卡方检验和Fisher精确检验(2x2) (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

某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度,如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。

 

该医生随机招募了100位高胆固醇、生活习惯差的受试者,并将其随机分成两组。其中一组给予降胆固醇药物,另一组给予生活习惯干预。经过6个月的试验后,该医生重新测量受试者的胆固醇浓度,分为高和正常两类。

 

该医生收集了受试者接受的干预方法(intervention)和试验结束时胆固醇的风险程度(risk_level)等变量信息,并按照分类汇总,部分数据如下:

 

 

注释:本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类,只是为了分析的方便,并不代表临床诊断结果。

二、对问题分析

研究者想判断不同分组情况下的率是否不同,即在不同干预下,胆固醇浓度下降情况的比较。针对这种情况,我们可以使用两个率的比较分析,但需要先满足4项假设:

 

假设1:因变量和自变量都是二分类变量,如本研究中的干预和风险变量都是二分类变量。

    

假设2:具有相互独立的观测值,如本研究中各位受试者的信息都是独立的,不存在相互干扰作用。

 

假设3:研究设计必须满足:(a) 样本具有代表性,如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取100位受试者;(b) 目的分组,可以是前瞻性的,也可以是回顾性的,如本研究分别对50位受试者给予降胆固醇药物和生活习惯干预。

 

假设4:样本量足够大,最小的样本量要求为分析中的任一预测频数大于5。

 

经分析,本研究数据符合假设1-3,那么应该如何检验假设4,并进行两个率的比较分析呢?


思维导图

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

5.1 两个率的比较

 

本研究招募100位高胆固醇、生活习惯差的受试者,随机分组后分别给予药物或生活习惯干预。试验结束时,药物干预组有32位(64%)胆固醇浓度下降,而生活方式干预组有17位(34%)胆固醇浓度下降,两组率的差值为0.3。

 

Pearson卡方检验的结果显示χ2=9.004,P=0.003,说明本研究中两个率的差值与0的差异具有统计学意义,提示药物干预比生活方式干预更能有效地降低受试者的胆固醇浓度。

 

5.2 Fisher精确检验

 

本研究招募100位高胆固醇、生活习惯差的受试者,随机分组后分别给予药物或生活习惯干预。试验结束时,药物干预组有32位(64%)胆固醇浓度下降,而生活方式干预组有17位(34%)胆固醇浓度下降,两组率的差值为0.3。

 

由于样本量不足,采取Fisher精确检验,结果显示P=0.005,说明本研究中两个率的差值与0的差异具有统计学意义,提示药物干预比生活方式干预更能有效地降低受试者的胆固醇浓度。

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