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这种资料可以进行两种分析，一种是分析A法和B法的阳性率是否有差异，另一种是分析A法和B法之间是否有关联(association)。
对于第一种目的，如果b＋c>40，则用McNemar配对卡方检验;如果b＋c<40，则用校正的配对卡方检验。
对于第二种目的，可进行一致性检验，如Kappa检验(Kappa test)。
关于四格表资料的分析思路
2008-10-09 11:09:27|
四格表资料，也就是两个二分类变量组合而成的四格表。类似于下表：
这种资料的分析一般可根据不同的情形进行分析：
1. 如果总例数大于40，且所有理论数大于5，则用普通的Pearson卡方检验。
2. 如果总例数大于40，所有理论数大于1，但至少一个理论数小于5，则用校正的卡方检验或Fisher’s确切概率法检验。
3. 如果总例数小于40，或有理论数小于1，则用Fisher’s确切概率法检验。
可能有的人不清楚如何计算理论数，实际上，一般的统计软件，如SAS、SPSS等都会有相应的提示，比如SAS，如果有理论数小于5，就会有“WARNING: 25% of the cells have expected counts less than 5. Chi-Square may not be a valid test.”这样的提示。这意味着卡方检验不是一个有效的检验，应该采用确切检验更为合适。
还有人经常会问到如果格子中有的数值为0怎么办？这个其实不用考虑，仍然直接分析就可以，统计软件会根据理论数等情形给予提示，然后自己根据提示选择合适的方法即可。
| b |
||
| 阴性 |
c |
d |
这种资料可以进行两种分析，一种是分析A法和B法的阳性率是否有差异，另一种是分析A法和B法之间是否有关联(association)。
对于第一种目的，如果b＋c>40，则用McNemar配对卡方检验;如果b＋c<40，则用校正的配对卡方检验。
对于第二种目的，可进行一致性检验，如Kappa检验(Kappa test)。
关于四格表资料的分析思路
2008-10-09 11:09:27| 四格表资料，也就是两个二分类变量组合而成的四格表。类似于下表：
| 有效 |
无效 |
|
| 药物A |
N1 |
N2 |
| 药物B |
N3 |
N4 |
这种资料的分析一般可根据不同的情形进行分析：
1. 如果总例数大于40，且所有理论数大于5，则用普通的Pearson卡方检验。
2. 如果总例数大于40，所有理论数大于1，但至少一个理论数小于5，则用校正的卡方检验或Fisher’s确切概率法检验。
3. 如果总例数小于40，或有理论数小于1，则用Fisher’s确切概率法检验。
可能有的人不清楚如何计算理论数，实际上，一般的统计软件，如SAS、SPSS等都会有相应的提示，比如SAS，如果有理论数小于5，就会有“WARNING: 25% of the cells have expected counts less than 5. Chi-Square may not be a valid test.”这样的提示。这意味着卡方检验不是一个有效的检验，应该采用确切检验更为合适。
还有人经常会问到如果格子中有的数值为0怎么办？这个其实不用考虑，仍然直接分析就可以，统计软件会根据理论数等情形给予提示，然后自己根据提示选择合适的方法即可。