Fisher精确检验(2xC)

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
问答

点击绿色“提问”按钮

  • 针对本文提问
  • 查看历史问答

长按鼠标选中正文某句话

  • 对选中的内容进行针对性提问
一、问题与数据

某研究人员拟比较接受三种不同药物治疗的肺癌患者的1年生存情况,共招募了135名肺癌患者,将其随机分成3组,每组各45人,分别给以药物1(Drug1)、药物2(Drug2)和药物3(Drug3),并进行为期一年的随访,记录每位研究对象的生存情况,变量名为death,生存记为0,死亡记为1。最终共有118名研究对象完成实验,三组分别为43、37和38人。部分数据如图1

 

图1 部分数据
 

二、对问题分析

进行Fisher精确检验(2×C)也需要满足4项假设:


假设1:观测变量是二分类变量,如本研究中结局变量死亡是二分类变量。


假设2:存在多个分组(>2个),如本研究有3个不同的药物治疗组。


假设3:具有相互独立的观测值,如本研究中各位研究对象的信息都是独立的,不存在相互干扰作用。


假设4:任一单元格期望频数小于5。


经分析,本研究数据符合假设1-3,那么应该如何检验假设4,并进行Fisher精确检验(2×C)呢?

三、SPSS操作
请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
四、结果解释
请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
五、撰写结论

本研究招募118位肺癌患者,分别给予药物1、药物2和药物3治疗。研究结束时,药物1组43位研究对象中有1位(2.3%)死亡,药物2组37位研究对象中有6位(16.2%)死亡,而药物3组38位研究对象中有8位(21.1%)死亡。Fisher精确检验(2×C)结果显示,三组差异具有统计学意义(P=0.020)。两两比较采用Bonferroni法调整α水平,结果显示,药物1和药物3对于肺癌患者1年生存情况的影响有统计学意义。

请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
提交问题
Next
Previous
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
提交问题
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
    提交问题