1、 内容内容一、一、2 22 2列联表的独立性检验列联表的独立性检验二、二、R RK K列联表的独立性检验列联表的独立性检验三、适合性检验三、适合性检验一、教学目的、要求：一、教学目的、要求：1.1.掌握掌握SPSSSPSS中进行中进行X X2 2检验分析的基本命令与操作；检验分析的基本命令与操作；2.2.理解用理解用SPSSSPSS进行进行X X2 2检验分析所得结果的含义；检验分析所得结果的含义；3.3.了解了解X X2 2检验的基本原理。检验的基本原理。二、本节重点、难点二、本节重点、难点:1.SPSS 1.SPSS中进行中进行X X2 2检验分析的基本命令与操作；检验分析的基本命令与操作
2、；2.SPSS 2.SPSS进行进行X X2 2检验分析所得结果的含义。检验分析所得结果的含义。一、22列联表的独立性检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例【例6.1】分别用灭螨剂A和灭螨剂B杀灭蜜蜂大蜂螨，结果如表6-1所示，问两种灭螨剂的灭螨效果差异是否显著？灭螨灭螨B B 22 14 36 22 14 36表表6-1 6-1 用灭螨用灭螨A A和灭螨和灭螨B B杀灭蜜蜂大蜂螨试验结果杀灭蜜蜂大蜂螨试验结果 具体步骤：具体步骤：1.数据输入(1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“组别”、“效果”和“计数”。“组别”和“效果”两
3、变量的类型选择为“字符串”，变量“计数”小数位数定义为0，如图6-1。图图6-1 例例6.1资料的变量命名资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-2格式输入数据资料。图图6-2 例例6.1数据输入格式数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤数据数据 加权个案加权个案 加权个案加权个案 频率变量：计数频率变量：计数 频率变量为计数频率变量为计数 确定确定分析分析描述统计描述统计交叉表交叉表 行：组别行：组别 行变量行变量 列：效果列：效果 列变量列变量 统计量：统计量：卡方卡方 要求进行卡方检验要求进行卡方检验 继续继续 确定确定（2）分析过程
4、说明 单击“数据 加权个案”，打开图6-3对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“计数”置入“频率变量”框内，定义“计数”为加权变量，单击 。图图6-3 将将“计数计数”变量中的数值转成变量中的数值转成“权数权数”依次单击主菜单“分析 描述统计 交叉表”，打开图6-4所示对话框，单击 ，将行变量“组别”置入“行”框内，将列变量“效果”置入“列”框内。图图6-4 行列分析对话框行列分析对话框单击 ，打开图6-5所示对话框，选中“卡方”，单击 ，返回图6-4所示对话框，再单击 ，输出表6-2和表6-3所示结果。图图6-4 行列分析对话框行列分析对话框 图图6-5选择统计方法（卡方检验）选择统计方
5、法（卡方检验）对话框对话框 表表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果 表表6-3 检验结果表检验结果表3.结果说明 表6-2是样本分类的的频数分析表，即列联表。表表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果3.结果说明表6-3是卡方检验结果：Person卡方：皮尔逊卡方检验计算的卡方值（样本数n40且 所有理论值E5）连续校正b：连续性校正卡方值（df=1,只用于22列联表）Fisher精确检验：精确概率法计算的卡方值（用于理论值5）不同的资料应选用不同卡方计算方法不同的资料应选用不同卡方计算方法。表表6-3 检验结果表检验结果表3.结果说明例6.1为22列联表，df=1，适用连续性校正公式
6、，采用采用“连续校正连续校正”行的统计结果。所以 =7.944，P P(Sig.)=0.0050.05，差异不显著，可以认为不同的治疗方法与治疗效果无关无关，即三种治疗方法对治疗效果的影响差异不显著。表表6-6 检验结果表检验结果表二、RK列联表的独立性检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例6.2】对甲、乙、丙3个奶牛场奶牛的产奶性能进行调查，划分为高产、中产和低产奶牛3种类型。试检验3个奶牛场不同类型奶牛的构成比是否有显著差异。总和总和 高产奶牛高产奶牛 中产奶牛中产奶牛 低产奶牛低产奶牛 甲甲 15 24 12 15 24 12 51 51 13 13 丙丙 20 13 1
