Fisher精确检验(2xC)

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

某医生拟探讨是否可以通过改善生活方式,如增强体育锻炼、减小体重及改善饮食习惯等,降低患者的胆固醇浓度。

 

现该医生招募了32位高胆固醇、生活习惯差的受试者,并将其分成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出频数(freq)变量,数据如下:

 

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

二、对问题分析

为更好地介绍Fisher精确检验(2×C)分析方法,并说明其与卡方检验(2×C)的区别,本章节仍使用卡方检验(2×C)的例子,但对数据模型进行了调整,使其更符合Fisher精确检验(2×C)的要求。进行Fisher精确检验(2×C)也需要满足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Fisher精确检验(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32位高胆固醇、生活习惯较差的受试者,分别给予药物、饮食和运动干预。研究结束时,药物干预组12位受试者中有10位(83.3%)胆固醇浓度下降,饮食干预组11位受试者中有4位(36.4%)胆固醇浓度下降,而运动干预组9位受试者中有3位(33.3%)胆固醇浓度下降。Fisher精确检验(2×C)结果显示,三组差异具有统计学意义(P=0.032)。两两比较采用Bonferroni法调整α水平,结果显示,药物、饮食与锻炼三组的降胆固醇作用没有统计学差异(P>0.016667)。

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