干货 | 论文中的卡方检验你真的会用吗？来看看这个吧

很多朋友平在看论文或者自己写论文时，对于采用哪种统计学方法，很多都是采取大约、看起来像的感觉，忽略前提条件和适用方法，知其然而不知其所以然。所以导致很多时候莫名其妙悲剧（被拒）了，感觉真可怕。

小编现在总结了卡方检验误用的例子，希望各位同行朋友能少走一些弯路。

例一:滥用卡方处理小样本资料

请问A、B两方法治疗效果有无差别。

用spss做卡方检验得到：

如果普通的Pearson 卡方，P值是0.048，小于0.05。拒绝原假设，认为两种药的疗效不一致。但是Fisher 的精确检验得到P值是0.09，是大于0.05的，不能拒绝原假设，认为两种药疗效一致。

那到底是看哪一个结果呢？那就必须知道卡方检验的各项适用范围。

当样本含量较少（如四格表资料总例数n<40，或有一个期望频数小于1）行列表资料检验结果可能会有偏性，需要采用 Fisher确切概率检验进行分析。

例二：误用卡方检验处理等级资料

比较两组患儿治疗期间患儿家长护理了解实际执行程度。

有些朋友可能一看到这样分类的资料，就立马想到卡方检验，但是忘了分类变量也分为有序和无序。无序的变量是可以直接用卡方，但是有序的资料就不可以这么做。此例子是结果变量有序，可以用曼-惠特尼U检验。

卡方检验只能确定两组在构成比或率上的差异有无统计学意义，无法明确优劣、强弱。正确的做法就是进行秩转换后用曼-惠特尼U检验。

用spss得到结果：

例三：误用卡方检验处理双向有序资料

比较不同年龄段患者治疗期间对护理了解实际执行程度。

双向有序资料的处理一般用spearman法或者双向有序资料的趋势性检验。但也是要看实验目的。

如果只是想研究不同年龄段患者治疗期间对护理的实际了解程度不同，不需要知道优劣，那么就可以用惠特尼U检验。

用spss做spearman法得到结果：

例四：乱用卡方检验处理配对数据

两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有无差别。

这是对于同一样本前后两次进行检验，是配对卡方检验，一般采用Kappa检验评价一致性。不能误用成普通卡方检验。

用spss处理结果得到：

说明甲乙医生他们对矽肺片的诊断结果是不一致，诊断水平有差别。

最后，总结分类变量的统计量的选择：

来源 | 咖公主特约投稿发布

供稿 | 学术咖编辑部

编辑 | 小咖咖