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图13-4 Data View窗口内录入数据
分析：
Data → Weight Cases… Weight cases by： Frequency Variable框：f OK Analyze →Descriptive Statistics → Crosstabs Rows框：r Columns框：c Statistics： Chi-square Contingency coefficient
Nominal
Continue Cells：Counts
Observed Expected
Continue OK
输出结果
乙法 * 甲法 Crosstabulation甲法阴性乙法阴性阳性TotalCountExpected CountCountExpected CountCountExpected Count1511.0913.02424.0阳性812.01814.02626.0Total2323.02727.05050.0 13-11
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Chi-Square TestsAsymp. Sig.(2-sided)111.025.049.023.0464.957501.026.024Exact Sig.(2-sided)Exact Sig.(1-sided)ValuePearson Chi-SquareContinuity CorrectionLikelihood RatioFisher's Exact TestLinear-by-LinearAssociationN of Valid Casesa. Computed only for a 2x2 tableadfb5.0593.8625.143b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is11.04.Symmetric MeasuresAsymp.Std. Errorab ValueNominal by NominalInterval by IntervalOrdinal by OrdinalN of Valid Casesa. Not assuming the null hypothesis.b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.Contingency CoefficientPearson's RSpearman Correlation.303.318.31850Approx. TApprox. Sig..025.024c.024c.134.1342.3242.324
c. Based on normal approximation. 3．解：
(1) 本题为等级资料，应采用Spearman秩相关分析，并用单侧检验。
表13-5 404例流行性出血热患者的病情转化情况
早期分度
x 轻度 中度 重度 合计 秩次范围 平均秩次qi
最后定型 y
轻型 98 5 1 104 1~104 52.5
中型 20 136 2 158 105~262 183.5
重型 1 21 120 142 263~404 333.5
119 162 123 404
? ?
合计 秩次范围 1~119 120~281 282~404
? ? ?
平均秩次
pi 60 200.5 343
? ? ?
将n对实测值xi与yi(i=1,2,3,…,n)分别从小到大编秩(相同秩次取平均值)，以pi表示xi的秩次，qi表示yi的秩次，将pi、qi直接替换式(13.1)中的x和y，即用秩次作为分析变量值，直接计算Pearson积矩相关系数。
lpp??pi?(?pi)/n?4845143 lqq??q?(?q)/n?4833900
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/? lpq??pq?(?p?q)n43136 4rs?lpqlpplqq?0.891
但需进行假设检验以推断总体上这种相关是否存在。
(2) 对总体秩相关系数?s作假设检验，本例中rs=0.891，n=404>50，采用式(13.4)和式(13.5)作t检验。
1)建立检验假设，确定检验水准
H0:?s?0，即流行性出血热的早期分度和最后定型无相关关系
H1:?s?0，即流行性出血热的早期分度和最后定型有正相关关系
单侧??0.05 2) 计算检验统计量 由式(13.4)和式(13.5)得
t?rs1?rs2?0.8911?0.891404?22?39.349
n?2??n?2?402
3) 确定P值，作出统计推断
查t界值表(附表3)，得P?0.001，按??0.05水准，拒绝H0，接受H1，可以认为流行性出血热的早期分度和最后定型存在正相关关系，随着早期分度的增高其最后定型加重。
SPSS操作 数据录入：
打开SPSS Data Editor窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，f为每个格子实际例数，行变量r为早期分度(取值1、2、3分别表示轻度、中度、重度)，列变量c为最后定型(取值1、2、3分别表示轻型、中型、重型)。再点击Data View标签，录入数据(见图13-5，图13-6)。
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图13-5 Variable View窗口内定义要输入的变量
图13-6 Data View窗口内录入数据
分析：
Data →Weight Cases… Weight cases by： Frequency Variable框：f OK Analyze → Correlate → Bivariate … Variables框：r c
Correlation Coefficients
Test of Significance
OK Spearman
One-tailed
输出结果
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Correlations早期分度Spearman's rho早期分度Correlation CoefficientSig. (1-tailed)N最后定型Correlation CoefficientSig. (1-tailed)N**. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed).1.000.404.891**.000404最后定型.891**.0004041.000.404 (3) 结果解释： Spearman秩相关系数rs?0.891?0，P?0.001，按??0.05水准，拒绝H0，接受H1，可以认为流行性出血热的早期分度和最后定型存在正相关关系，随着早期分度的增高其最后定型加重。
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