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CMH卡方统计方法
作者:Admin  更新时间:2010-06-01  来源 清风驿栈 本条信息浏览人次共有

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.

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 c2Stata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。

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