SPSS18.0执行OR值与卡方检验教程

"OR值是评估疾病与暴露因素之间关联强度的一种统计学指标，它表示暴露者患某种疾病的风险是非暴露者的多少倍。OR值大于1表明暴露与疾病正相关，即暴露会增加疾病发生的风险；而OR值小于1则表示负相关，即暴露可能降低疾病风险。卡方检验是一种用于检验分类变量之间关系的统计方法，常用于分析两独立样本或配对样本的率是否有显著差异。 在SPSS中，卡方检验可用于以下几种情况： 1. **两独立样本率比较的卡方检验**：用于比较两个独立群体在某一分类变量上的差异是否显著，例如抗病毒组和紫外线组在治疗效果的有效率是否存在显著差异。 2. **配对计数资料的卡方检验**：处理配对数据，比如前后测设计中，对比治疗前后的变化是否具有统计学意义。 3. **分层资料的卡方检验**：当数据存在层次结构时，可以进行分层分析，例如不同地区或年龄段的疾病发病率是否存在显著差异。 4. **卡方的两两比较**：在多组比较中，通过卡方检验进行每一对组间的差异性检验，找出哪些组间存在显著差异。 操作SPSS进行卡方检验的基本步骤如下： 1. **建立数据文件**：创建数据文件，确保分类变量（如group和effect）和频数变量（如freq）正确录入。 2. **加权个案**：对于频数变量，可以通过“数据”菜单选择“加权个案”来设置权重。 3. **执行卡方检验**：通过“分析”->“统计描述”->“交叉表”启动交叉表分析，选择行变量和列变量，然后在“统计量”选项中选择需要的统计量，如卡方、Fisher精确检验或似然比检验。 4. **结果解释**：查看输出结果，包括Pearson卡方、连续校正、Fisher精确检验、似然比检验等，以及相关性、相依系数、Gamma和Kappa系数等附加统计量，这些可以帮助理解变量间的关联强度和方向。 对于不需要加权的数据，如每个观测值代表一个独立个体的情况，直接将分类变量拖入相应的行变量和列变量位置即可进行卡方检验。 OR值和卡方检验是统计学中评估暴露与疾病关联以及比较分类变量率差异的重要工具，在SPSS中通过简单的操作即可完成这些分析，为研究提供科学的统计支持。"