Cochran's Q检验(多个相关样本)

SPSS教程非参数检验
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一、问题与数据

某康复科医生拟评价康复训练对卒中后患者体能恢复的效果。患者分别在开始康复、康复3个月和康复6个月时进行体能测试。为了保证一致性,三次体能测试内容是一样的,体能测试的结果为“通过”和“不通过”。该医生想知道卒中后患者体能测试的结果为“通过”的比例是否一直上升

 

该研究随机选取了63例进行康复训练的卒中后患者,并收集了所有研究对象的开始康复时的体能测试结果 (initial_fitness_test),康复3个月时的体能测试结果 (month3_fitness_test)和康复6个月时的体能测试结果 (final_fitness_test)。结果均为“通过(Passed)”和“不通过(Failed)”的形式(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

检验三组或多组相关样本中,分类变量是否存在差异,可以使用Cochran's Q 检验,但需要考虑以下4个假设。

 

假设1结局变量为二分类,且两类之间互斥。互斥是指一个研究对象只能在一个分组中,不可能同时出现在两个组中。例如 “安全”和“不安全”,“及格”和“不及格”等。(当变量为连续变量或有序分类变量时,可参考医咖会之前推送过的Friedman检验

 

假设2:分组变量包含3个及以上分类,且各组之间相关。(当分组变量只有2个分类时,可使用McNemar’s检验

 

假设3:样本是来自于研究人群的随机样本。然而实际中,样本并非都是随机样本。

 

假设4:样本量足够。当样本量n≥4且nk≥24(k为分组变量数)时,可以采用Cochran's Q检验;否则采用“精确” Cochran's Q检验。

 

本研究中,结局变量有两个分组且互斥(“通过”和“不通过”),符合假设1;分组变量包含3个分类(开始康复、康复3个月和康复6个月时),各组之间相关,符合假设2;研究对象是随机选取,符合假设3。

 

那么应该如何检验假设4,并进行比较呢?

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

1. 符合假设4时(即样本量足够)

 

开始康复、康复3个月和康复6个月时,卒中后患者体能测试的通过率分别为22.2%、44.4%和60.3%。运用Cochran's Q 检验对三个时间点体能测试通过率进行检验,三个时间点通过率的差异具有统计学意义,χ= 24.222, P<0.001。

 

采用Dunn’s检验(经Bonferroni法校正)进行事后的两两比较,康复开始和康复3个月时研究对象体能测试结果的差异有统计学意义(调整后P=0.013),康复开始和康复6个月时研究对象体能测试结果的差异有统计学意义(调整后P<0.001),而康复3个月和康复6个月时研究对象体能测试结果的差异无统计学意义(调整后P=0.124)。

 

2. 不符合假设4时

 

开始康复、康复3个月和康复6个月时,卒中后患者体能测试的通过率分别为22.2%、44.4%和60.3%。运用Cochran's Q 检验对三个时间点体能测试通过率进行检验,三个时间点通过率的差异具有统计学意义, Cochran's Q = 24.222, P<0.001。

 

运用“精确”McNemar’s检验进行事后的两两比较(经Bonferroni法校正的α=0.0167)。康复开始和康复3个月时研究对象体能测试结果的差异有统计学意义(P=0.007),康复开始和康复6个月时研究对象体能测试结果的差异有统计学意义(P<0.001),而康复3个月和康复6个月时研究对象体能测试结果的差异无统计学意义(P=0.031)。

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