生物統(tǒng)計上機操作 卡方檢驗 二項分布檢驗

1、研究生生物統(tǒng)計學(xué)課程 上機內(nèi)容 第四講：獨立性檢驗與二項分布檢驗獨立性檢驗（2 檢驗）與二項分布檢驗：是針對離散型數(shù)據(jù)的檢驗，在生物科學(xué)研究中，除了分析計量資料外，還常常需要對質(zhì)量性狀和質(zhì)量反應(yīng)的次數(shù)資料進行分析，其變異情況只能用分類計數(shù)的方法加以表示，屬于計數(shù)資料。本次主要練習(xí)： 卡方檢驗（獨立性檢驗）：Analyze=>Decriptive Statistics（描述性統(tǒng)計）=>Crosstabs（交叉列聯(lián)表過程） 二項分布檢驗：Analyze=>Nonparametric Tests （非參數(shù)檢驗）=>Binominal（二項分布）一、獨立性檢驗（一）2×

2、;2列聯(lián)表獨立性檢驗案例：下表給出不同給藥方式與給藥效果,問口服與注射兩種給藥方式的效果差異是否顯著？ 給藥方式有效（ A ）無效（A ）口服( B )5840注射(B )3164SPSS操作：（1） 建立數(shù)據(jù)文件：在Variable View中定義三個變量（方式、效果、計數(shù)），其中“方式”、“效果”的變量類型定義為字符串（string）型，“計數(shù)”定義為數(shù)值（Numeric）型；在Data View中輸入數(shù)據(jù)；（2） 用Weight Cases對頻數(shù)變量“計數(shù)”進行加權(quán)： Data=>Weight Cases，彈出對話框，選中“Weight cases by”，將“計數(shù)”導(dǎo)入“Freq

3、uency Variable”框中，<OK> （3） 卡方分析：1） Analyze=>Decriptive Statistics =>Crosstabs，彈出對話框，將“方式”導(dǎo)入Row(s)中，將“效果”導(dǎo)入Column(s)中；2） 點擊Statistics，彈出對話框，選中Chi-square（卡方檢驗），continue返回；3） 點擊Cells，彈出對話框，選中Counts下的Expected（顯示理論值），continue返回；4） OK，運行結(jié)果輸出到output窗口。（4） 結(jié)果分析：在output中輸出三個表1） Case Processing Su

4、mmary：檢查數(shù)據(jù)缺失情況；2） Crosstabulation：列聯(lián)表，顯示觀測值（及理論值、比例、觀測值與理論值的差值等）3） Chi-Square Test：卡方檢驗結(jié)果：Pearson Chi-Square：常用卡方檢驗計算的卡方值（樣本數(shù)n40且所有理論數(shù)T5）Continuity Correction：連續(xù)性矯正卡方值（df=1或n40但有5>T1 ）Likelihood Ratio：對數(shù)似然比法計算的卡方值（類似Pearson Chi-Square）Fishers Exact Test：確切概率法計算的卡方值（n<40或T<1）（二）r×c 列聯(lián)表獨

5、立性檢驗案例：用A、B、C三種方法治療仔豬白痢病，試驗結(jié)果如下表，試檢驗不同的治療方法是否與治療效果有關(guān)。治療方法治療效果治愈好轉(zhuǎn)死亡A19165B16128C15137SPSS操作：（1） 建立數(shù)據(jù)文件：在Variable View中定義三個變量（治療方法、治療效果、計數(shù)），均定義為數(shù)值（Numeric）型。對“治療方法”的value進行定義（“1”為“A”、“2”為“B”、“3”為“C”）、對“治療效果”的value進行定義（“1”為“治愈”、“2”為“好轉(zhuǎn)”、“3”為“死亡”），將三個變量的小數(shù)位數(shù)設(shè)為0；在Data View中輸入數(shù)據(jù)；（注：也可象上例一樣，將“治療方法”和“治療效果”

6、設(shè)為string型，在data view中直接輸入字符串。）（2） 用Weight Cases對頻數(shù)變量“計數(shù)”進行加權(quán)： Data=>Weight Cases，彈出對話框，選中“Weight cases by”，將“計數(shù)”導(dǎo)入“Frequency Variable”框中，<OK> （3） 卡方分析：1） Analyze=>Decriptive Statistics（描述性統(tǒng)計）=>Crosstabs，彈出對話框，將“治療方法”導(dǎo)入Row(s)中，將“治療效果”導(dǎo)入Column(s)中；2） 點擊Statistics，彈出對話框，選中Chi-square（卡方檢驗

