spssχ2检验_【科研加油站】SPSS操作之多个相关样本的秩和检验

本文介绍了如何使用SPSS进行Friedman检验,以分析运动对心脏疾病风险影响的研究。通过Friedman检验,研究发现运动干预对受试者C-反应蛋白浓度的影响具有统计学意义,特别是在项目开始和结束时的对比上。

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以下内容转载自“医咖会”微信公众号(medieco-ykh),作者李侗桐。

如果数据不服从正态分布,其中一种处理方法是可以使用Friedman test等非参数检验方法。Friedman检验的应用条件是什么?该如何使用SPSS来进行操作呢?

问题与数据

某研究者拟探讨运动对降低心脏疾病风险的作用。目前,已知心脏疾病与一种慢性炎症标记物C-反应蛋白(C-Reactive Protein, CRP)有关。因此,该研究者拟通过分析运动对CRP浓度的影响,探讨运动与心脏疾病风险的关系。

该研究者招募了10位受试者进行为期6个月的运动干预项目,并在项目开始时、项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时测量受试者的CRP浓度,分别记为crp_pre、crp_mid和crp_post变量,数据情况如下:

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注释:C-反应蛋白的测量结果是以mg/L为单位的连续变量,即crp_pre、crp_mid和crp_post变量均为连续变量

对问题的分析

研究者拟判断多组相关数据的变化情况,可以使用Friedman检验,但需要满足2项假设:

假设1:观测变量是连续变量或有序分类变量,如本研究中crp_pre、crp_mid和crp_post变量均为连续变量。

假设2:具有3个及以上的分组,组之间存在相关性或者存在配对设计。如本研究中将10位受试者重复测量3次,组间存在相关性。

经分析,本研究设计符合上述假设,那么应该如何进行Friedman检验呢?

SPSS操作

进行Friedman检验的SPSS操作如下:

1. 在主页面点击 Analyze→Nonparametric Test→Related Samples

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弹出下图:

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2. 点击Fields

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3. 将crp_pre、crp_mid和crp_post变量放入Test Fields栏

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4. 点击Run

因为非参数方法不能自动计算每组的中位数,我们需要通过SPSS中的Means模块手动统计,操作如下:

1. 在主页面点击Analyze→Compare Means→Means

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弹出下图:

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2. 将crp_pre、crp_mid和crp_post变量放入Dependent List栏

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3. 点击Options,弹出下图:

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4. 去掉Cell Statistics栏中的Mean、Number of Cases和Standard Deviation选项,放入Median选项

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5. 点击Continue→OK

结果解释

1. Friedman检验结果

经上述操作,SPSS输出结果如下:

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上表第一栏(Null Hypothesis栏)是本研究的零假设,即在项目开始时、项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时受试者的CRP浓度相同。

第二栏(Test栏)显示本研究的假设检验方法,即Friedman检验,SPSS的输出形式为Related-Samples Friedman's Two-Way Analysis of Variance by Ranks检验。

第三栏(Sig.栏)是假设检验的统计结果,即Friedman检验的P

第四栏(Decision栏)是根据假设检验做出的判断,即判断是否拒绝零假设

从该表可知,本研究Friedman检验的P<0.001,拒绝零假设,即在项目开始时、项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义。

同时,双击该表,SPSS会自动弹出Model Viewer界面,帮助我们进一步了解Hypothesis Test Summary表的结果,如下:

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此外,SPSS输出本研究的中位数结果如下:

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在汇报结果是,我们需要加入每组的中位数值,详见第五部分。

2. Friedman检验中的成对比较分析

如果Friedman检验的P<0.05,说明至少有两组结果的差异存在统计学意义。SPSS会可以输出成对比较的结果。但是,值得注意的是,如果Friedman检验的P≥0.05,那么就没有必要再进行组间两两比较,SPSS也不会输出成对比较结果。

在Model Viewer界面的View栏中点选Pairwise Comparisons,如下:

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SPSS输出成对比较结果,如下:

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从该表可以看出,项目开始时和项目结束(6个月)时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义(P<0.001)。同时,项目开始时和项目中期(3个月)受试者CRP浓度的差异也具有统计学意义(P=0.022)。

注释:“Adj. Sig.”栏是指经过Bonferroni调整的P值。在经Friedman检验的成对比较分析时,经Bonferroni调整后的P值考虑了多重比较中I型错误膨胀的问题,因而比原P值准确性更好。

撰写结论

1. 若Friedman检验的P<0.05 

采用Friedman检验分析为期6个月的运动干预对受试者CRP浓度的影响。结果显示,在项目开始时、项目中期和项目结束时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义,χ2(2) = 17.684, P < 0.001。

成对比较分析提示,项目开始时受试者CRP浓度(中位数为4.10mg/L)与项目结束时(中位数为3.55mg/L)的差异具有统计学意义(P<0.001),与项目中期(中位数为3.85mg/L)的差异也具有统计学意义(P=0.022)。

2. 若Friedman检验的P≥0.05 

采用Friedman检验分析为期6个月的运动干预对受试者CRP浓度的影响。结果显示,在项目开始时(中位数为4.10mg/L)、项目中期(中位数为3.85mg/L)和项目结束(中位数为3.55mg/L)时受试者CRP浓度的差异没有统计学意义,χ2(2) = 1.168,P = 0.542。

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