spss两组定性资料比较，分析两组间定类数据与定量数据之间关系的统计学方法是( )

标题：SPSS 中两组定性资料比较的统计学方法探讨

本文主要探讨了在 SPSS 软件中用于分析两组定性资料之间关系的统计学方法，定性资料在许多研究领域中都有广泛的应用，通过合适的统计方法可以揭示两组定性资料之间的差异、关联或一致性，本文详细介绍了卡方检验、Fisher 精确检验、McNemar 检验等常用方法，并结合实际案例进行了分析，以帮助研究者正确选择和应用这些方法来处理和解读两组定性资料。

一、引言

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在统计学中，定性资料是指将观察对象按照某种属性或类别进行分类的数据，性别（男、女）、疾病类型（感冒、流感、肺炎等）、治疗结果（有效、无效）等，当我们需要比较两组定性资料时，需要选择合适的统计学方法来评估它们之间的关系，SPSS 是一款广泛使用的统计分析软件，提供了多种用于分析两组定性资料的方法。

二、卡方检验

卡方检验是用于分析两个分类变量之间关系的常用方法，它可以用于检验两个样本的分类变量是否具有相同的分布，或者检验一个样本的分类变量是否符合某种理论分布，在 SPSS 中，可以通过“分析”→“描述统计”→“交叉表”来进行卡方检验。

卡方检验的基本思想是比较实际观察到的频数与预期频数之间的差异，如果实际观察到的频数与预期频数之间的差异较大，则说明两个分类变量之间存在关联，卡方检验的统计量为卡方值，其计算公式为：

\[

\chi^2 = \sum_{i=1}^{r} \sum_{j=1}^{c} \frac{(O_{ij} - E_{ij})^2}{E_{ij}}

\]

$O_{ij}$表示实际观察到的频数，$E_{ij}$表示预期频数，$r$表示行数，$c$表示列数。

卡方检验的结果通常以卡方值、自由度和$P$值的形式呈现，P$值小于显著性水平（通常为 0.05），则说明两个分类变量之间存在显著的关联。

三、Fisher 精确检验

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当样本量较小或卡方检验的条件不满足时，可以使用 Fisher 精确检验来分析两个分类变量之间的关系，Fisher 精确检验是一种精确计算概率的方法，可以得到更准确的检验结果。

在 SPSS 中，可以通过“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“卡方”来进行 Fisher 精确检验。

Fisher 精确检验的基本思想是计算在给定行总和和列总和的情况下，实际观察到的频数的概率，如果这个概率小于显著性水平，则说明两个分类变量之间存在显著的关联。

四、McNemar 检验

McNemar 检验是用于分析配对设计的两组定性资料之间差异的方法，配对设计是指将研究对象按照某种特征进行配对，然后分别给予不同的处理或观察，在这种情况下，我们可以使用 McNemar 检验来比较两组定性资料之间的差异。

在 SPSS 中，可以通过“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“二相关样本”来进行 McNemar 检验。

McNemar 检验的基本思想是比较配对设计中两组定性资料的差异情况，如果差异显著，则说明两组定性资料之间存在显著的差异。

五、案例分析

为了更好地理解上述方法的应用，我们以一个实际案例进行分析，假设有一项研究，比较了两种治疗方法对某种疾病的疗效，研究人员将患者随机分为两组，一组接受治疗 A，另一组接受治疗 B，治疗后，对患者的病情进行评估，结果如下表所示：

我们可以使用卡方检验来比较两种治疗方法的疗效是否存在显著差异，我们需要在 SPSS 中输入数据，然后选择“分析”→“描述统计”→“交叉表”，将“治疗方法”作为行变量，将“病情好转”作为列变量，点击“统计”按钮，选择“卡方”，点击“确定”按钮。

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SPSS 输出的卡方检验结果如下：

由于$P$值大于显著性水平 0.05，因此我们可以认为两种治疗方法的疗效不存在显著差异。

如果我们使用 Fisher 精确检验来分析上述数据，SPSS 输出的结果如下：

由于$P$值大于显著性水平 0.05，因此我们可以认为两种治疗方法的疗效不存在显著差异。

如果我们使用 McNemar 检验来分析上述数据，SPSS 输出的结果如下：

由于$P$值大于显著性水平 0.05，因此我们可以认为两种治疗方法的疗效不存在显著差异。

六、结论

在 SPSS 软件中，有多种方法可以用于分析两组定性资料之间的关系，卡方检验、Fisher 精确检验和 McNemar 检验是常用的方法，它们分别适用于不同的情况，在选择方法时，需要根据研究设计、样本量、数据类型等因素进行综合考虑，我们还需要注意检验的假设条件和局限性，以确保检验结果的准确性和可靠性。

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