分层卡方检验

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

我们在前期推送过一篇文章《观察性研究控制混杂因素第一弹:分层分析》,在文中讲到分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法,它将数据资料根据混杂因素进行分层,然后计算各层内的OR值:

 

如果层间OR值不一致,则说明分层因素可能存在混杂作用,需要分开报告OR值;如果层间OR值同质,则可以将OR值进行合并,从而计算调整后的OR值。

 

针对这个问题,有小伙伴在留言中问到,如何判断层间OR值是否一致呢?是否有相关的统计学方法来进行检验呢?如果层间OR值同质,又该如何计算合并的OR值呢?这个时候,卡方检验家族就要派“分层卡方检验”上场了,本期内容就来向大家进行详细介绍。


分层卡方检验


分层卡方检验,也称为Cochran-Mantel-Haenszel检验(CMH检验),它主要用于上述的分层分析中,也就是在研究暴露/处理因素和结局事件关联性的基础上,考虑了分层因素的混杂作用。

 

CMH检验通过对分层因素进行控制,从而考察调整之后暴露/处理因素与结局事件之间的关联性。实际上CMH检验,已经不再是单纯的单因素分析,而是已经开始融入了多因素分析的思维模式,应该算作为一种最为简单的多因素分析方法。


研究实例


举一个例子吧,小咖同学拟探讨吸烟对某疾病发生风险的影响,共纳入了350名研究对象,并记录了他们的疾病状态、吸烟、性别等信息。

 

小咖首先对吸烟因素和疾病之间的关联性进行了卡方检验,其结果显示Pearson χ2=3.607,P=0.058,OR=1.701,95% CI为0.980-2.953,无统计学显著性,可认为吸烟对于该疾病的发生风险并无影响。

 

(想知道如何计算OR值?请查看:SPSS详细教程:OR值的计算

二、对问题分析

没有得出阳性结果的小咖很不开心,但小咖发现卡方检验的P值已经很接近0.05了,而且OR>1,倾向于认为吸烟是一个危险因素。于是小咖又重新对数据进行了一番审查,结果发现在男性和女性中,吸烟人群所占的比例存在着较大的差异,其中男性吸烟者为49.6%,女性吸烟者为18.4%,两组相比差异具有统计学显著性(P<0.001)。

 

小咖判断,性别可能为一个混杂因素,影响了初步分析时吸烟对该疾病的整体效应,因此小咖决定把性别作为一个分层因素,采用分层卡方检验,来分析不同性别分层下,吸烟因素对于该疾病发生风险的影响。

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

1. 若层间OR值不同质,则分层报告结果,结果描述如下:

 

Test of Homogeneity of Odds Ratio结果显示P<0.05,提示层间的OR值具有异质性,此时不宜合并OR值。因此在按照性别进行分层后,在男性中,吸烟是该疾病发生的一个危险因素,OR=2.769,95% CI为1.368-5.607,P=0.004,即吸烟者该疾病的发生风险为非吸烟者的2.769倍;而在女性中,吸烟对该疾病的发生没有影响,OR=0.463,95% CI为0.097-2.214,P=0.326。

 

2. 若层间OR值同质,则结果描述如下:(本例研究不适用于此种情况,此处仅为举例说明)

 

Test of Homogeneity of Odds Ratio结果提示层间的OR值具有同质性(P>0.05),因此在控制了性别分层因素的影响后,吸烟因素对于该疾病的发生是一个危险因素,其合并OR=1.935,95% CI为1.065-3.519,P=0.047。

 

注意:对于前述“3. 分层卡方检验结果”和“4. 基于Mantel-Haenszel方法估算的OR值的检验结果”,两者的P值在结论上应该是保持一致的。

 

根据《医学统计学》(孙振球主编)教科书上的介绍,分层分析OR值可采用Mantel-Haenszel方法进行估计,并用Mantel-Haenszel卡方检验的χ2统计量直接对OR值进行假设检验,同时采用Miettinen法计算OR值的95%可信区间,因此此处可报告Mantel-Haenszel卡方检验的P值0.047。

 

而SPSS采用的是Woolf法计算OR值的95%可信区间,并对其进行检验,此时P=0.030。由于两者计算方法不同,因此P值的大小稍有差异,但其结论是一致的。

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