卡方检验(2xC) (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。

 

该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者,并将其随机分成3组。其中一组给予降胆固醇药物,一组给予饮食干预,另一组给予运动干预。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,并按照分类汇总整理,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

研究者想判断干预后多个分组情况的不同。如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后,比较各组胆固醇浓度的变化情况。针对这种情况,我们建议使用卡方检验(2×C),但需要先满足5项假设:

 

假设1观测变量是二分类变量,如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。

 

假设2存在多个分组(>2个),如本研究有3个不同的干预组。

 

假设3: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,不会相互干扰。

 

假设4: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150位受试者;(b) 目的分组,可以是前瞻性的,也可以是回顾性的,如本研究中将受试者随机分成3组,分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。    

 

假设5: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1-4,那么应该如何检验假设5,并进行卡方检验(2×C)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 若卡方检验(2×C)的P<0.05 

 

本研究招募150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、饮食和运动干预。试验结束时,药物干预组有34位(68%)胆固醇浓度下降,饮食干预组有22位(44%)胆固醇浓度下降,而运动干预组有20位(40%)胆固醇浓度下降,三组差异具有统计学意义(P=0.010)。

 

成对比较结果提示,药物干预的降胆固醇效果好于饮食或运动干预(P<0.05),而饮食与运动干预在降低胆固醇浓度上的作用无差异(P>0.05)。

 

5.2 若卡方检验(2×C)的P≥0.05 

 

本研究招募150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、饮食和运动干预。试验结束时,药物干预组有24位(48%)胆固醇浓度下降,饮食干预组有22位(44%)胆固醇浓度下降,而运动干预组有20位(40%)胆固醇浓度下降,三组结果的差异没有统计学意义(P=0.620)。

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