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Significance 3.4000 6 .7572返回目錄 返回全書(shū)目錄第二節(jié) Binomial過(guò)程13.2.1 主要功能有些總體只能劃分為兩類(lèi),如醫(yī)學(xué)中的生與死、患病的有與無(wú)。從這種二分類(lèi)總體中抽取的所有可能結(jié)果,要么是對(duì)立分類(lèi)中的這一類(lèi),要么是另一類(lèi),其頻數(shù)分布稱(chēng)為二項(xiàng)分布。調(diào)用Binomial過(guò)程可對(duì)樣本資料進(jìn)行二項(xiàng)分布分析。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.2.2 實(shí)例操作 例13-2某地某一時(shí)期內(nèi)出生40名嬰兒,其中女性12名(定Sex=0),男性28名(定Sex=1)。問(wèn)這個(gè)地方出生嬰兒的性比例與通常的男女性比例(總體概率約為0.5)是否不同?13.2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義性別變量為sex。按出生順序輸入數(shù)據(jù),男性為1 ,女性為0。13.2.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Binomial Test.命令項(xiàng),彈出 Binomial Test對(duì)話框(圖13.4)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選sex,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Proportion框中鍵入0.50,再點(diǎn)擊OK鈕即可。圖13.4 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)對(duì)話框13.2.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):二項(xiàng)分布檢驗(yàn)表明,女?huà)?2名,男嬰28名,觀察概率為0.7000(即男嬰占70%),檢驗(yàn)概率為0.5000,二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的結(jié)果是雙側(cè)概率為0.0177,可認(rèn)為男女比例的差異有高度顯著性,即與通常0.5的性比例相比,該地男嬰比女?huà)朊黠@為多。SEX Cases Test Prop. = .5000 28 = 1.00 Obs. Prop. = .7000 12 = .00 - Z Approximation 40 Total 2-Tailed P = .0177返回目錄 返回全書(shū)目錄第三節(jié) Runs過(guò)程13.3.1 主要功能 依時(shí)間或其他順序排列的有序數(shù)列中,具有相同的事件或符號(hào)的連續(xù)部分稱(chēng)為一個(gè)游程。調(diào)用Runs過(guò)程可進(jìn)行游程檢驗(yàn),即用于檢驗(yàn)序列中事件發(fā)生過(guò)程的隨機(jī)性分析。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.3.2 實(shí)例操作 例13-3某村發(fā)生一種地方病,其住戶沿一條河排列,調(diào)查時(shí)對(duì)發(fā)病的住戶標(biāo)記為“1”,對(duì)非發(fā)病的住戶標(biāo)記為“0”,共17戶:0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1問(wèn)病戶的分布排列是呈聚集趨勢(shì),還是隨機(jī)分布?13.3.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義住戶變量為epi。按住戶順序輸入數(shù)據(jù),發(fā)病的住戶為1 ,非發(fā)病的住戶為0。13.3.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Runs Test.項(xiàng),彈出 Runs Test對(duì)話框(圖13.5)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選epi,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框。在臨界割點(diǎn)Cut Point框中有四個(gè)選項(xiàng):圖13.5 游程檢驗(yàn)對(duì)話框1、Median:中位數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類(lèi),大于或等于臨界割點(diǎn)的為另一類(lèi);2、Mode:眾數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類(lèi),大于或等于臨界割點(diǎn)的為另一類(lèi);3、Mean:均數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類(lèi),大于或等于臨界割點(diǎn)的為另一類(lèi);4、Custom:用戶指定臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類(lèi),大于或等于臨界割點(diǎn)的為另一類(lèi);本例選Custom項(xiàng),在其方框中鍵入1(根據(jù)需要選項(xiàng),本例是0、1二分變量,故臨界割點(diǎn)值用1),再點(diǎn)擊OK鈕即可。13.3.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)本例游程個(gè)數(shù)為14,檢驗(yàn)臨界割點(diǎn)值(Test value) = 1.00,小于1.00者有17個(gè)案例,而大于或等于1.00者有9個(gè)案例。Z = 0.3246,雙側(cè) P = 0.7455。 所以認(rèn)為此地方病的病戶沿河分布的情況無(wú)聚集性,而是呈隨機(jī)分布。EPI Runs: 14 Test value = 1.00 Cases: 17 LT 1.00 9 GE 1.00 Z = .3246 - 26 Total 2-Tailed P = .7455 返回目錄 返回全書(shū)目錄第四節(jié) 1-Sample K-S過(guò)程13.4.1 主要功能調(diào)用此過(guò)程可對(duì)單樣本進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn),它將一個(gè)變量的實(shí)際頻數(shù)分布與正態(tài)分布(Normal)、均勻分布(Uniform)、泊松分布(Poisson)進(jìn)行比較。