统计211

标题: CMH卡方统计方法 [打印本页]

作者: 藤菜 时间: 2011-7-9 17:56
标题: CMH卡方统计方法
对于反应变量为有序分类的资料一般不采用Pearson进行统计分析，而是采用Cochran-Mantel-Haensel (CMH或称CMH卡方)统计方法进行分析.
某研究进行A药和B药对某慢性病进行治疗，疗效评价采用自我评价，共有185人进行了治疗结束后的自我评价，初步整理结果如表1。因为自我评价为有序的分类资料，关心的是两种药物的疗效评价孰好孰坏，采用CMH检验的行平均分统计量进行统计分析.
表1 病人的自我评价
组别无效好转显效痊愈合计
A药 15 21    24    29 89
B药 20 33    25    18 96
合计  35 54    49    47 185
本研究为多中心研究，分析时要考虑到医院间可能存在差别，需要对医院因素进行校正，以医院为层。对于分层的CMH c2，Stata中暂时没有相应的命令，因此对该例采用SAS程序进行分析，程序如下：
data exam3;
input group effect hos f;
cards;
1 1 1 4
1 1 2 5
1 1 3 6
1 2 1 6
1 2 2 6
1 2 3 9
1 3 1 8
1 3 2 7
1 3 3 9
1 4 1 8
1 4 2 11
1 4 3 10
2 1 1 7
2 1 2 6
2 1 3 7
2 2 1 13
2 2 2 11
2 2 3 9
2 3 1 8
2 3 2 8
2 3 3 9
2 4 1 8
2 4 2 5
2 4 3 5
;
proc freq;
tables hos*group*effect/cmh nopercent nocol norow;
weight f;
run;
Summary Statistics for dis by effect
                                    Controlling for hos
            Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
         Statistic Alternative Hypothesis DF    Value    Prob
----------------------------------------------------------------------------
            1       Nonzero Correlation       1    4.3953 0.0360
            2       Row Mean Scores Differ    1    4.3953 0.0360
            3       General Association       3    5.7198 0.1261
Total Sample Size = 185
程序中hos为中心变量，group表示不同分组，effect为疗效，f为频数，结果行平均分检验c2＝4.3953，p＝0.036。可以认为，排除中心因素影响后，两种药物的自我疗效评价不同。

作者: 275932488 时间: 2011-7-14 11:08
SPSS中可以用对话框直接实现。

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