7、1 20 13 11 44 44 108 108 表表6-6-1010 三个奶牛场不同类型奶牛分类统计三个奶牛场不同类型奶牛分类统计 具体步骤：具体步骤：1.数据输入(1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“场地”、“奶牛类型”和“计数”。分别用1、2、3代表三种不同的“场地”和三种不同的“奶牛类型”。小数位数都定义为0，如图6-10。图图6-10 例例6.4资料的变量命名资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-11格式输入数据资料。图图6-11 例例6.4数据输入格式数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤数据数
8、据 加权个案加权个案 加权个案加权个案 频率变量：计数频率变量：计数 频率变量为计数频率变量为计数 确定确定分析分析描述统计描述统计交叉表交叉表 行：场地行：场地 行变量行变量 列：奶牛类型列：奶牛类型 列变量列变量 统计量：统计量：卡方卡方 要求进行卡方检验要求进行卡方检验 继续继续精确精确 精确精确 计算精确概率值计算精确概率值 继续继续确定确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案”，打开图6-12对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“计数”置入“频率变量”框内，定义“计数”为权数，单击 。图图6-7 将将“计数计数”变量中的数值转成变量中的数值转成“权数权数”依次单击主菜单“分析
9、 描述统计 交叉表”，打开图6-13所示对话框，单击 ，将行变量“场地”置入“行”框内，将列变量“奶牛类型”置入“列”框内。图图6-13 行列分析对话框行列分析对话框单击 ，打开图6-5“选择统计方法”对话框，选中“卡方”，单击 ，返回图6-13所示对话框。图图6-13 行列分析对话框行列分析对话框图图6-5选择统计方法（卡方检验）选择统计方法（卡方检验）对话框对话框单击 ，打开图6-14所示“精确检验”子对话框，选中“精确”，单击 ，返回图6-13对话框，再单击 ，输出表6-11和表6-12所示结果。图图6-13 行列分析对话框行列分析对话框图图6-14 计算确切概率值计算确切概率值（Exa
10、ct）子对话框子对话框3.结果说明 表6-11是资料分类的列联表。表表6-11 三个奶牛场不同类型奶牛分类统计三个奶牛场不同类型奶牛分类统计 3.结果说明 表6-12是卡方检验结果：本例df=4,样本数n=108。表格下方注解表明理论次数小于5的格子数有3个，最小理论次数为3.61。需采用精确概率法精确概率法计算，即用第三行（Fisher的精确检验的精确检验）的检验结果，P=0.0720.05,差异不显著，即3个奶牛场不同类型奶牛的构成比没有显著差异。表表6-12 检验结果表检验结果表三、适合性检验（补充）（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例【例6.3】在研究牛的毛色和角的有无两
11、对相对性状分离现在研究牛的毛色和角的有无两对相对性状分离现象时，用黑色无角牛和红色有角牛杂交象时，用黑色无角牛和红色有角牛杂交 ，子二代出现，子二代出现黑色无角牛黑色无角牛192192头，黑色有角牛头，黑色有角牛7878头，红色无角牛头，红色无角牛7272头，头，红色有角牛红色有角牛1818头，共头，共360360头。试问这两对性状是否符合头。试问这两对性状是否符合孟德尔遗传规律中孟德尔遗传规律中93319331的遗传比例？的遗传比例？具体步骤：具体步骤：1.数据输入(1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名2个变量：“类别”和“实际观察次数”。小数位数都定义为0，如图6-9a
12、。图图6-9a 例例6.3资料的变量命名资料的变量命名(1)单击“类别”变量的值框右侧，出现图6-9b对话框，在值框内输入1，标签框内输入“黑色无角牛黑色无角牛”，单击 ，出现如图，依次类推，最后单击 ，各标签内容见图6-9b。图图6-9b 例例6.3资料资料“类别类别”变量的值标签变量的值标签(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-9c格式输入数据资料。图图6-9c 例例6.3数据输入格式数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤数据数据 加权个案加权个案 加权个案加权个案 频率变量：计数频率变量：计数 频率变量为计数频率变量为计数 确定确定分析分析描述统
