SPSS13.0四格表卡方检验医学统计教程

"这篇教程介绍了如何使用SPSS进行四格表卡方检验，适用于医学统计中的数据分析。通过一个具体的例子，展示了数据录入、加权变量的建立以及交叉表设置的步骤，帮助初学者掌握SPSS的卡方检验操作。" 在统计学中，卡方检验（Chi-square test）是一种广泛使用的非参数检验方法，用于判断两个分类变量之间是否存在关联或差异。在医学研究中，卡方检验常常用于分析不同处理组之间的效果差异，例如本例中比较长托宁和阿托品在术后谵妄发生率上的差异。 1. 输入数据 在SPSS中，首先需要录入研究数据。这包括定义变量，如本例中的“组别”（用药类型）、“是否患病”（术后谵妄状态）以及“人数”。变量视图（VariableView）用于设定变量属性，数据视图（DataView）则用于输入具体观测值。 2. 建立加权变量 对于某些研究，可能需要根据样本量对观察进行加权，以确保每个观察的贡献度相等。在SPSS中，可以通过“数据”菜单的“观测量加权”选项来实现。在这个例子中，“人数”变量被用来作为加权依据，确保每个病例的权重与样本大小相对应。 3. 交叉表设置与卡方检验 进行卡方检验的关键步骤是创建交叉表。在SPSS中，选择“分析”->“描述统计”->“交叉表”，将“组别”拖放到行变量，将“是否患病”拖放到列变量。这将展示两变量之间的频数分布，并计算卡方统计量、p值等统计指标。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为两个变量间存在统计学上的显著关联。 在本教程中，实例涉及的是一个2x2的四格表设计，即两个处理组（长托宁与阿托品）和两种结果（术后谵妄与否）。通过卡方检验，可以评估两种药物在导致术后谵妄方面的差异是否具有统计学意义。 总结来说，SPSS的卡方检验是医学统计中一个基础但重要的工具，用于检验分类变量之间的关系。通过正确地录入数据、设置加权变量以及执行交叉表分析，研究者可以得到关于数据的相关信息，并据此做出科学的推断。这个教程为初学者提供了一个清晰的操作指南，有助于他们快速掌握SPSS中的卡方检验方法。