分层卡方分析的具体示例与软件操作步骤

分层卡方分析的具体示例与步骤

分层卡方分析（Stratified Chi-Square Test）是一种用于研究两个分类变量之间关系的统计方法，同时考虑第三个分类变量（分层项）的干扰。以下是一个具体的示例和操作步骤，使用SPSSAU(在线SPSS)平台进行分析。

示例背景

某研究调查了口服避孕药（OC）与心肌梗死的关系，考虑到年龄可能是一个混杂因素，将其纳入调查。数据如下：

数据编码说明： 

- 避孕药：1 = 不服用，2 = 服用 

- 心肌梗死：1 = 对照组，2 = 病例组 

- 年龄：1 = <40岁，2 = ≥40岁

操作步骤

1. 登录SPSSAU(在线SPSS)平台
   • 打开SPSSAU(网页SPSS)并登录您的账户。
2. 导入数据
   • 分析页面右上角“上传数据”。
3. 选择分层卡方分析模块
   • 在仪表盘中依次选择【实验/医学研究】→【分层卡方】模块。
4. 设置分析变量
   • Group(X)：选择“避孕药”作为分组变量。
   • Outcome(Y)：选择“心肌梗死”作为结局变量。
   • Factor(分层项)：选择“年龄”作为分层变量。
   • Weight(加权项)：选择“频数”作为加权变量（如果数据为加权格式）。
5. 开始分析
   • 单击【开始分析】按钮，SPSSAU(在线SPSS)将自动进行分层卡方分析。
6. 结果解读
   • Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) 检验结果：查看CMH检验的p值，判断在排除年龄干扰后，避孕药与心肌梗死之间是否存在显著关系。
   • 各层卡方检验结果：查看各年龄层的卡方检验结果，判断在不同年龄层中，避孕药与心肌梗死的关系是否一致。
   • OR值：查看各层的OR值，判断避孕药对心肌梗死的影响方向和强度。

结果示例

假设分析结果如下： 

- CMH检验：p < 0.05，表明在排除年龄干扰后，避孕药与心肌梗死之间存在显著关系。 

- 各层卡方检验： - 年龄<40岁：p < 0.05，OR = 2.80 - 年龄≥40岁：p < 0.05，OR = 2.78

- 结论：不论年龄小于40岁还是大于或等于40岁，服用避孕药都是发生心肌梗死的危险因素。