Graphpad Prism 9教程,不会 SPSS,也能搞定卡方检验! |
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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 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 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: 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 ![]() 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: 7. 点击 ok 得到统计分析结果: 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。 ![]() 8. 为此我还特意去搜了这篇文献: 好啦,今天的 Graphpad 进行卡方检验大家学会了吗? 相关推荐: GraphPad Prism 资源汇总 「视频教程」GraphPad Prism 8 软件操作教程 中文字幕 「视频教程」手把手教你用GraphPad Prism做符合SCI投稿的标准图 「视频课程」GraphPad Prism统计分析与制图视频 GraphPad Prism 7 for Win / Mac 完美破解版 统计绘图软件 附安装教程 GraphPad Prism 8.4.3 for Win/Mac 最新完美激活中英文版医学绘图软件+安装教程 GraphPad Prism 9 for Win/Mac 完美学习版+安装教程 更多Prism相关技巧…… |
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