双向有序且属性不同的列联表分析的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕

在上一期，我们已经讲完了单向有序的列联表分析，这期开始讲双向有序且属性不同的列联表分析，我们主要从双向有序且属性不同的的列联表分析介绍及案例的SPSS操作演示这几方面进行讲解。

双向有序且属性不同的列联表分析介绍

当列联表列变量为有序变量（等级变量），且行变量也为属性不同的有序变量时，我们对 这种资料有两种处理方法，第一种是将行变量视为无序变量，则资料转化为单向有序列联表, 我们可以釆用多组独立样本秩和检验进行分析;第二种我们可以将行变量视为有序变量，来考 察这行变量和列变量之间的关系，釆用Spearman等级相关分析。若研究目的是分析两个有序分类变量间是否存在线性变化趋势，用有序分组资料的线性趋势X2检验。

案例的SPSS操作演示

分析示例

现有一份170例某病患者的治疗效果资料，按年龄和疗效两种属性交叉分类， 结果见下表。

数据录入

1. 变量视图

名称 age 标签 患者年龄

名称 result 标签 疗效

名称 weight 标签 权重

2.数据视图

数据预处理

这是对数据的预定义，在数据(D) 下拉菜单框中完成，即设置权重变量，该操作是R×C

表运算的基本操作。

研究方向1:关心组间差别(秩和检验)

研究假设

H0：3个年龄组疗效的总体分布位置相同。

H1：3个年龄组疗效的总体分布位置不全相同。

α=0.05

操作流程

1.下图指出了非参数检验对于数据的要求：非参数检验不假定您的数据呈正态分布。至于目的，默认为自动比较不同组间的分布，我们先不用管它，因为还需要在其他地方进行设置。

2. 下图为字段选项卡，检验字段(测量指标)框选入疗效 result,而组(分组变量)框则选入患者年龄age。值得注意的是，有时检验字段的类型必须为数值，组变量的类型必须为字符，变量类型可以在变量视图窗口进行修改。

3. 我们的研究问题为3个年龄组之间疗效是否存在差异，因此将3个年龄组之间视为无序，该资料转变成单向有序的列联表分析，所采用的方法为多组独立样本的秩和检验，所以检 验方法选用Kruskal-Wallis单因素ANOVA。可见同一数据可以根据分析目的的不同可采用不 同的方法，从而得出不同的结论。我们不应选择中位数检验，它虽然直接检验多个样本所代表 的各总体的中位数是否相同，但是检验效能很低，很难发现组间的差别。

结果解释

1.下表对检验结果作了简单介绍，原假设为各年龄组的疗效的分布相同，检验方法为 Kruskal-Wallis 检验，即多组独立样本的秩和检验，检验结果为P<0.01 (注意：显著性水平显 示为0.000时，并非代表0,而是由于受到小数点位数限制，没有将后面数据显示出来),因此 可以认为各年龄组之间的疗效有差别。

2.在结果窗口双击假设检验摘要表格，弹出详细结果窗口，其结果如下：

这是常见的箱式图(box plot),常用于描述不符合正态分布的连续变量的分布特征，此处 用于表示多组等级资料，但该图大家需要特别注意，纵轴所代表的疗效并非原始数据，而是排 序后形成的疗效秩次的总体，图形能帮助大家直观地感受各组之间的数据分布。

3.下表给出了具体的统计值，调整后检验统计量为17.605,相当于教科书中的H 值 ，P< 0.01,可以认为3个年龄组之间的治疗效果有差别。

研究方向2:关心两变量之间是否相关(秩相关)

研究假设

研究问题：疗效和年龄之间是否相关

操作流程

下图对话框中选择相关性检验方法，这里有相关系数的三个选项，主要体现在对两个变量的要求不同。

(1)Pearson: 又称线性相关系数(linear correlation coefficient),是定量表述两个连续变量间 线性关系密切程度和相关方向的统计指标。

(2)Kendall 的 tau-b(K) 和 Spearman:Spearman相关系数(秩相关系数)和Kendall's等级相 关系数均对数据进行排序，但区别在于秩相关是以复合样本整体进行排序，而Kendall's等级相关则以每个样本单独进行排序，考察其方向的一致性。Spearman等级相关系数比较常用。

结果解释

在下面的结果中，可见Spearman相关系数为-0.255,该数值给出了两个信息，相关性的大小为0.255,相关系数绝对值大小为0到1之间，值越大，相关性越强，可见年龄与治疗效果 的相关性并不很大；给出了相关的方向，由于-0.255<0,说明两变量呈负相关，即年龄越大，则治疗效果越差。对相关系数的双侧检验的P=0.001<0.05, 说明该相关系数具有统计学意义。

参考：《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》

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