配对四格表or公式,配对卡方检验

问题：统计中求OR值的公式

OR值，又称比值比，对于发病率很低的疾病来说，它是RR值即相对危险度的精确估计值。简单的说，如果OR为2，则说明发病的可能性是普通人的2倍。
使用四格表计算OR值，碰到其中一个单元格是0的时候就不能用四格表设计卡方检验了首先应该核实资料收集是否准确，其次应考虑样本含量是否足够 。
或许你可以试着找一下统计学的教科书

问题：医学统计学的卡方检验的配对四格表的abcd频数是怎么算出来的

不同方法的阳性和阴性交叉

问题：教我如何计算出配对卡方检验中的abcd四个数值

abcd是实际频数，为分类别统计得到的频数，如将研究对象按性别分为男性和女性，再分别统计出男性患病数a、男性未患病数b、女性患病数c、女性未患病数d。

卡方检验数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后。

假设有两个分类变量baiX和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，

若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）

K^2 = n (ad – bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]　其中n=a+b+c+d为样本容量。

K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

扩展资料：

若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

应用条件：要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

问题：统计学配对四格表和普通四格表的区别

一、适用条件不同

1、普通四格表是根据不同的实验条件分类，得到不同的实验结果的资料。如：按照是否吸烟分组，得到是否患癌症的人数。

2、配对四格表是先将实验对象配对后随机安排到两个不同处理组，所得的二分类结果的资料。例如，同一批对象两个时间点（或两个部位）的测定，或同一对象用两种方法（或两种仪器、两名化验员、两种条件）的测定，所得的二分类（如阳性、阴性）结果的资料。

二、表格形式不同

1、普通四格表为独立二分样本表格形式，横标题和纵标题为不一致的分类，如：横标题为是否吸烟，纵标题为是否患肺癌。

2、配对四格表为相关样本表格形式，横标题和纵标题为相关或相同的分类，如：阳性和阴性。

三、卡方检验方法不同

1、普通四格表可以采用卡方检验，先计算边际概率，再给出理论数，最后按照下列公式进行计算。

2、配对四格表的卡方检验公式如下。

四、应用的检验不同

1、普通四格表应用独立二分样本检验。

2、配对四格表应用相关样本检验。

参考资料：

百度百科——四格表

问题：如何用spss做多组配对资料的卡方检验？

亲，这个我会，其实和两两配对一样的。。。。

具体操作如下(spss14.0为例):

1. 先建立数据文件加权。

2. analyze→descriptive→crosstabs.

   

3. 弹出如下对话框：

4.单击statistics选项，弹出如下对话框。

5. 选择McNemar，其它可选可不选,单击continue。然后ok

6.结果如下：

7. McNemar-bowker test检验结果为多组配对资料的卡方检验结果，注意和两两配对比较一下，两两配对比较，spss不会出现bowker的，因为这个是用于多组配对资料的。

8.解答到此结束，祝您好运!

问题：卡方检验具体怎么计算

卡方检验计算：

假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为：

若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）

K^2 = n (ad – bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]　其中n=a+b+c+d为样本容量

K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度：

例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为6.109，根据表格，因为5.024≤6.109<6.635，所以“X与Y有关系”成立的概率为1-0.025=0.975，即97.5%。

四格表资料检验：

四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

1. 专用公式：

若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，

自由度v=（行数-1）（列数-1）

2. 应用条件：

要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

行×列表资料检验：

行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。

1. 专用公式：

r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+…+Arc/nrnc)-1]

2. 应用条件：

要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。

列联表资料检验：

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验：

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验：

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系；当卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。