13、计描述统计交叉表交叉表 行：治疗方法行：治疗方法 行变量行变量 列：治疗效果列：治疗效果 列变量列变量 统计量：统计量：卡方卡方 要求进行卡方检验要求进行卡方检验 继续继续 确定确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个案”，打开图6-10对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“实际观察次数”置入“频率变量”框内，定义“实际观察次数”为加权变量，单击 。图图6-10 将将“实际观察次数实际观察次数”变量中的数值转成变量中的数值转成“权数权数”依次单击主菜单“分析 非参数检验 旧对话框卡方”，打开图6-11对话框，单击 ，将变量“类别”置入“检验变量列表”框内。图图6-11 卡方检验对话框卡方
14、检验对话框选中“期望值”框内的“值”框，在“值”框内输入9，单击 ，依此完成其余3、3、1输入及添加。单击打开图6-12对话框，选中“描述性”，单击 ，返回图6-11对话框。单击 ，输出表6-5和表6-6所示结果。图图6-11 卡方对话框卡方对话框 图图6-12 卡方检验选项对话框卡方检验选项对话框3.结果说明 通过适合性卡方检验得：表中第二列是实际频数，第三列是理论频数，第四列是实际频数与理论频数之差。3.结果说明 表是 的检验结果，=3.378=3.378，dfdf=3=3，渐近显著性即渐近显著性即P P值值=0 0.33733700.0505,故接受H0，四、配对 检验（一）基本原理和方
15、法（略）（二）例题及统计分析【例【例6.5】用胶乳凝集试验（LPA）和免疫荧光抗体试验（FA）两种方法平行检测28羽病鸭的番鸭细小病毒（MPV）抗原，检测结果如表6-13所示。表6-13 LPA和FA检测鸭肝组织MPV抗原结果 总和总和 阳性阳性+阴性阴性-阳性阳性+17 17（a a）0 0（b b）17 17 11 11 28 28 具体步骤：具体步骤：1.数据输入(1)点击“变量视图”标签，进入“变量视图”窗口，分别命名3个变量：“LPA”“FA”和“对子数”，阳性用1表示，阴性用2表示，小数位数都定义为0，如图6-15a。图图6-15a 例例6.5资料的变量命名资料的变量命名(2)点击
16、数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图6-15b格式输入数据资料。图图6-15b 例例6.5数据输入格式数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤数据数据 加权个案加权个案 加权个案加权个案 频率变量：对子数频率变量：对子数 频率变量为对子数频率变量为对子数 确定确定分析分析描述统计描述统计交叉表交叉表 行：行：LPALPA 行变量行变量 列：列：FAFA 列变量列变量统计量：统计量：M Mc cN Nemar emar 要求进行卡方检验要求进行卡方检验 Kappa Kappa 要求进行一致性检验要求进行一致性检验 继续继续确定确定（2）分析过程说明 单击“数据 加权个
17、案”，打开图6-7对话框，选中“加权个案”，单击 ，将变量“对子数”置入“频率变量”框内，定义“对子数”为加权变量，单击 。图图6-7 将将“对子数对子数”变量中的数值转成变量中的数值转成“权数权数”依次单击主菜单“分析 描述统计 交叉表”，打开图6-16所示对话框，单击 ，将变量“LPA”置入“行”框内，将变量“FA”置入“列”框内。图图6-16 行列分析对话框行列分析对话框 图图6-16 行列分析对话框行列分析对话框单击 ，打开图6-17对话框，选中“McNemarMcNemar”（SPSS用于配对卡方检验方法），再选中Kappa（一致性系数），单击 ，返回图6-16所示对话框，再单击 ，
18、输出表6-14、6-15和表6-16结果。图图6-17 配对资料配对资料x2检验对话框检验对话框3.结果说明 表表6-14 两种检验结果表两种检验结果表3.结果说明 （1）由于b+c0.05,差异不显著差异不显著，可以认为LPA法和FA法对番鸭细小病毒抗原的检出率无显著差异。表表6-15 两种检验结果的配对两种检验结果的配对 检验检验3.结果说明 （2）Kappa值是内部一致性系数，根据经验，Kappa0.75，表明一致性较好，0.75Kappa0.4，表明一致性一般，Kappa0.4，表明一致性较差。本例Kappa值为0.680，P(近似值sig)=0.000Kappa0.4，故认为其一致性中等。表表6-16 两种检验结果的一致性检验两种检验结果的一致性检验
