爱华网R×C表分类资料的统计分析
2008-10-1611:24:27|分类：实用方法介绍|举报|字号订阅
R×C表分类资料一般表示为以下形式：行或列均大于2。
B1 | B2 | B3 | B4 | |
A1 | ||||
A2 | ||||
A3 |
这种资料可以根据不同情形而分析思路不同：
第一，列变量和行变量均为无序分类变量。
（1）例数大于40，且理论数小于5的格子数目<</SPAN>总格子数目的25％，则用普通的Pearsonχ2检验。
（2）例数小于40，或理论数小于5的格子数目>总格子数目的25％，则用Fisher’s确切概率法检验。
（3）如果要作相关性分析，可采用Pearson相关系数。
第二，列变量为效应指标，且为有序多分类变量，行变量为分组变量。
用普通的Pearsonχ2检验只说明组间构成比不同，如要说明疗效或强弱程度的不同，则可用行平均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。
第三，列变量为效应指标，且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量。
可采用普通的Pearsonχ2检验比较各组之间有无差别，如果有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。
第四，列变量＆行变量均为有序多分类变量。
（1）如要做组间差别分析，则可用行平均分差检验(rowmeans scores differ)或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。
（2）如果要做两变量之间的相关性，可采用pearson相关分析。
