說到卡方檢驗，相信很多小伙伴會覺得這不簡單。這不是匯率的比較。只要看到分類變量，就可以直接用卡方檢驗，用SPSS計算結果兩三次，得到P

但是，當你嘗試打排位賽，嘗試提升位置的時候，不如花一點時間，用一點咖啡學習一些有趣的統(tǒng)計知識，讓你在統(tǒng)計的大坑里不斷掌握經驗，提升水平，也是一個不錯的選擇。

層次分析法是控制混雜因素的常用方法。它根據混雜因素對數據進行分層，然后計算每一層的或值。如果層間OR值不一致，說明分層因素中可能存在混雜效應，需要單獨報告OR值；如果層與層之間的“或”值相同，則可以將“或”值組合起來計算調整后的“或”值。

那么，如何判斷層間的OR值是否一致呢？有沒有相關的統(tǒng)計方法來檢驗？如果層與層之間的OR值是同質的，如何計算合并后的OR值？這個時候卡方測試家族會發(fā)“分層卡方測試”，本期會詳細介紹你。

分層卡方檢驗

分層卡方檢驗，又稱Cochran-Mantel-Haenszel檢驗(CMH檢驗)，主要用于上述分層分析，即在研究暴露/治療因素與結局事件相關性的基礎上，考慮分層因素的混合效應。

CMH檢驗通過控制分層因素來檢驗暴露/治療因素和調整后的結果事件之間的相關性。事實上，CMH檢驗不再是簡單的單因素分析，而是已經開始融入多因素分析的思維模式，應該算是最簡單的多因素分析方法。

研究實例

例如，年輕的咖啡學生計劃討論吸煙對某種疾病風險的影響，包括350名受試者，并記錄他們的疾病狀態(tài)、吸煙、性別等信息。

首先，通過卡方檢驗檢驗吸煙因素與疾病的相關性。結果顯示皮爾遜χ2=3.607，P=0.058，OR=1.701，95% CI = 0.980-2.953，無統(tǒng)計學意義。因此，吸煙對患病風險沒有影響。

沒有得到陽性結果的咖啡很不開心，但咖啡發(fā)現卡方檢驗P值非常接近0.05，且OR > 1，傾向于認為吸煙是危險因素。因此，Cafe重新檢查了數據，發(fā)現男女吸煙者比例差異較大，其中男性吸煙者占49.6%，女性吸煙者占18.4%，兩組差異有統(tǒng)計學意義(P

咖啡判斷性別可能是一個混合因素，在初步分析中影響了吸煙對疾病的整體影響。因此，咖啡決定將性別作為分層因素，采用分層卡方檢驗分析不同性別分層下吸煙因素對疾病風險的影響。

SPSS操作

單擊設計統(tǒng)計→交叉表

在“交叉表”對話框中，選擇“行變量”框中的“疾病”，選擇“列變量”框中的“吸煙”，選擇“層”框中的分層因子“性別”作為分層基礎。

如果需要同時控制多個分層因子，可以點擊下一步，在框中選擇下一個分層因子。SPSS最多允許8層。

單擊統(tǒng)計，檢查卡方、風險和科克倫以及曼特爾-海恩斯?jié)蔂柦y(tǒng)計，單擊繼續(xù)返回，然后單擊確定完成操作。

結果解釋

1.在卡方檢驗卡方檢驗表中，分別給出了男性、女性和一般人群的卡方檢驗結果。

對于男性，皮爾遜χ2=8.433，P=0.004，OR=2.769，95% CI = 1.368-5.607，具有統(tǒng)計學意義，提示吸煙是男性患此病的危險因素。

女性，皮爾遜χ2=0.966，P=0.326，OR=0.463，95% CI = 0.097-2.214，無統(tǒng)計學意義，提示吸煙對女性該病的發(fā)生無影響。

2.比值比同質性檢驗，即檢驗不同層下OR值是否一致，也稱OR值同質性檢驗。兩種同質性檢驗方法的統(tǒng)計量及其檢驗結果輸出在表中。布雷斯洛-戴法χ2=4.624，P=0.032，塔隆法χ2=4.617，P=0.032。兩種方法都表明p

3.條件依賴的檢驗，即分層卡方檢驗的結果，其中行變量和列變量分別為疾病和暴露因素，假設檢驗為“病例組和對照組的暴露因素比例是否有差異”。

兩種方法的統(tǒng)計量輸出在表中，柯克蘭方法χ2=4.599，P=0.032，曼特爾-海恩斯?jié)蔂柗椒é?=3.960，P=0.047，前者是后者的改進，兩種方法均顯示P

Mantel-haenszel共同優(yōu)勢比估計，即估計的組合OR值，是在上述優(yōu)勢比同質性檢驗認為所有層OR值都是同質的前提下，進一步估計組合相關強度。SPSS使用伍爾夫方法檢驗or值是否具有統(tǒng)計顯著性，其假設檢驗應為“OR值是否等于1”。

本病例結果顯示，控制性別分層影響后，吸煙為危險因素，其合并OR=1.935，95% CI為1.065-3.519，伍爾夫法計算的P值為0.030。

但需要注意的是，在本例中，優(yōu)勢比同質性檢驗的結果顯示層間OR值存在一定的異質性，此時不宜合并OR值，建議分層上報；如果層之間的或值一致，則可以報告最終的組合或值。

寫結論

1.如果層間或值的質量不同，則按等級報告結果，結果描述如下:

優(yōu)勢比同質性檢驗表明p

2.如果層間OR值是同質的，結果描述如下:(本案例研究不適用于這種情況，但此處僅給出一個示例)

優(yōu)勢比同質性檢驗的結果表明，層間的或值是同質的(P > 0.05)；0.05)，所以在控制了性別分層的影響后，吸煙是該病發(fā)生的危險因素，其合并OR=1.935，95% CI = 1.065-3.519，P=0.047。

注:對于前述“3。分層卡方檢驗結果”和”4。根據曼特爾-海恩斯?jié)蔂柗ü浪愕摹盎颉敝档臋z驗結果”，它們的P值在結論上應該是一致的。

根據《醫(yī)學統(tǒng)計學》(孫振秋主編)教材中的介紹，層次分析的OR值可以用Mantel-Haenszel方法估計，OR值的假設檢驗直接用Mantel-Haenszel卡方檢驗的χ2統(tǒng)計量進行，OR值的95%置信區(qū)間用Miettinen方法計算，所以Mantel-Haenszel卡方檢驗的P值可以在這里報道。

SPSS使用伍爾夫方法計算OR值的95%置信區(qū)間，并進行檢驗。此時P=0.030。由于計算方法不同，P值略有不同，但結論一致。