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医学と統計(84)

2012-07-11 11:04:56 | 日記・エッセイ・コラム

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PSPP の試用経験(2)
今回は、2×2分割表によるカイ二乗検定の方法を試みます。

PSPP のための演習データファイル(CrossData.sav)を下記 URL より DownLoard して下さい。
http://sky.geocities.jp/dqcdr872/dbase/pspp.html

基本的に前回と同じ方法で、次により行います。
  ・「File →Open」→「CrossData.sav」
  ・サンプルデータが「Data View」に表示されます。
 ・「Variable View」を表示し、「Name」と「Label」を”Mittel”と”Effect”に、
  「Measure」を”Nominal”にします。
 ・「Analyze」→「」Descript Statistics」→「Crosstabs」
 ・変数選択画面で、「Mittel」→「Columns」、「Effect」→「Rows」
  ・「statistics」をクリック→「chisq」をチェック→「continue」
 ・「cells」をクリック→「Count」「Row」「Column」「Total」にチェック→「Continue」
 ・「OK」

output 画面に結果が出力されます。
Crosssummary

データがクロス集計表にまとめられているときは次の様に入力します。
Crosstable

そして、
 ・「Data」→「Weight Case」→「Frequeny Variable」→「Count」を選択
Crosscount 

 ・以下、前記の手順で実行します。

注釈:
やさしい医学統計手法(表8:分割表にまとめられたデータ)から引用。

結果は、
Mittel(偽薬=0、実薬=1)、Effect(無効=0、有効=1)の名義尺度となっています。
精密には、
・補正なし:
 X-squared = 12.1979, df = 1, p-value = 0.0004784
・補正あり:
 X-squared = 10.151, df = 1, p-value = 0.001442

となり、
偽薬と実薬の効果の割合には統計学的な有意差があり、その効果は偽薬で低く、実薬で高いと判断されます。

詳しくは、「やさしい医学統計手法」(3.1.2 離散量にかかわるとき)の解説を見て下さい。

なお、
「Analyze」→「Non-Parametric Statistics」→「Chi-Square」はカイ二乗の適合度検定です。

「Analyze」→「Descriptive Statistics」(記述統計)では、次の分析が出来ます。
 ・「Frequency」(度数分布)
 ・「Descriptive」(記述統計)
 ・「Explore」(探索的)
 ・「Crosstabs」(クロス集計表)

次回に続く!


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