第1个回答 2023-05-21
总之，对卡方检验是一种常见的统计检验方法，适用条件包括有“对”或百度文库配对”的比较组，率性分布，等的方差，等的观测数量，量的独立性，够的样本数量等。
McNemar's检验（配对卡方检验）用于分析两个相关率的变化是否有统计学意义。
首先，需要将数据整理成2*2的四格表（如单元格A表示干预前和干预后都饮酒的9人）。
McNemar’s检验的公式χ2 = (B-C)2/(B+C)，对于上述数据χ2 = (15-5)2/(15+5)=5.000，根据自由度为1的卡方分布，可利用EXCEL根据该卡方值计算对应的P值=0.025。
北京大学医学出版社2006年出版的《卫生统计学教程》中写到，当B+C≤40时，还需要做连续性校正，χ2 = ( |B-C| -1)2/(B+C)，则上述数据对应的χ2 = ( |15-5| -1)2/(15+5)=4.050, 该卡方值对应的P值=0.044。
可以看到SPSS给出了Asymptotic Sig. (2-sided test)，该行的值是经过连续校正后的P值。而Exact Sig. (2-sided test) 是根据二项分布计算精确P值。SPSS中，非对角线格子（B+C）的观测数大于25时，不展示精确P值，只展示近似P值。
后文会探讨二项分布计算精确P值，这里先探讨Asymptotic Sig. (2-sided test)。实际上，不管B+C的值多少（≤40或＞40），SPSS给出的Asymptotic Sig. (2-sided test)都是经过连续校正的。
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