Course 04 · Categorical data
卡方检验与分类资料
先识别资料是否独立、有序、分层或配对，再进入对应课程。卡方检验不是一个单独按钮，而是一组由研究设计与数据结构共同决定的方法。
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按资料结构进入课程
五类课程现已全部开放。每页保留完整讲义、网页公式和原始 SPSS 截图，并直接连接相应的医学统计工作站。
04.1
两组独立（2×2 Table）
两组独立样本、二分类结局；按总样本量与理论频数选择检验。
- N ≥ 40 且 T ≥ 5 → Pearson χ²
- N ≥ 40 且 1 ≤ T < 5 → Yates 连续校正 χ²
- N < 40 或 T < 1 → Fisher 精确检验
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04.2多组独立（R×C Table）
多组构成比或率的整体比较，以及有统计学意义后的事后两两比较。
- T < 5 的格子比例 < 20% → R×C χ²
- 事后比较 → χ² 分割法 + Bonferroni 校正
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04.3有序分类资料（Ordinal Data）
区分线性趋势检验与等级分布比较，不能只因数据是分类资料就套用普通卡方。
- 线性趋势 → 趋势 χ²
- 等级分布差异 → 非参数秩和检验
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04.4分层分类资料
控制分层因素或混杂因素，并在层间 OR 具有齐性时进行合并分析。
- Breslow-Day P > 0.05 → OR 齐性可接受
- Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）检验
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04.5配对与重复测量分类资料
同一对象前后、匹配对子或同一对象多次测量会产生相关性，不能按独立样本处理。
- 二分类配对（2×2）→ McNemar 检验，关注不一致对子
- 多分类配对（R×R）→ Bowker 对称性检验
- ≥3 次重复测量二分类 → Cochran's Q 检验
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入口设计原则：熟悉方法的读者可直接选择页面；不熟悉的读者先根据研究设计和资料结构定位，再阅读适用条件与操作流程。