卫生统计学卡方检验共59页文档

卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一，它可用于测量两组数据之间的关联性。

在研究中，我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联，卡方检验就是我们解决这个问题的利器。

卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。

期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下，我们可以根据样本量和其他条件，计算出不同组之间的理论值。

而实际频数则是实验中观察到的实际结果。

卡方检验的步骤如下：1.建立零假设和备择假设。

零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系，备择假设则是反之。

2.确定显著性水平 alpha，通常取值为0.05。

3.构建卡方检验统计量。

计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后，再除以期望值的总和。

4.根据自由度和显著性水平，查卡方分布表得到 P 值。

5.如果 P 值小于显著性水平，拒绝零假设；否则无法拒绝零假设。

卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域，其中医学统计学是最为常见的一个。

卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。

举个例子，某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。

为了验证该药的疗效，实验组和对照组各50 人。

在 6 个月的治疗后，实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。

卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。

除了医学统计学之外，卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。

卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中，但它也有着自己的限制。

其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。

当样本量较小的时候，期望频数的计算就会出现一定的误差，进而导致检验结果不准确。

此外，在面对非常态分布数据时，卡方检验也会出现问题。

当数据呈现正态分布时，卡方检验的准确性最高。

然而，实际上，很多数据都呈现出非正态分布，这时需要使用一些修正方法来解决。

卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一，它可以用来测量两个变量之间的关联性。

医学统计方法之卡方检验卡方检验（Chi-square test）是一种常用的医学统计方法，用于比较观察频数与期望频数的差异，以判断两个或多个类别变量之间是否存在相关性或差异。

卡方检验适用于分类数据的分析，常用于研究疾病与相关因素的关系、药物与不良反应的关系等。

卡方检验的基本原理是通过计算观察频数与期望频数之间的差异，并比较差异的程度来判断两个或多个分类变量之间的关联性。

卡方值越大，观察频数与期望频数之间的差异越大，相关性越显著。

卡方检验的零假设（Null hypothesis）是假设变量之间没有关联性，即观察频数与期望频数之间的差异是由随机误差引起的。

卡方检验的计算步骤如下：1.建立零假设与备择假设。

例如，我们想要研究其中一种药物与不良反应的关系，零假设可以是“该药物与不良反应之间没有关联性”，备择假设可以是“该药物与不良反应之间存在关联性”。

2.构建两个变量的列联表，计算观察频数。

列联表是将两个或多个分类变量交叉组合生成的一个二维表格。

例如，我们可以将药物使用与不良反应按行和列分别组合，得到一个2×2的列联表。

3.计算期望频数。

期望频数是在零假设成立的情况下，根据总体总数和变量之间的独立性计算的理论频数。

期望频数可以通过计算每个组合的行合计、列合计以及总体合计来得到。

4.计算卡方值。

卡方值是观察频数与期望频数之间的差异的平方和除以期望频数的总和，即卡方值=Σ((O-E)²/E)，其中O为观察频数，E为期望频数。

5.比较卡方值与临界值。

通过查找卡方分布表，根据给定的显著性水平（一般为0.05或0.01），确定临界值。

如果卡方值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在关联性。

如果卡方值小于等于临界值，则无法拒绝零假设，认为两个变量之间不存在关联性。

6.进行推论。

如果拒绝零假设，可以推断两个变量之间存在关联性。

反之，如果无法拒绝零假设，不能推断两个变量之间存在关联性。

需要注意的是，卡方检验对样本容量有一定要求，通常要求每个格子的期望频数不低于5、如果期望频数低于5，需要采取合适的修正方法或使用其他适用于小样本的检验方法。