两相关样本车比轻的X2检验 (McNemar's test for correlated proportions) 1
两相关样本率比较的c2检验 (McNemar’s test for correlated proportions) 1
例题3 表两相关样本率资料的四格表形式 乙处理 + 甲处理 + a b d 2
乙处理 + - 甲处理 + a b - c d 表 两相关样本率资料的四格表形式 例题3 2
Meman'&eot/配对X2检验 H。:B=C(两总体对子数相等) A= b-c2 v=1 b+c b+c<40时，连续性校正 t's (b-c-1)2 )=1 b+c 3
McNemar’s test /配对c2检验 0 2 2 2 2 : ( ) 1 40 ( 1) 1 HBC b c b c b c b c b c c u c u = - = = + + < - - = = + （两总体对子数相等） ， 时，连续性校正 ， 3
例题3 ● 某抗癌新药的毒理研究中，将78只大鼠按性别、窝别、体 重、年龄等因素配成39对，每对随机分配分别接受甲乙剂 量注射，结果见表5。试分析该新药两种不同剂量的毒性 有无差异。 表5某抗癌新药两种剂量的毒理试验结果 乙剂量 甲剂量 合计 死亡(+) 生存) 死亡(+) 6(a 12(b) 18 生存) 3(c 18(d 21 合计 9 30 39 4
甲剂量 乙剂量 合计 死亡(+) 生存(-) 死亡(+) 6(a) 12(b) 18 生存(-) 3(c) 18(d) 21 合计 9 30 39 表5 某抗癌新药两种剂量的毒理试验结果 某抗癌新药的毒理研究中，将78只大鼠按性别、窝别、体 重、年龄等因素配成39对，每对随机分配分别接受甲乙剂 量注射，结果见表5。试分析该新药两种不同剂量的毒性 有无差异。 例题3 4
例题3 甲乙两个医生分别对同一批肺癌可疑者的X射线平片进行 有无肺癌的诊断，结果如下，试评价两位医生的诊断阳性 率是否有差异？甲乙两位医生诊断的一致性如何 表甲乙两位医生对100张X射线平片的诊断结果 甲医生 乙医生 合计 + + 65(a 5(b) 70 10(c) 20(d 30 合计 75 25 100 5
乙医生 甲医生 合计 + - + 65(a) 5(b) 70 - 10(c) 20(d) 30 合计 75 25 100 表 甲乙两位医生对100张X射线平片的诊断结果 甲乙两个医生分别对同一批肺癌可疑者的X射线平片进行 有无肺癌的诊断，结果如下，试评价两位医生的诊断阳性 率是否有差异？甲乙两位医生诊断的一致性如何 例题3 5
1.建立检验假设，确定显著性水平 弘：B=C(两位医生诊断阳性率相同) H:B≠C(两位医生诊断阳性率不同) 0=0.05 2.求检验统计量 b+c=15<40 x2=6-d-1 =1.07 b+c 6
1. 建立检验假设，确定显著性水平 H0：B=C （两位医生诊断阳性率相同） H1：B¹C （两位医生诊断阳性率不同） a=0.05 2. 求检验统计量 6 1.07 ( 1) 15 40 2 2 = + - - = + = < b c b c b c c
3.确定P值，下结论 X20.05,1=3.84,故X20.05,按 0=0.05检验水准不拒绝H,即两位医生对肺癌诊 断的阳性率无统计学差异。 7
3. 确定P值，下结论 c2 0.05,1=3.84，故c20.05，按 a=0.05检验水准不拒绝H0 , 即两位医生对肺癌诊 断的阳性率无统计学差异。 7
● ◆ a+d - 65+20 85% n 100 8
8 85% 100 65 20 0 = + = + = n a d P
省称 癸型 觅小致 你登 甲医生 乙医生 频数 甲医生 数值N) 1,+ 无 65 乙医生 数值N) 8 0 1,+} 1 10 频数 数值N 8 0 无 无 2 2 20 自加权个案 拾交叉表 甲医生 ⊙请勿对个案加权D)】 分乙医生 ⊙加权个案W 行(s 频率变里) 量 号甲医生 ②频数 圆相关性尽) 甲医生 乙医生 频数 Γ有序 列C 65 2) □Gamma(G) 乙医生 10 mer变罪 □Somers'ds】 □Kendall的tau-b(e) 7 20 女U □Kendall's tau-c(C) -张心 下张 卡方检验 ☐Kappa(W □风险0 值 精确Sig.(双侧) ☑McNemar(M) AcNemar检验 .302a 有效案例中的N100 a.使用的二项式分布。 9
9 卡方检验 值 精确 Sig.(双侧 ) McNemar 检验 .302 a 有效案例中的 N 100 a. 使用的二项式分布
◆ 布 对称度量 值 渐进标准误差a 近似值 Tb 近似值Sig. 一致性度量 Kappa .625 087 6.299 .000 有效案例中的N100 a.不假定零假设。 b.使用渐进标准误差假定零假设。 10
10 对称度量 值 渐进标准误差a 近似值 Tb 近似值 Sig. 一致性度量 Kappa .625 .087 6.299 .000 有效案例中的 N 100 a. 不假定零假设。 b. 使用渐进标准误差假定零假设