7、），continue返回；3） 點擊Cells，彈出對話框，選中Counts下的Expected（顯示理論值），continue返回；4） OK，運行結(jié)果輸出到output窗口。（4） 結(jié)果分析：在output中輸出三個表1） Case Processing Summary：檢查數(shù)據(jù)缺失情況；2） Crosstabulation：列聯(lián)表，顯示觀測值（及理論值、比例、觀測值與理論值的差值等）3） Chi-Square Test：卡方檢驗，因為df=（r-1）（c-1）=41，所以在表中不再出現(xiàn)Continuity Correction（連續(xù)性矯正卡方值）自行練習(xí)：1、某校對學(xué)生的課外活動內(nèi)容進行

8、調(diào)查，結(jié)果整理成下表性別體育文娛閱讀男211123女6729二、二項分布檢驗：用于對給定樣本數(shù)據(jù)檢驗其總體是否服從概率為指定數(shù)值的二項分布。Analyze=>Nonparametric Tests （非參數(shù)檢驗）=>Binominal（二項分布）數(shù)據(jù)存放有兩種方式：Ø 一種是定義一個變量存放所有的樣本值，重復(fù)的樣本值作為不同的個案包論，如下面的案例“二項分布檢驗 硬幣.sav”；Ø 另一種是定義兩個變量，一個存放不同的樣本值，另一個存放該樣本值的相應(yīng)頻數(shù)，但這是應(yīng)將頻數(shù)變量指定為加權(quán)變量，如下面的案例“二項分布檢驗 蜜蜂.sav”1、案例：某人做拋擲硬幣實驗，檢

9、驗硬幣正面出現(xiàn)的概率是否為1/2。拋擲60次，出現(xiàn)正面記為1，出現(xiàn)反面記為0，記錄結(jié)果如下表，檢驗硬幣正反面出現(xiàn)的次數(shù)是否服從于概率為0.5的二項分布？110010010001101110000100100110001111000110101010100110100111（數(shù)據(jù)文件：二項分布檢驗 硬幣.sav）SPSS操作：（1） 建立數(shù)據(jù)文件，定義變量“硬幣結(jié)果”；（2） Analyze=>Nonparametric Tests =>Binominal，彈出“Binomial Test”對話框，將變量“硬幣結(jié)果”移至“Test Variables List”（檢驗變量列表)；在“

10、Test Proportion”（檢驗比例）文本框中輸入“0.5”（默認(rèn)為0.5，輸入范圍0.0010.999）；（3） 單擊Option，在彈出對話框中選擇“Descriptive”，Continue返回；（4） OK，結(jié)果輸出到Output。（5） 結(jié)果分析：輸出兩個表：1） Descriptive Statistics：二項分布檢驗的描述性統(tǒng)計量2） Binomial Test：二項分布檢驗的結(jié)果，Group1表示“正面”，Group2表示“反面”，最后一列為計算得到的概率（雙尾檢驗）案例：蜜蜂某種病用一般療法治愈率為75%，現(xiàn)嘗試采用一種新療法治療，試驗結(jié)果為治療30只，治愈27只，試

11、檢驗新療法是否提高了療效。（數(shù)據(jù)文件：二項分布檢驗 蜜蜂.sav）SPSS操作：（1）建立數(shù)據(jù)文件，定義變量“治療效果”、“結(jié)果”，在“治療效果”中用“1”表示“治愈”，用“2”表示“未治愈”；輸入數(shù)據(jù)；（2）用Weight Cases對頻數(shù)變量“結(jié)果”進行加權(quán)： Data=>Weight Cases，彈出對話框，選中“Weight cases by”，將“結(jié)果”導(dǎo)入“Frequency Variable”框中，<OK> （3）Analyze=>Nonparametric Tests =>Binominal，彈出“Binomial Test”對話框，將變量“治療效果”移至“Test Variables List”（檢驗變量列表)；在“Test Proportion”（檢驗比例）文本框中輸入“0.75”；在Define Dichotomy（定義二分法）中選中“Get from data”（變量的取值只有兩個有效值時選擇該項，本例中“治療效果”只有“1”和“2”兩個取值）；