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Mantel-Haenszel卡方检验

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

研究者想探索慢性疼痛症状数量与疼痛等级间的关系,从一家大型医院入院治疗慢性疼痛的病人中随机招募了364例研究对象。慢性疼痛综合症共有6种症状,研究者请研究对象报告其患有的症状。慢性疼痛门诊的医生使用疼痛量表对每个研究对象的疼痛进行评级。

 

研究对象自报的慢性疼痛症状数量在1-6之间,为有序分类变量,变量名为no_of_symptoms。医生将研究对象的疼痛分为四级:1级(轻度影响生活,轻度疼痛)、2级(轻度影响生活,高度疼痛)、3级(高度影响生活,疼痛致行为中度受限)和4级(高度影响生活,疼痛致行为重度受限),变量名为pain_grade。部分数据如下图。

 

 

上图中,Individual scores for each paticipant(左图)列出了每一个研究对象的情况,而Total count data (frequencies)(右图)则是对相同情况研究对象的数据进行了汇总。

二、对问题分析

要判断慢性疼痛症状数量与疼痛等级间是否有线性变化的趋势,可以使用Mantel-Haenszel卡方检验。Mantel-Haenszel卡方检验也称线性趋势检验(Test for Linear Trend)或定序检验(Linear by Linear Test)[1]

 

进行Mantel-Haenszel卡方检验,需要满足以下两个假设。

 

假设1:其中一个变量是有序分类变量。

 

假设2:另一个变量是有序分类变量(或二分类变量)。


参考文献:
1. Norman GR. (2014). Biostatistics: The Bare Essentials(4th Ed.). PMPH: Shelton, USA

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

采用Mantel-Haenszel卡方检验判断疼痛症状数量与疼痛等级间是否存在线性关系。疼痛症状数量取值1-6,疼痛等级取值1-4。Mantel-Haenszel卡方检验结果显示疼痛症状数量与疼痛等级间存在线性关系,χ2=56.254,P<0.001。

 

Pearson相关结果显示,R=0.394, P<0.001,说明疼痛等级随疼痛症状数量增加而升高。

六、绘制图表
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七、延伸阅读

Cochran-Armitage趋势检验和Mantel-Haenszel卡方检验的区别是:

 

 Cochran-Armitage趋势检验要求一个变量是有序分类变量,另一个变量是二分类变量;而Mantel-Haenszel卡方检验要求一个变量是有序分类变量,另一个变量则可以是二分类变量,也可以是有序多分类变量。

 

② 两个检验利用的统计模型不一样,一个是对数线性模型,一个是线性模型。

 

两种方法都能用的情况下,Cochran-Armitage趋势检验的结果与本文所述的Mantel-Haenszel卡方检验的结果近似。

 

尽管SPSS没有提供Cochran-Armitage趋势检验的菜单,但可以根据其原理通过其它模块来实现(详见我们之前的推送:SPSS:有序分类变量和二分类变量的Cochran-Armitage趋势检验),最终结果和SAS中的Cochran-Armitage趋势检验结果一致(SAS可以同时提供Cochran-Armitage趋势检验和Mantel-Haenszel卡方检验的结果)。

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