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.4.2 實(shí)例操作例13-4某地正常成年男子144人紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/立方毫米)的頻數(shù)資料如下,問(wèn)該資料的頻數(shù)是否呈正態(tài)分布?紅細(xì)胞計(jì)數(shù)人數(shù)紅細(xì)胞計(jì)數(shù)人數(shù)420-440-460-480-500-520-247162025540-560-580-600-620-640-24221626113.4.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義頻數(shù)變量名為f,依次輸入人數(shù)資料。13.4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的1-Sample K-S .命令項(xiàng),彈出One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 對(duì)話框(圖13.6)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選f,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Distribution框中選Normal項(xiàng),表明與正態(tài)分布形式相比較,再點(diǎn)擊OK鈕即可。圖13.6 單樣本Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)對(duì)話框13.4.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):K-S正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,Z值=0.7032,雙側(cè)P值=0.7060,可認(rèn)為該地正常成年男子的紅細(xì)胞計(jì)數(shù)符合正態(tài)分布。F Test distribution - Normal Mean: 12.0000 Standard Deviation: 9.3808 Cases: 12 Most extreme differences Absolute Positive Negative K-S Z 2-Tailed P .20298 .20298 -.16509 .7032 .7060返回目錄 返回全書(shū)目錄第五節(jié) 2 Independent Samples過(guò)程13.5.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.5.2 實(shí)例操作例13-5調(diào)查某廠的鉛作業(yè)工人7人和非鉛作業(yè)工人10人的血鉛值(g / 100g)如下,問(wèn)兩組工人的血鉛值有無(wú)差別?非鉛作業(yè)組鉛作業(yè)組5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 17 18 20 25 34 43 4413.5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義分組變量為group(非鉛作業(yè)組為1,鉛作業(yè)組為2),血鉛值為Pb。按順序輸入數(shù)據(jù)。13.5.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的2 Independent Samples.命令項(xiàng),彈出Two-Independent-Samples-Test對(duì)話框(圖13.7)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選Pb,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框;選group,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Grouping Variable框,點(diǎn)擊Define Groups.鈕,在彈出的Two Independent Samples:Define Groups對(duì)話框內(nèi)定義Group 1為1,Group 2為2,之后點(diǎn)擊Continue鈕返回Two-Independent-Samples-Test對(duì)話框;在Test Type框中有四種檢驗(yàn)方法:圖13.7 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)對(duì)話框Mann-Whitney U:主要用于判別兩個(gè)獨(dú)立樣本所屬的總體是否有相同的分布;Kolmogorov-Smirnov Z:推測(cè)兩個(gè)樣本是否來(lái)自具有相同分布的總體;Moses extreme reactions:檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立樣本之觀察值的散布范圍是否有差異存在,以檢驗(yàn)兩個(gè)樣本是否來(lái)自具有同一分布的總體;Wald-Wolfowitz runs:考察兩個(gè)獨(dú)立樣本是否來(lái)自具有相同分布的總體。本例選Mann-Whitney U檢驗(yàn)方法,之后點(diǎn)擊OK鈕即可。13.5.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):結(jié)果表明,第1組的平均秩次(Mean Rank)為5.95,第2組的平均秩次為13.36,U = 4.5,W = 93.5,精確雙側(cè)概率P = 0.0012,可認(rèn)為鉛作業(yè)組工人的血鉛值高于非鉛作業(yè)組。PB by GROUP Mean Rank Cases 5.95 10 GROUP = 1 13.36 7 GROUP = 2 - 17 Total Exact Corrected for ties U W 2-Tailed P Z 2-Tailed P 4.5 93.5 .0012 -2.9801 .0029返回目錄 返回全書(shū)目錄第六節(jié) k Independent Samples過(guò)程13.6.