如何正确运用χ2检验——横断面设计四格表资料的χ2检验

2021-03-24 03:48:46胡纯严胡良平
四川精神卫生 2021年1期
关键词:设计

胡纯严 ,胡良平 ,2*

(1.军事科学院研究生院,北京 100850;2.世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029*通信作者:胡良平,E-mail:lphu927@163.com)

在生物医药学和流行病学研究中,基于横断面设计收集的四格表资料是常见的[1-2]。根据资料所满足的前提条件不同,处理四格表资料的统计分析方法有多种,即“Pearson'sχ2检验及其精确检验”“校正的 Pearson'sχ2检验”“似然比χ2检验及其精确检验”和“Fisher's精确检验”[3],因篇幅所限,本文介绍“Pearson'sχ2检验”“校正的 Pearson'sχ2检验”“似然比χ2检验”3种统计分析方法。

1 横断面设计四格表资料的实例与模式

1.1 实例

【例1】在文献[1]中,根据MINI 5.0中文版自杀模块判断未治疗抑郁障碍患者有无自杀风险,共6个条目,评分范围0~33分。评分<6分为无自杀风险,评分≥6分为有自杀风险。再将两组受试者分别按“性别”“婚姻状况”“有无精神障碍家族史”和“是否伴有精神病性症状”进行划分,可得4个“横断面设计四格表资料”,现将其中一个列在表1中。问:未治疗抑郁障碍患者“有无自杀风险”与“婚姻状况”之间是否存在关联性?

表1 未治疗抑郁障碍患者“有无自杀风险”与“婚姻状况”之间关系的调查结果

【统计分析方法的选择】两个属性变量(本例为“有无自杀风险”与“婚姻状况”)之间是否存在关联性,可选用 Pearson'sχ2检验、似然比χ2检验等方法。由于统计学家依据不同的原理和条件推导出了不同的χ2检验统计量,但它们通常都有一个共同的“检验假设”,即“两变量之间互相独立或无关联性”;而且,所有的χ2检验统计量都必须服从χ2分布。

【例2】在文献……

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