中显示了配对四格表的检验结果。P=0.021<0.05，差异有统计学意义。 注意：SPSS还可以使用Crosstabs…分析来完成配对 四格表 χ2 检验。 2014.6.18

三、行×列表 χ2 检验 ㈠ 使用Crosstabs命令 ㈡ 例题及分析过程 1. 打开数据文件（见exp2.1.sav） SPSS通过Analyze → Descriptive Statistics  → Crosstabs…分析完成对某资料的行×列表 χ2 检验。 ㈡ 例题及分析过程 下面通过对教材第1页例1.1的资料中手术中输血次数与术后感染做 χ2 检验来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 打开数据文件（见exp2.1.sav） 2. 行×列表 χ2 检验 2014.6.18

Analyze → Descriptive Statistics  → Crosstabs…打开Crosstabs对话框，将感染与否变量（infect）移入Row(s)列表栏里，将手术中输血次数变量（bn）移入Column(s)列表栏里,点击 Statistics…按钮打开Crosstabs: Statistics对话框，选择 Chi-Square选项, → Continue → OK完成。 3.结果判读 输出结果见表8.1~8.2。 表8.1显示了感染组与非感染组的各自输血次数形成的 行×列表（2 × 5表）的结果。 表8.2显示了此行×列表的检验结果。χ2=12.317，P= 2014.6.18

⑶ 采用精确检验（Exact Test）。 0.015<0.05，差异有统计学意义。但注意表下的注释a的说 明：有4个格子的理论频数小于5，占总格子数（10）的40.0%（4/10）。超过了行×列表的适用条件(不宜有1/5以上的格子的理论频数小于5), 因此上述χ2值是不可信的。 我们可以采取以下三种措施之一： ⑴ 扩大样本含量。 ⑵ 合理的合并。（参见教材的相关内容） ⑶ 采用精确检验（Exact Test）。 若采用精确检验，只需在Crosstabs对话框下部点击Exact…按钮，在打开的Exact Test对话框中选择Exact选项 或Monte Carlo选项即可。本例选择Exact选项,→ Continue 2014.6.18

→ OK完成。 输出结果见表8.2a。与表8.2相比，多出了精确检验（Fisher’s Exact Test）的结果， P=0.006 < 0.05，说明感染组与非感染组的各自输血次数是不同的。 当行×列表（多于四格）的 χ2 检验拒绝H0时，只能得出总的差异有统计学意义，若要进行两两比较，需要进行χ2 分割，即把行×列表分割成多个2 ×C表比较，由于重复多次的假设检验增大了I 类错误α，常采用重新规定检验水准α的方法进行校正。常用的校正公式见下： 2014.6.18

1. 建立数据文件（见exp8.2.sav） 2. 行×列表 χ2 检验 其中N 为两两比较的次数，n 为要检验的组数。 SPSS未提供定性资料的两两比较方法。 我们可以采取对要比较的分组变量的分组标志值定义缺失值的办法来进行两两比较。即只保留要比较的两组的 分组标志值，其余的定义成缺失值。此法利用了SPSS默认 不对缺失值进行分析的设置。 下面通过对教材第78页例5.1的数据做两两比较来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 建立数据文件（见exp8.2.sav） 2. 行×列表 χ2 检验 2014.6.18

3. 两两分组 操作步骤略，输出结果见表8.10~8.11。结果显示： χ2=297.375，P<0.001。 首先进入SPSS Data Editor窗口，点击Variable View名签进入变量定义窗口，点击变量(area)的Missing属性单元格的右侧 ，弹出Missing Values对话框，选择Discrete missing values选项并在其中的格子中敲入3（即北美洲人组的分组标志值）， → OK完成。 4. 两两比较 Analyze → Descriptive Statistics  → Crosstabs…打开Crosstabs对话框，将地区变量(area)移入Row(s)列表栏 2014.6.18

里，将血型变量(type)移入Column(s)列表栏里, 点击 Statistics…按钮打开Crosstabs: Statistics对话框，选择 Chi-Square选项, → Continue → OK完成。 5.结果判读 输出结果见表8.12~8.13。结果显示： χ2=151.574，P<0.017。说明亚洲和欧洲人的血型构成有统计学上的差异显著性(Significance)。 注意：此处的检验水准为校正后的值，即α=0.05/3= 0.017，3为两两比较的次数。 6. 其它两两比较 仿上述1. ~ 5.步，操作步骤略。 2014.6.18

一、配对比较的秩和检验 第九章 秩和检验 ㈠ 使用2 Related Samples命令 SPSS通过Analyze → Nonparametric Tests  → 2 Related Samples…分析完成对某资料的配对比较的秩和 检验。配对比较的秩和检验又称Wilcoxon配对法。 注意：SPSS的许多统计分析方法是以其发明人的名字冠以命令关键字的,如McNemar检验、Wilcoxon配对法等。 2014.6.18

㈡ 例题及分析过程 1. 建立数据文件（见exp9.1.sav） 3. 结果判读 下面通过对教材第100页例6.1的资料做配对比较的秩和检验来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 建立数据文件（见exp9.1.sav） 2. 配对比较的秩和检验 Analyze → Nonparametric Tests  →2 Related Samples…打开Two-Related-Samples Tests对话框，选择EDTA法变量（edta）和重量法变量（weight）作为配对变 量，调入右侧的Test Pair(s) List:栏里，→ OK完成。 3. 结果判读 2014.6.18

