卡方检验医学统计实例详解医学统计助手

卡方检验是一种常用的假设检验方法，通常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。在医学研究中，卡方检验被广泛应用于分析两种或多种治疗方法的疗效，或者分析某种疾病的发病率与某些危险因素之间的关系。下面我们来看一个卡方检验在医学实例中的应用。假设我们有一组数据，记录了某种癌症的患病情况和年龄分布。数据如下表所示：

我们的研究假设是，年龄与患癌症的发生率之间存在关系。具体而言，我们想知道，不同年龄段的人群中，患癌症的人数是否与预期相符，还是存在显著差异。为了回答这个问题，我们需要进行卡方检验。具体步骤如下：建立假设：我们需要建立一个原假设和一个备择假设。原假设是指不同年龄段的人群中，患癌症的人数符合预期的分布。备择假设是指不同年龄段的人群中，患癌症的人数存在显著差异。

实际频数A，理论频数T，Trc=行合计*列合计/总例数。

卡方值=∑((A-T)^2/T)，自由度=(R-1)*(C-1)。

1.计算期望值：

例如：*/=33.

2.计算卡方值：

卡方值=∑((A-T)^2/T)=Σ(观察值-期望值)^2/期望值

例如：(35-33.)^2/33.=0.

卡方值=0.+0.+0.+0.+2.+1.+4.+2.=9.

自由度=(4-1)*(2-1)=3

查卡方临界值表，根据卡方值和自由度可以查找到对应的临界值和p值。在本例中，自由度为3，显著性水平设为0.05。查表可得，卡方临界值为7.81，因为卡方值（9.）大于临界值（7.81），所以p值小于显著性水平0.05，所以可以拒绝原假设，接受备择假设，认为不同年龄段的人群中，患癌症的人数存在显著差异。

也可以使用软件计算

卡方检验计算器：打开statsas.

转载请注明：http://www.wenchuangpm.com/jqzl/11098.html