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Graphpad Prism 9教程,不会 SPSS,也能搞定卡方检验!

卡方检验是一种常用的假设检验方法,属于非参数检验,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析


它包括两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。


今天继续给大家介绍 graphpad 统计分析系列教程中的卡方检验。同样还是以 sample data 来给大家介绍。


1. 打开软件,在 contingency 模块下,如下图进行选择


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注:如果期望频数有其中之一小于 5,那么就应该使用 Fisher 精确检验,如果每个频数都大于 5,那么就应该使用卡方检验


2. 进入数据页面


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Sample data 是一组新英格兰杂志的前瞻性研究数据。两横行代表随机分配给受试者的两种处理,分别为阿司匹林和安慰剂。两纵列代表两种不同的结果,分别为罹患心肌梗死和未罹患心肌梗死。


3. 继续点击 analyze 或者 results 下的 new analysis 进入下一级选择对话框:


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4. 选择 contingency table analyses 下的 chi-square(and Fisher’s exact) test,并选择右侧的 A:Myocardial Infarction 和 B:No MI。点击 ok。


5. 进一步选择对话框:按下图选择图中 ①-③ 解释如下


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  • RR: (Relative Risk, 相对危险度)(用于前瞻性研究): 暴露组研究对象的发病风险是非暴露组研究对象的多少倍?

  • AR:(Attributable Risk, 归因危险度)和是指暴露组发病率与非暴露组发病率之差,它反映发病归因于暴露因素的程度。

  • NNT:(Number Needed to Treat, 需治疗人数)又称需处理数,可把抽象的率转变为 1 个具体的频数,使临床试验结果转化为临床实践应用的指标,具有表达统计学意义及临床意义的双重作用,是一个衡量临床治疗效果、指导临床决策的有用工具。

  • OR:(用于回顾性研究)(Odds Ratio, 比值比),在回顾性研究中可以评价暴露因素(阿司匹林)和疾病(心肌梗死)的关联强度。


6. Option 选项卡按下图进行选择:


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7. 点击 ok 得到统计分析结果:


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软件提示用 Fisher’s test 代替 Chi-square test。前者可以计算出一个确切的 P 值,而后者只计算一个近似值。对于大样本,差异是微不足道的。对于小样本,差异可能很重要。


  • 一般来说:总样本数 ≥ 40,所有理论频数 ≥ 5,用 pearson 卡方检验;

  • 总样本数 ≥ 40,出现 1 个理论频数 ≥ 1 并且 ≤ 5,需连续性校正;

  • 总样本数 ≥ 40,至少两个理论频数 ≥ 1 并且 ≤ 5,使用 Fisher 精确检验;

  • 总样本数<40 或理论频数<1,使用 Fisher 精确检验。


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注:P<0.0001,表示两样本频率的差异具有统计学意义。


8. 为此我还特意去搜了这篇文献:


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好啦,今天的 Graphpad 进行卡方检验大家学会了吗?



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