卫生统计学实习三.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,非参数检验,一、,2,检验,二、秩和检验,1.,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,Pearson,Chi,-,square,）,当,n40,且,T5,时；,用基本公式或专用公式,（基本公式）,（专用公式）,一、,2,检验,1.,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,Pearson,Chi,-,square,）,当,n40,且,1,T5,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）,1.,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,Pearson,Chi,-,square,）,当,n40,或,T40,结论：,P,0.1210.05,，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,23.97,P,值,Pearson,卡方检验,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,Pearson Chi-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,-,Pearson,Chi,-,square,SPSS,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),Output(,结果输出,),患病率,n40,Output(,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,0.0870.05,，所以尚不能认为两组工人的患病率有差别。,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,Pearson Chi-square-3.sav,），问两药的疗效是否有差别？,一般四格表资料,2,检验,-,Pearson,Chi,-,square,SPSS,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),Output(,结果输出,),治愈率,n40,Output(,结果输出,),Fisher,精确概率法,2,格理论数小于,5,，最小理论数为,3.79,P,值,结论：,P,0.0050.05,，所以可以认为两种药物的疗效有差别。,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,48,64,7,16,55,80,合计,112,23,135,中西药治疗胃炎的疗效比较,2.,配对,2,检验（,McNemar,检验）,当,b+c,40,时,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,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,McNemar,检验,(SPSS,操作,),Data,Weight Cases,Weight cases by:,？,Analyze,Descriptive Statistics,Crosstabs,Row(s,):,？,Column(s,):,？,Statistics,McNemar,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,McNemar,Chi-,square.sav,），问两种检验方法检出率有无差别？,SPSS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),数据文件加权,加权,对记录加权,加权变量,交叉表,方法一,(SPSS,菜单：,Crosstabs),列变量,行变量,Statistics,对话框,McNemar,检验,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,方法二（,SPSS,菜单：,Nonparametric Tests,）,-,推荐,非参数检验,2,个相关样本,Output(,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。,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,+,-,+,-,10 15 25,6 9 15,合计,16,24,40,甲乙两种培养基培养结核杆菌情况,3.,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,1T5,，或有,1,个格子的,T 1,，则应考虑合并、删除、增加样本量等问题。或,不宜采用,2,检验，推荐使用精确概率法,（,SPSS10.0,以上已经有行,列表的精确概率法）。,（基本公式）,（专用公式）,一、,2,检验,完全随机设计（成组设计）的多个样本率（或构成比）比较,假设检验的目的：,推断多个总体率是否相等,结果解释,当,P,0.05,，拒绝,H,0,时，总的说来各组有差别，但并不意味着任何两组都有差别：可能是任何两者间都有差别，也可能其中某两者间有差别，而其它组间无差别。,目前尚无公认的进一步两两比较的方法（可考虑采用,Logistic,回归）。,行,列表资料的,2,检验,例题,5,：某省从,3,个水中氟含量不同的地区随机抽取,10,12,岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（见,Pearson Chi-square-4.sav,），问,3,个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？,SPSS,操作步骤：,变量说明：,group,:,组别，,1=,高氟区，,2=,干预区，,3=,低氟区；,effect,:,患龋情况，,1=,患龋，,2=,未患龋；,freq,：频数。,(SPSS,操作同一般四格表资料,2,检验,),Output(,结果输出,),患龋率,Output(,结果输出,),Pearson,卡方值,P,值,0,格理论数小于,5,，最小理论数为,12.82,结论：,P,0.0050.05,，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,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,1,2,3,4,5,6,7,8,9,极谱法,分光光度法,0.17,0.49,0.33,0.32,0.34,0.32,0.32,0.32,0.16,0.14,0.16,0.15,0.09,0.07,0.24,0.37,0.67,0.66,两种方法测得水中锰含量（,mg/L,）,2.,配对符号秩和检验,(,Wilcoxon,符号秩和检验 或,2 Related samples),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。,（,Analyze Nonparametric Tests 2 Related samples,Wilcoxon,）,二、秩和检验,配对设计的两样本比较,-2 Related Samples,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,2 Related Samples.,sav,），问两法测定结果有无差别？,方法,尿汞值,旧法,0,4.4,0.5,1.8,2.7,1.3,2.3,2.2,5.4,1.0,新法,0,4.6,0,1.1,3.4,2.1,1.3,1.1,3.0,4.6,SPSS,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,需检验的配对变量,Output(,结果输出,),结论：,P,0.6350.05,，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,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,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1245,2568,560,3564,5879,235,1879,465,887,532,563,652,156,356,269,19,159,32,165,43,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,568,5678,4789,658,786,7586,258,1563,875,3241,25,235,456,28,164,654,15,248,124,278,消毒前后水中细菌总数,3.,完全随机设计的多个样本比较,(,Kruskal,-Wallis H,检验 或,K Independent-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。,（,Analyze Nonparametric Tests K Independent-Samples,(,Kruskal,-Wallis H,),二、秩和检验,完全随机设计的多个样本比较,-K Independent-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,55,69,69,72,80,80,84,90,91,92,95,97,100,108,109,隐性肺动脉高压组,45,56,57,59,66,66,70,74,76,77,78,80,83,90,92,肺动脉高压组,24,38,39,42,50,50,56,60,62,65,68,71,81,81,SPSS,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,检验变量,分组变量,Output(,结果输出,),平均秩和,卡方值 自由度,P,值,结论：,P,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。,直线相关与直线回归,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：不服从双变量正态分布，总体分布未知，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：,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,=,tb,2.r/b,正负号一致,相关与回归的区别和联系,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,”,Graphs,Scatter,Simple,Define,Y Axis,：体重（,kg,）,;X Axis,：身高（,cm,）,2.,直线相关分析,Analyze Correlate,Bivariate,Variables:,x/y,Correlation Coefficients,Pearson,Spearman,3.,直线回归分析,Analyze RegressionLinear,Dependent:,y,Independent(s,):,x,直线相关,-linear correlation,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,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,身高（,cm,）,135,140,140,143,143,156,153,160,158,150,155,140,体重（,kg,）,31.0,32.0,32.5,30.0,31.0,45.0,42.0,57.0,45.0,38.0,32.0,30.0,12,名,11,岁女生身高与体重的测量值,SPSS,操作步骤,（绘制散点图）,变量说明：,x:,身高（,cm,）；,y:,体重（,kg,）。,散点图,Y,轴变量,X,轴变量,散点图标题,Output(,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,。,SPSS,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,Spearman,相关系数,需要分析的变量,Pearson,相关系数,Output(,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,SPSS,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,因变量,自变量,Output(,结果输出,),相关系数,r,决定系数,r2,调整,r2,Output(,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,b,Sb,标准化回归系数,P,值,t,值,F=t2,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,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,身高,(m),肺活量,(L),1.74,4.65,1.72,4.28,1.71,4.42,1.71,4.38,172,4.36,1.71,4.22,1.71,3.97,1.73,4.29,1.69,3.91,1.68,3.87,1.68,3.85,1.71,4.32,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。,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。,