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)多個(gè)獨(dú)立樣本進(jìn)行中位數(shù)檢驗(yàn)和Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.6.2 實(shí)例操作例13-6隨機(jī)抽樣得以下三組人的血槳總皮質(zhì)醇測(cè)定值(g / L),試比較有無(wú)差異?正常人單純性肥胖皮質(zhì)醇增多癥0.41.92.22.52.83.13.73.94.67.00.61.22.02.43.14.15.05.97.413.69.810.210.613.014.014.815.615.621.624.013.6.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義分組變量為 group(正常人為1,單純性肥胖為2,皮質(zhì)醇增多癥為3),總皮質(zhì)醇測(cè)定值為pzc。按順序輸入數(shù)據(jù)。13.6.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的k Independent Samples.項(xiàng),彈出 Tests for Several Independent Samples對(duì)話框(圖13.8)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選pzc,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框。選group,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Grouping Variable框,點(diǎn)擊Define Range.鈕,在彈出的K Independent Samples:Define Range對(duì)話框內(nèi)定義Mininum為1,Maxinum為2,之后點(diǎn)擊Continue鈕返回Two-Independent-Samples-Test對(duì)話框。在Test Type框中有兩個(gè)檢驗(yàn)方法的選項(xiàng):Kruskal-Wallis H為單向方差分析,檢驗(yàn)多個(gè)樣本在中位數(shù)上是否有差異,Median為中位數(shù)檢驗(yàn),檢驗(yàn)多個(gè)樣本是否來(lái)自具有相同中位數(shù)的總體;本例選Kruskal-Wallis H項(xiàng)。之后點(diǎn)擊OK鈕即可。圖13.8 多樣本資料的秩和檢驗(yàn)對(duì)話框13.6.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):結(jié)果表明,1至3組的平均秩次(Mean Rank)分別為9.65、11.75、25.10,2 值(即H值)為 18.1219,P = 0.0001;可認(rèn)為三組人的血槳總皮質(zhì)醇測(cè)定值有差異,根據(jù)本例情況可看出皮質(zhì)醇增多癥組高于其他兩組人。PZC by GROUP Mean Rank Cases 9.65 10 GROUP = 1 11.75 10 GROUP = 2 25.10 10 GROUP = 3 - 30 Total Corrected for ties Chi-Square D.F. Significance Chi-Square D.F. Significance 18.1219 2 .0001 18.1300 2 .0001返回目錄 返回全書(shū)目錄第七節(jié) 2 Related Samples過(guò)程13.7.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)兩個(gè)相關(guān)樣本資料(如配對(duì)、配伍資料)進(jìn)行秩和檢驗(yàn)。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.7.2 實(shí)例操作 例13-7研究飼料中缺乏Vit E對(duì)大鼠肝中Vit A含量的關(guān)系,將大鼠按性別相同、體重相近的原則配成8對(duì),并將每對(duì)大鼠隨機(jī)分為2組(正常飼料組、Vit E缺乏飼料組),一定時(shí)間后殺死大鼠,測(cè)定肝中Vit A含量,結(jié)果如下表,問(wèn):飼料中缺乏Vit E對(duì)大鼠肝中Vit A含量有無(wú)影響?大鼠對(duì)別正常飼料組Vit E 缺乏飼料組1234567837.220.931.441.439.839.336.131.925.725.118.833.534.028.326.218.313.7.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義正常飼料組變量名為va1, Vit E 缺乏飼料組變量名為va2, 按順序輸入數(shù)據(jù)。13.7.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中 2 Related Samples.項(xiàng),彈出Two-Related-Samples Tests對(duì)話框(圖13.9)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選va1,在Current Selections欄的Variable 1處出現(xiàn)va1,選va2,在Current Selections欄的Variable 2處出現(xiàn)va2,然后點(diǎn)擊鈕使va1 -va2(表明是配對(duì)變量)進(jìn)入Test Pair(s) List框。在Test Type框中有三種檢驗(yàn)方法:圖13.9 兩相關(guān)樣本的秩和檢驗(yàn)對(duì)話框1、Wilcoxon:配對(duì)符號(hào)等級(jí)秩次檢驗(yàn),2、Sign:符號(hào)檢驗(yàn);3、McNemar:以研究對(duì)象作自身對(duì)照,檢驗(yàn)其“前后”的變化是否顯著,該法適用于相關(guān)的二分變量數(shù)據(jù)。本例選Wilcoxon和Sign兩項(xiàng)。點(diǎn)擊Options.鈕,彈出Two-Related-Samples:Options對(duì)話框,在Statistics欄中選Decriptive項(xiàng),要求計(jì)算均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo),點(diǎn)擊Continue鈕返回Two-Related-Samples Tests對(duì)話框,之后點(diǎn)擊OK鈕即可。13.7.