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卡方检验spss步骤 SPSS教程:分层卡方检验(CMH检验)

说到卡方检验,相信很多小伙伴会觉得这不简单。这不是汇率的比较。只要看到分类变量,就可以直接用卡方检验,用SPSS计算结果两三次,得到P

但是,当你尝试打排位赛,尝试提升位置的时候,不如花一点时间,用一点咖啡学习一些有趣的统计知识,让你在统计的大坑里不断掌握经验,提升水平,也是一个不错的选择。

层次分析法是控制混杂因素的常用方法。它根据混杂因素对数据进行分层,然后计算每一层的或值。如果层间OR值不一致,说明分层因素中可能存在混杂效应,需要单独报告OR值;如果层与层之间的“或”值相同,则可以将“或”值组合起来计算调整后的“或”值。

那么,如何判断层间的OR值是否一致呢?有没有相关的统计方法来检验?如果层与层之间的OR值是同质的,如何计算合并后的OR值?这个时候卡方测试家族会发“分层卡方测试”,本期会详细介绍你。

分层卡方检验

分层卡方检验,又称Cochran-Mantel-Haenszel检验(CMH检验),主要用于上述分层分析,即在研究暴露/治疗因素与结局事件相关性的基础上,考虑分层因素的混合效应。

CMH检验通过控制分层因素来检验暴露/治疗因素和调整后的结果事件之间的相关性。事实上,CMH检验不再是简单的单因素分析,而是已经开始融入多因素分析的思维模式,应该算是最简单的多因素分析方法。

研究实例

例如,年轻的咖啡学生计划讨论吸烟对某种疾病风险的影响,包括350名受试者,并记录他们的疾病状态、吸烟、性别等信息。

首先,通过卡方检验检验吸烟因素与疾病的相关性。结果显示皮尔逊χ2=3.607,P=0.058,OR=1.701,95% CI = 0.980-2.953,无统计学意义。因此,吸烟对患病风险没有影响。

没有得到阳性结果的咖啡很不开心,但咖啡发现卡方检验P值非常接近0.05,且OR > 1,倾向于认为吸烟是危险因素。因此,Cafe重新检查了数据,发现男女吸烟者比例差异较大,其中男性吸烟者占49.6%,女性吸烟者占18.4%,两组差异有统计学意义(P

咖啡判断性别可能是一个混合因素,在初步分析中影响了吸烟对疾病的整体影响。因此,咖啡决定将性别作为分层因素,采用分层卡方检验分析不同性别分层下吸烟因素对疾病风险的影响。

SPSS操作

单击设计统计→交叉表

在“交叉表”对话框中,选择“行变量”框中的“疾病”,选择“列变量”框中的“吸烟”,选择“层”框中的分层因子“性别”作为分层基础。

如果需要同时控制多个分层因子,可以点击下一步,在框中选择下一个分层因子。SPSS最多允许8层。

单击统计,检查卡方、风险和科克伦以及曼特尔-海恩斯泽尔统计,单击继续返回,然后单击确定完成操作。

结果解释

1.在卡方检验卡方检验表中,分别给出了男性、女性和一般人群的卡方检验结果。

对于男性,皮尔逊χ2=8.433,P=0.004,OR=2.769,95% CI = 1.368-5.607,具有统计学意义,提示吸烟是男性患此病的危险因素。

女性,皮尔逊χ2=0.966,P=0.326,OR=0.463,95% CI = 0.097-2.214,无统计学意义,提示吸烟对女性该病的发生无影响。

2.比值比同质性检验,即检验不同层下OR值是否一致,也称OR值同质性检验。两种同质性检验方法的统计量及其检验结果输出在表中。布雷斯洛-戴法χ2=4.624,P=0.032,塔隆法χ2=4.617,P=0.032。两种方法都表明p

3.条件依赖的检验,即分层卡方检验的结果,其中行变量和列变量分别为疾病和暴露因素,假设检验为“病例组和对照组的暴露因素比例是否有差异”。

两种方法的统计量输出在表中,柯克兰方法χ2=4.599,P=0.032,曼特尔-海恩斯泽尔方法χ2=3.960,P=0.047,前者是后者的改进,两种方法均显示P

Mantel-haenszel共同优势比估计,即估计的组合OR值,是在上述优势比同质性检验认为所有层OR值都是同质的前提下,进一步估计组合相关强度。SPSS使用伍尔夫方法检验or值是否具有统计显著性,其假设检验应为“OR值是否等于1”。

本病例结果显示,控制性别分层影响后,吸烟为危险因素,其合并OR=1.935,95% CI为1.065-3.519,伍尔夫法计算的P值为0.030。

但需要注意的是,在本例中,优势比同质性检验的结果显示层间OR值存在一定的异质性,此时不宜合并OR值,建议分层上报;如果层之间的或值一致,则可以报告最终的组合或值。

写结论

1.如果层间或值的质量不同,则按等级报告结果,结果描述如下:

优势比同质性检验表明p

2.如果层间OR值是同质的,结果描述如下:(本案例研究不适用于这种情况,但此处仅给出一个示例)

优势比同质性检验的结果表明,层间的或值是同质的(P > 0.05);0.05),所以在控制了性别分层的影响后,吸烟是该病发生的危险因素,其合并OR=1.935,95% CI = 1.065-3.519,P=0.047。

注:对于前述“3。分层卡方检验结果”和”4。根据曼特尔-海恩斯泽尔法估算的“或”值的检验结果”,它们的P值在结论上应该是一致的。

根据《医学统计学》(孙振秋主编)教材中的介绍,层次分析的OR值可以用Mantel-Haenszel方法估计,OR值的假设检验直接用Mantel-Haenszel卡方检验的χ2统计量进行,OR值的95%置信区间用Miettinen方法计算,所以Mantel-Haenszel卡方检验的P值可以在这里报道。

SPSS使用伍尔夫方法计算OR值的95%置信区间,并进行检验。此时P=0.030。由于计算方法不同,P值略有不同,但结论一致。

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