
SPSS編程在Ridit分析中的應(yīng)用
多樣本有序分類(lèi)資料(或等級(jí)資料)我們一般采用非參數(shù)檢驗(yàn)——H檢驗(yàn)(Kruskal-Wallis法),但其結(jié)論只得出三組或多組間總的有差別,若要知道兩兩間是否有差別,則沒(méi)有Ridit分析只要一次就能得出兩兩比較結(jié)果那么方便。Ridit分析是一種關(guān)于等級(jí)資料進(jìn)行對(duì)比組與標(biāo)準(zhǔn)組比較的假設(shè)檢驗(yàn)方法,其基本思想是先確定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組(常用以往積累資料或樣本含量相當(dāng)大的資料)作為特定總體,求得各等級(jí)的R值,標(biāo)準(zhǔn)組平均R值理論上可以證明等于0.5,其它各組與標(biāo)準(zhǔn)組比較,看其可信區(qū)間是否與0.5重疊,來(lái)判斷組間的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性[1],最后得出專(zhuān)業(yè)解釋。而Ridit分析在SPSS中卻沒(méi)有現(xiàn)成的模塊,但我們可以通過(guò)編程可以方便的實(shí)現(xiàn)之,茲介紹下:
1. 建立或調(diào)用SPSS數(shù)據(jù)文件
某醫(yī)生用三種方劑治療某婦科病,療效如表1,問(wèn)三種方劑的療效有無(wú)差別[2]。首先建立表1的1~4列數(shù)據(jù)文件,EFFECT:療效(1:無(wú)效,2:好轉(zhuǎn),3:顯效,4:控制);A:糖衣片頻數(shù);B:黃酮片頻數(shù);C:復(fù)方組頻數(shù)。
表1 三種方劑療效比較的SPSS數(shù)據(jù)文件(第1~4 列)及編輯后運(yùn)行的各等級(jí)Ridit值計(jì)算表
療效 糖衣片 黃酮片
A EFFECT B
② ① ③
1 48 5
2 184 16
3 77 18
4 52 19
2.SPSS程序的編制和運(yùn)行
(1)在數(shù)據(jù)編輯窗口(Data Editor),通過(guò)通過(guò)菜單選擇:File→New→Syntax,打開(kāi)語(yǔ)句編輯窗口(Syntax Editor);若已經(jīng)建立程序,可通過(guò)Open→Syntax直接打開(kāi)。
(2)在語(yǔ)句編輯窗口,用鍵盤(pán)輸入表2的程序。
表2 Ridit分析的SPSS程序(不要輸入行號(hào))
