配对卡方检验 (详细版)

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

某研究者想要观察戒烟干预的效果,招募了50名研究对象,其中吸烟者和不吸烟者各25名。所有研究对象均观看吸烟导致癌症的视频。两周后,研究者询问研究对象是否还在吸烟。

 

研究者收集了所有研究对象的干预前吸烟状态(before)和干预后吸烟状态(after)。两个变量均为二分类变量,即不吸烟与吸烟(分别赋值为1和2),部分数据如下图。

 

 

其中,Individual scores for each paticipant列出了每一个研究对象的情况,而Total count data (frequencies)则是对相同情况研究对象的数据进行了汇总。

二、对问题分析

研究者想了解同一人群干预前后的吸烟状态,且吸烟状态为二分类变量。针对这种情况,可以使用McNemar’s检验,但需要先满足2项假设。

 

假设1:变量为二分类,且两类之间互斥。

 

假设2:所有研究对象均有前后两次测量数据。

 

这2项假设均与研究设计和数据类型有关。

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

如果得到的是根据二项分布计算McNemar检验的精确P值(即本例中的情况),则汇报:

 

本研究招募了50例研究对象参与有关戒烟的干预试验,其中吸烟者和不吸烟者各占50%。干预后,不吸烟者比例增加到72%(36例),吸烟者比例降低至28%(14例)。16例吸烟者在干预后戒烟,另有5例不吸烟者在干预后开始吸烟。采用McNemar精确检验发现,干预前后不吸烟者比例的差异有统计学意义,P=0.027。

 

如果得到的是根据卡方分布计算McNemar检验的近似P值(非本例情况),则汇报:

 

本研究招募了50例研究对象参与有关戒烟的干预试验,其中吸烟者和不吸烟者各占50%。干预后,不吸烟者比例增加到72%(36例),吸烟者比例降低至28%(14例)。16例吸烟者在干预后戒烟,另有5例不吸烟者在干预后开始吸烟。采用校正卡方检验发现,干预前后不吸烟者比例的差异有统计学意义,P=0.027。

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