R配对的病例对照研究资料怎么计算OR值和卡方值

Python0194

R配对的病例对照研究资料怎么计算OR值和卡方值,第1张

还有一个变量3是权重，变量1是组别，再点ok，

后面是自由度，

正常对照组用数据1表示，用2表示分类属性2，勾选chi-squares卡方检验

你的数据应该用交叉列联表做：建立两个变量，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里

，把变量2选到column里，打开对话框，然后点击下面的statistics，然后是P值，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，第一行第一个数是卡方值，数据录入格式为，用1表示分类属性1，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，例数

数据录入完成后，

然后点continue

病例对照研究名词解释：

“病例对照研究是以确诊的患有某特定疾病的病人作为病例，以不患有该病但具有可比性的个体作为对照，通过询问，实验室检查或复查病史，搜集既往各种可能的危险因素的暴露史，测量并比较病例组与对照组中各因素的暴露比例，经统计学检验，若两组差别有意义，则可认为因素与疾病之间存在着统计学上的关联。”

病例对照研究样本量计算公式是：样本量的计算公式为: N=Z²*σ²/d²,其中,Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5。

检验效能的大小主要与以下四个因素有关。

(1)总体差别的大小：正确选择被试因素及其水平，这是实验成败的首要环节。被试因素的有效性越强，H0与H1涉及的不同总体均数之间的差距越大，两者在分布上的重叠面积就越小。由于β较小，1-β就必然较大。

(2)检验水准(α)的大小：通常H0与H1两个总体存在一定的重叠面积，界值移动必然引起α与β同时改变。由于α与β存在反变关系，故通过增大口值可提高检验效能1-β。然而假设检验的目的大多是希望提示被试因素有效性高，应当要求d值越小越好。

(3)标准差的大小：由于α与β呈反比，两全其美的方法就是使两个相互比较的总体分布都很集中，重叠面积缩小，这样就可收到α与β均减小的效果。在两个总体均数与样本含量固定的条件下，各总体分布的面积不变，但其扩布范围与标准差成正比。

(4)样本含量的多少：在两总体均数与标准差固定的条件下，尽管总体分布的扩布范围不变，但随着样本含量(n)增大，标准误缩小，总体分布趋向集中，α与β都减小，因而检验效能增加。所以，对于提高检验效能而言，增大样本含量，这也是一种两全其美的办法。

巢式分析是什么意思？是说研究设计是巢式病例对照研究么？spss可以分析各种研究设计的数据，如果是巢式病例对照研究，可以用卡方进行分析，可以计算发病率和OR值，如果有多种研究因素，可以用logistic回归进行多因素分析。如果是配对的巢式病例对照研究，那就只能用STATA采用条件logistics回归进行多因素分析。