原始资料的2×2 Fisher确切概率法(2×2 Fisher’s Exact Test)——MedCalc软件实现

发布于 2022年8月7日 星期日 10:18:22 浏览:1244
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在前面文章中介绍了2×2 Fisher确切概率法(Fisher's Exact Test)的假设检验理论,本文将使用同样的案例演示在MedCalc软件中实现2×2 Fisher确切概率法的操作步骤。

关键词:MedCalc; 卡方检验; Fisher确切概率法; Fisher精确检验; 费希尔确切概率法; 费希尔精确检验

一、案例介绍

某医师为研究术前使用抗菌药A预防术后感染的效果,将34例行人工全膝关节置换术的患者随机分为试验组(Group=1)和对照组(Group=2),收集患者术后感染的情况,分为阳性(Effect=1)和阴性(Effect=2)。问两组患者术后感染率有无差别?

首先进行数据录入,χ²检验的数据录入可分为两种:第一种为频数资料,需要设置分组变量、观察变量和频数变量;第二种为非频数资料(原始资料),有分组变量和观察变量两列,每一行为一个患者的数据。本案例的数据采用了第2种录入方式。数据见图1。本文案例可从“附件下载”处下载。

图1

二、问题分析

本案例的分析目的是探究术前使用抗菌药A预防术后感染的效果,由于总例数为34例(<40),因此考虑使用Fisher确切概率法。但需要满足2个条件:

条件1:分组变量和观察变量均为二分类变量。本案例数据满足该条件。

条件2:观测值相互独立。本案例研究对象的术后感染情况互不干扰,满足该条件。

三、软件操作及结果解读

(一) 适用条件判断

本案例满足条件1和条件2。

(二) 统计描述及推断

1. 软件操作

选择“统计”—“交叉表”—“Fisher精确检验”(图2)。打开“Fisher精确检验”对话框,“分类X”下选择变量“Group”,“分类Y”下选择变量“Effect”,筛选条件不选择任何变量(图3),点击“确定”。

图2
图3

2. 结果解读

(1) 统计描述

勾选图4下“显示所有百分比”,可见图中给出了试验组和对照组的阳性、阴性数及其行、列、总计占比。试验组和对照组的术后感染率分别为11.8%和29.4%。

期望频数的计算参照两独立样本汇总资料的2×2卡方检验(2×2 χ² Test)——MedCalc软件实现

图4

点击图4右下角的“频率表”,出现“频率表”对话框(图5),进行相关设置后,点击“确定”后,可得到图6所示的百分比图。

图5
图6
(2) 统计推断

“Fisher精确检验”结果对话框(图4)中提供了统计推断后的“显著性水平”(P值)。可知P=0.398321367,按α=0.05水准,两组患者的术后感染率的差异无统计学意义,即不认为两组患者的术后感染率不同。

四、结论

本研究采用2×2 Fisher确切概率法对两组患者术后感染率进行分析比较,由于总例数(34例)<40,数据满足Fisher确切概率法。分析结果显示,试验组和对照组患者的术后感染率分别为11.8%和29.4%,Fisher确切概率法的P值为0.398321367>0.05,提示两组患者的术后感染率差异无统计学意义,即不认为两组患者的术后感染率不同。

五、知识小贴士

当2×2列联表资料出现下列情况时,需要使用Fisher精确检验:

  • 样本量(n)<40
  • 期望频数(T)<1
  • χ²检验或连续校正χ²检验所得P值接近检验水准α

关于χ²检验的更多内容详见χ²检验的注意事项——使用技巧

End
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