SPSSAU_实验医学研究_分层卡方.pdf

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SPSSAU-在线SPSS分析软件

分层卡方Cochran-Mantel-Haenszel比值比齐性检验Breslow-DayCochran-Mantel-Haenszel条件

独立性检验SPSSAU

分层卡方

Contents

1背景2

2理论3

3操作3

4SPSSAU输出结果4

5文字分析4

6剖析6

卡方检验研究X和Y的差异,X和Y均是类别数据。当前需要进一步考虑另一个干扰因

素分层项。比如是否吸烟(X)与是否生病(Y)的关系时,将性别纳入考虑范畴(即混杂因素,分

层项Factor)。此时则称为分层卡方,也称为Cochran-Mantel-Haenszel检验(CMH检验),分层

卡方可很好的解决‘辛普森悖论’问题。SPSSAU支持2*2*K结构数据(即X和Y均为2分类,

K层)。

特别提示:

分层卡方时,SPSSAU支持加权和不加权,共两种数据格式,如果有加权项则“加权

项”框中下拉选择,如果没有加权项则不用选择。

SPSSAU-在线SPSS分析软件

分层卡方案例

Contents

1背景2

2理论3

3操作3

4SPSSAU输出结果4

5文字分析4

6剖析6

1背景

当前有一项关于是否吸烟对于感冒发生风险的影响,共有1046名研究对象,并且记录是否

感冒,是否吸烟,以及性别信息。原始数据(模拟数据),如下:

是否吸烟是否感冒加权项weight分层项性别

114651

12351

211751

22251

11902

12102

211642

22362

11123

12113

21123

22113

原始数据使用加权格式,是否吸烟时,数字1表示‘吸烟’,数字2表示‘不吸烟’;是否感

冒,数字1表示‘感冒’,数字2表示‘无感冒’。分层项性别时,数字1表示‘男’,数字2表示

‘女’,数字3表示‘保密’。加权项weight表示各研究对象类别组合的数量,比如465表示,吸

烟且感冒且为男性的数量。

另提示:针对分层卡方,SPSSAU支持2*2*k结构,即X和Y均为2个类别,如上述中的

是否吸烟和是否感冒,k表示分层项的类别数量,如案例中性别分为‘男’,‘女’和‘保密’,则为3

层。

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2理论

分层卡方是是在卡方检验基础上,进一步考虑分层项的干扰(混杂因素),通常分析时需要

对于混杂因素(分层项)有一定的预知(或文献参考),然后再进行分层卡方检验。

针对分层卡方,其涉及以下理论知识内容,如

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