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):首先顯示兩變量va1和va2的例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值;配對(duì)符號(hào)秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks Test)結(jié)果,其平均秩分別為5.00 和1.00 ,Z = -2.3805,雙側(cè)P = 0.0173,可認(rèn)為兩組大鼠肝中Vit A含量有差別,飼料中缺乏Vit E會(huì)使大鼠肝中Vit A含量降低;但符號(hào)檢驗(yàn)(Sign Test)的結(jié)果,雙側(cè)P = 0.0703,則認(rèn)為兩組大鼠肝中Vit A含量無(wú)差別。在這種情況下,應(yīng)取配對(duì)符號(hào)秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon)結(jié)果,因兩法比較之下,配對(duì)符號(hào)秩和檢驗(yàn)較為敏感,效率較高。 N Mean Std Dev Minimum MaximumVA1 8 34.75000 6.64852 20.90 41.40VA2 8 26.23750 5.82064 18.30 34.00- - - - - Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks Test VA1 with VA2 Mean Rank Cases 5.00 7 - Ranks (VA2 LT VA1) 1.00 1 + Ranks (VA2 GT VA1) 0 Ties (VA2 EQ VA1) - 8 Total Z = -2.3805 2-Tailed P = .0173- - - - - Sign Test VA1with VA2 Cases 7 - Diffs (VA2 LT VA1) 1 + Diffs (VA2 GT VA1) (Binomial) 0 Ties 2-Tailed P = .0703 - 8 Total返回目錄 返回全書(shū)目錄第八節(jié) K Related Samples過(guò)程13.8.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)多個(gè)相關(guān)樣本資料(如配伍資料)進(jìn)行秩和檢驗(yàn)。返回目錄 返回全書(shū)目錄13.8.2 實(shí)例操作例13-8用某藥治療血吸蟲(chóng)病患者,在治療前和治療后一周、二周和四周各測(cè)定7名患者血清SGPT值的變化,以觀察該藥對(duì)肝功能的影響,結(jié)果如下表,問(wèn):患者四個(gè)階段的血清SGPT值有無(wú)不同?患者編號(hào)治療前治 療 后一周二周四周12345676390544554726418823830014017530020713822083213150163185541449210036908713.8.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義變量名:治療前為before、治療后一周為w1、二周為w2、四周為w4,按順序輸入各組SGPT數(shù)據(jù)。13.8.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的k Related Samples.命令項(xiàng),彈出 Tests for Serveral Related Samples對(duì)話框(圖13.10)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選before、w1、w2和w4, 點(diǎn)擊鈕使before、w1、w2和w4均進(jìn)入Test Variables框。在Test Type框中有三種選項(xiàng):1、Friedman:雙向方差分析,考察多個(gè)相關(guān)樣本是否來(lái)自同一總體;2、Cochrans Q:作為兩相關(guān)樣本McNemar檢驗(yàn)的多樣本推廣,特別適用于定性變量和二分字符變量;3、Kendalls W:Kendall和諧系數(shù)檢驗(yàn),通過(guò)計(jì)算Kendall和諧系數(shù)W,以檢驗(yàn)多個(gè)相關(guān)樣本是否來(lái)自同一分布的總體。本例選Friedman和Kendalls W兩種檢驗(yàn)方法,再點(diǎn)擊Statistics.鈕,彈出K Related-Samples:Statistics對(duì)話框,在Statistics欄中選Decriptive項(xiàng),要求計(jì)算均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo),點(diǎn)擊Continue鈕返回K Related-Samples Tests對(duì)話框;最后點(diǎn)擊OK鈕即可。圖13.9 多個(gè)相關(guān)樣本的秩和檢驗(yàn)對(duì)話框13.8.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):首先顯示的是四個(gè)變量before、w1、w2、w4的例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值。 接著顯示檢驗(yàn)結(jié)果:Friedman雙向方差分析,平均秩次分別1.29、3.86、3.00和1.86 ,2 = 16.7143,P = 0.0008,可認(rèn)為患者四個(gè)階段的血清SGPT值有差別。 Kendall和諧系數(shù)檢驗(yàn),平均秩次分別1.29、3.86、3.00和1.86 ,和諧系數(shù)W = 0.7959,2 = 16.7143,P = 0.0008,結(jié)論同前。 N Mean Std Dev Minimum MaximumBEFORE 7 63.14286 14.70180 45.00 90.00W1 7 221.14285 61.55331 140.00 300.00W2 7 164.57143 47.27528 83.00 220.00W4 7 86.14286 34.48878 36.00 144.00- - - - - Friedman Two-Way Anova Mean Rank Variable 1.29 BEFORE 3.86 W1 3.00 W2 1.86 W4 Cases Chi-Square D.F. Significance 7 16.7143 3 .0008- - - - - Kendall Coefficient of Concordance Mean Rank Variable 1.29 BEFORE 3.86 W1 3.00 W2 1.86 W4 Cases W Chi-Square
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