二、两样本比较的秩和检验 ㈠ 使用2 Independent Samples命令 输出结果见表9.2~9.3。结果显示： Wilcoxon Signed Ranks Test, Z=-0.420,P=0.674> 0.05。说明两种方法检测结果基本一致。 二、两样本比较的秩和检验 ㈠ 使用2 Independent Samples命令 SPSS通过Analyze → Nonparametric Tests  → 2 Independent Samples…分析完成对某资料的两样本比较的秩和 检验。两样本比较的秩和检验可用Wilcoxon两样本法，也可用Mann-Whitney U检验法。 2014.6.18

㈡ 例题及分析过程 1. 建立数据文件（见exp9.2.sav） 下面通过对教材第102页例6.2的资料做两样本比较的秩和检验来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 建立数据文件（见exp9.2.sav） 2. 两样本比较的秩和检验 Analyze → Nonparametric Tests  → 2 Independent Samples…打开Two-Independent-Samples Tests对话框，把血铅值变量（bp）调入Test Variable List:栏里，把分组变量（group）调入Grouping Variable:栏里，点击Define Groups…按钮打开Two Independent Samples: Define Groups对话框定义分组标志值1和2, →Continue →OK完成。 2014.6.18

三、多个独立样本比较的秩和检验 ㈠ 使用K Independent Samples命令 3. 结果判读 输出结果见表9.5~9.6。结果显示： Mann-Whitney U=10.500，Wilcoxon W=38.500, Wilcoxon Z=-2.027, P=0.043 < 0.05。说明铅作业和非铅作业工人的血铅值不同。 三、多个独立样本比较的秩和检验 ㈠ 使用K Independent Samples命令 SPSS通过Analyze → Nonparametric Tests  → K Independent Samples…分析完成对某资料的多个独立样 2014.6.18

㈡ 例题及分析过程 1. 建立数据文件（见exp9.3.sav） 本比较的秩和 检验。多个独立样本比较的秩和检验又称Kruskal-Wallis检验。 ㈡ 例题及分析过程 下面通过对教材第108页例6.4的资料做多样本比较的秩和检验来讲述操作步骤及结果的判读。 1. 建立数据文件（见exp9.3.sav） 2. 多样本比较的秩和检验 Analyze → Nonparametric Tests  → K Independent Samples…打开Tests for Several Independent Samples 对话 框，把体重增加量变量（value）调入Test Variable List:栏 2014.6.18

3. 结果判读 →Continue →OK完成。 输出结果见表9.8~9.9。结果显示： 里，把分组变量（group）调入Grouping Variable:栏里，点击Define Range…按钮打开Several Independent Samples: Define Range对话框定义分组标志值范围1 ~ 3, →Continue →OK完成。 3. 结果判读 输出结果见表9.8~9.9。结果显示： Kruskal-Wallis χ2 = 9.152, P=0.010 < 0.05。说明甲、乙、丙三种饲料对白鼠的体重增加量总体上不同。 由于SPSS未提供多个独立样本比较的秩和检验的两两比较方法，故我们依然可以采取对要比较的分组变量的分 2014.6.18

思考题 C 1. 为什么对于分类频数表资料做 χ2 检验前需要先加权 2. 如何实现行×列表的 χ2 检验和多个独立样本比较的 组标志值定义缺失值的办法来进行两两比较，并且重新规 定检验水准的大小，具体方法可参见前述或教材内相关内容。 思考题 1. 为什么对于分类频数表资料做 χ2 检验前需要先加权 例数（Weight cases）？ 2. 如何实现行×列表的 χ2 检验和多个独立样本比较的 秩和检验的两两比较？ 3. 如何查看分组标志值的定义？ C 2014.6.18

 Value Labels 2014.6.18

注意：Weight Cases命令是一个冷命令， 只有SPSS的热命令启动方可产生作用。 2014.6.18

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理论频数 输出结果 表 8.19 行合计数Min 列合计数Min 行百分数 理论频数Min 2014.6.18

χ2 = 6.508, P=0.011 < 0.05 输出结果 Fisher’s Exact Test — 确切概率法 表 8.20 有0个（0%）格子的理论频数小于5。最小的理论频数等于7.70。 χ2 = 6.508, P=0.011 < 0.05 2014.6.18

 Value Labels 2014.6.18

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输出结果 P=0.021 < 0.05 注意：由于提供了精确概率，SPSS就 不提供McNemar检验χ2 统计量的值。 表 8.27 表 8.28 P=0.021 < 0.05 注意：由于提供了精确概率，SPSS就 不提供McNemar检验χ2 统计量的值。 2014.6.18

输出结果 注释a的信息说 明χ2值是不可靠的 表 8.1 表 8.2 有4个（40.0%）格子的理论频数小于5。最小的理论频数等于1.28。 2014.6.18

注意：只有购买了SPSS Exact Test模 块，SPSS才提供精确检验的功能。 2014.6.18

输出结果 表 8.2a P=0.006 < 0.05 2014.6.18

输出结果 表 8.10 表 8.11 χ2 = 297.375, P < 0.001 2014.6.18

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输出结果 表 8.12 表 8.13 χ2 = 151.574, P < 0.001 2014.6.18

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Wilcoxon Signed Ranks Test Z = -0.420, P = 0.674> 0.05. 输出结果 表 9.2 表 9.3 Wilcoxon Signed Ranks Test Z = -0.420, P = 0.674> 0.05. 2014.6.18

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Mann-Whitney U=10.500，Wilcoxon W=38.500, 输出结果 表 9.5 表 9.6 Mann-Whitney U=10.500，Wilcoxon W=38.500, Wilcoxon Z=-2.027, P=0.043 < 0.05. 2014.6.18

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Kruskal-Wallis χ2 = 9.152， P=0.010 < 0.05。 输出结果 表 9.8 表 9.9 2014.6.18