行號(hào) 程序 行號(hào) 程序
1 CREATE L=CSUM(A). 17 T-TEST
2 COMPUTE L1=LAG(L,1). 18 /TESTVAL=0
3 IF (effect=1) L1=0. 19 /VARIABLES=R
4 COMPUTE D=A/2. 20 /CRITERIA=CIN (.95) .
5 COMPUTE T=L1+D. 21 WEIGHT BY B .
6 IF (EFFECT=4) S=L. 22 T-TEST
7 SORT CASES BY EFFECT(D). 23 /TESTVAL=0
8 LOOP IF (EFFECT<4). 24 /VARIABLES=R_B
9 COMPUTE S1=LAG(S,1). 25 /CRITERIA=CIN (.95) .
10 COMPUTE S=S1. 26 WEIGHT BY C .
11 END LOOP IF (EFFECT=1). 27 T-TEST
12 COMPUTE R=T/S. 28 /TESTVAL=0
13 SORT CASES BY EFFECT(A). 29 /VARIABLES=R_C
14 COMPUTE R_B=R. 30 /CRITERIA=CIN (.95) .
15 COMPUTE R_C=R. 31 EXECUTE.
16 WEIGHT BY A .
以上程序在語(yǔ)句編輯窗口輸入時(shí),不要輸入行號(hào),程序中的英文字母不分大、小寫(xiě)。另外該程序也可在Word、記事本等其他文本編輯軟件中編輯,然后只要通過(guò)復(fù)制將程序粘貼到Syntax Editor窗口。
(3)在語(yǔ)句編輯窗口,通過(guò)菜單選擇:Run→All運(yùn)行程序。
3.結(jié)果解釋
以上程序是以糖衣片(A)組作為標(biāo)準(zhǔn)組計(jì)算R值,L:累積頻數(shù)(為求L1的中間變量);L1:累積頻數(shù)下移一行;D:標(biāo)準(zhǔn)組各等級(jí)之半;T:為L(zhǎng)1欄加上D欄的值;S:標(biāo)準(zhǔn)組的總例數(shù);S1(為求S的中間變量);R:標(biāo)準(zhǔn)組的R值。程序運(yùn)行后,還可在Output窗口中查看到A、B、C三組的平均R值及95%的可信區(qū)間:糖衣片的平均R值為0.5,與理論相符,說(shuō)明計(jì)算正確;黃酮片:平均R值為0.6493,95%CI(0.5758,0.7228);復(fù)方片:平均R值為0.5045,95%CI(0.4371,0.5718)。根據(jù)可信區(qū)間是否與標(biāo)準(zhǔn)組(理論上為0.5)相交來(lái)決定各對(duì)比組間的顯著性水平,如圖1,糖衣片的R值對(duì)應(yīng)于0.5,復(fù)方片95%的可信區(qū)間與糖衣片平均R值(理論上為0.5)重疊,所以P>0.05,故復(fù)方片與糖衣片之間的療效無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性,尚不能認(rèn)為兩者療效間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異;而黃酮片可信區(qū)間與理論R值0.5不重疊,則P<0.05,故黃酮片與糖衣片之間的療效存在統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性;同理可知,黃酮片與復(fù)方片的可信區(qū)間也不重疊,故兩者療效存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。
圖2 標(biāo)準(zhǔn)組平均R值、對(duì)比組平均R值及95%可信區(qū)間
4.程序解釋
第1~3行:計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)組累計(jì)頻數(shù)(移下一行)。CSUM(Cumulative
sum)為計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)組的累加和L,LAG(variable,ncases)為數(shù)值型函數(shù)或字符型函數(shù)[2],返回?cái)?shù)據(jù)集中某一變量(variable)的ncases之前的觀測(cè)值所屬變量的值,對(duì)第1個(gè)觀察值來(lái)說(shuō),將返回缺失值(數(shù)值型變量)或空格(字符型變量)[3]。本例實(shí)際上是將變量L的值下移一行。
第4行:計(jì)算D標(biāo)準(zhǔn)組各頻數(shù)之半。
第5行:計(jì)算T,即標(biāo)準(zhǔn)組各頻數(shù)之半與累計(jì)頻數(shù)(移下一行)之和。
第6~11行:計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)組總例數(shù)S,其中S1是為了計(jì)算S而設(shè)定的中間變量,LOOP和END
LOOP為循環(huán)語(yǔ)句,必結(jié)合使用,可同時(shí)控制變量轉(zhuǎn)換的次數(shù)和條件,本例中的第一次循環(huán),對(duì)EFFECT<4的個(gè)例進(jìn)行變量轉(zhuǎn)換;第二次循環(huán)時(shí),對(duì)EFFECT<3的個(gè)體進(jìn)行變量變換,直至EFFECT=1,循環(huán)結(jié)束。
第12~15行:產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)組及A組(變量A_R)和B組(變量B_R)的R值,這三組的R值是一樣,其中A組與B組的R值是為了計(jì)算A、B兩組的可信區(qū)間作準(zhǔn)備。
第16~31行:分組計(jì)算糖衣片A(標(biāo)準(zhǔn)組)、黃酮片B及復(fù)方組C的95%的可信區(qū)間,可在Output窗口中查看。第16、21、26行分別對(duì)A、B、C各組的頻數(shù)進(jìn)行加權(quán)(Weight),第17~20行是調(diào)用T-Test程序計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)組的平均R值。第22~25行和第27~30行為分別計(jì)算黃酮片(B組)及復(fù)方組(C組)的平均R值及95%的可信區(qū)間。
5.組內(nèi)不能確定標(biāo)準(zhǔn)組時(shí)SPSS的處理方法
若標(biāo)準(zhǔn)組數(shù)量很大時(shí),可看作總體(如上例把糖衣片看成標(biāo)準(zhǔn)組),不必計(jì)算抽樣誤差,將對(duì)比組作為樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。但有時(shí)相互比較的各組樣本中往往并無(wú)例數(shù)很多的組別,如仍將其中一組作為標(biāo)準(zhǔn)組依照上例方法處理是不適當(dāng),這時(shí)可將各組的等級(jí)合并,以其合計(jì)數(shù)作為各等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)分布,計(jì)算各等級(jí)的Ridit值。在以上程序中只要利用COMPUTE命令產(chǎn)生一個(gè)新的變量來(lái)表示各組的等級(jí)合并,如在第1行插入:COMPUTE
Tf(合計(jì)頻數(shù))=A+B+C;再將上面的程序作適當(dāng)?shù)男薷?,即可算出各組的平均R值。然后用u檢驗(yàn)公式(兩組時(shí)用)或χ2檢驗(yàn)公式(多組時(shí)用)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)[2],u值或χ2值計(jì)算可以在Transform→Compute菜單中利用軟件提供的各種函數(shù)和表達(dá)式來(lái)實(shí)現(xiàn),同時(shí)也可利用其中的統(tǒng)計(jì)函數(shù)u值累積分布函數(shù)(CDF.NORM(u,0,1))或χ2累積分布函數(shù)(CDF.CHISQ(χ2,df))直接返回相應(yīng)的P值,具體過(guò)程不多加詳述。
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