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

某医生拟探讨是否存在其它方法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。


现该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯较差的受试者,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。6个月后,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。部分数据如下图。

 

 

注释:Individual scores for each paticipant列出了每一个受试者的情况,而Total count data (frequencies)则是对相同情况受试者的数据进行了汇总。

二、对问题分析

研究者想判断不同给予多种干预措施(>2种)后,胆固醇水平是否不同。针对这种情况,我们可以使用卡方检验(2×C),但需要先满足4项假设:


假设1:观测变量是二分类变量,如本研究中胆固醇的风险程度是二分类变量。


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,不存在相互干扰作用。


假设4:样本量足够大,最小的样本量要求为分析中的任一期望频数大于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,并进行卡方检验(2×C)呢?

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

本研究招募150位高胆固醇、生活习惯较差的受试者,随机分组后分别给予药物、饮食和运动干预。研究结束时,药物干预组有34例(68%)胆固醇浓度下降,饮食干预组有22例(44%)胆固醇浓度下降,而运动干预组有20例(40%)胆固醇浓度下降,三组差异具有统计学意义(χ2=9.175,P=0.010)。两两比较发现,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)。

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