卡方检验回答的问题仅仅是“构成比”或者“率”上的差异是否具有统计学意义,而不能回答效应指标的强度高低问题。比如某研究比较了两类人群胰腺癌分期的分布状况,如下表所示:
此类数据的一个显著特点是胰腺癌的分期(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期)是一个等级资料,研究者的研究目的是分析甲乙两群人胰腺癌的分期是否有差别,是一个强度“分期早晚”的问题,而不是“构成比”的差异。若用卡方检验处理此类数据,得出的结论就是“甲乙两类人群胰腺癌分期构成比上的差异是否具有统计学意义”,而无法明确“孰高孰低”的问题。以上述表格为例,卡方检验结果显示有统计学意义,但问题在于:根据表中数据,人群甲以Ⅰ期和Ⅳ期为主,人群乙以Ⅱ期和Ⅲ期为主,让人完全无法判断两类人群的疾病分期“孰早孰晚”的问题。
处理此类数据的一般方法是将分期进行秩转换,然后以秩和检验进行统计分析,也可以直接采用Riddit分析进行统计。
4.对于多组资料反复使用卡方检验进行比较
又是研究者面对的数据可能有多行或者多列(R×C资料),研究者需要逐一比较各组数据的差异是否有统计学意义。比如某研究者对不同血型的个体患乙型肝炎的情况进行了调查,得出如下数据:
这是一个率的比较问题,研究目的主要在于分析各个血型的人群HBV感染的发病率是否相同。处理此类数据,一般是直接采用卡方检验从整体上分析各组人群率(构成比)上的差异是否具有统计学意义;若具有统计学意义,则根据研究目的进一步觉得是否进行组间的比较。以本研究为例,研究者可能还需要逐一比较各组HBV感染的发病率之间的差异是否具有统计学意义。处理此类数据时,最容易犯的一类错误就是将表格进行拆分成六个四格表反复采用卡方检验进行统计分析。实际上,这种错误的统计学方法类似于“反复使用t检验比较多组资料”,会增大Ⅰ类误差的概率。正确的做法应该是采用卡方分割法,通过改校正验水准的方式来进行两两比较。
需要说明的是,在整体比较之后是否需要进行两两比较,如何进行两两比较在很大程度上取决于专业需要,或者说研究目的,特别是分组因素的“属性”是否相同。比如某研究欲分析了基因A在类风湿性关节炎中的表达情况(基因表达情况以阳性和阴性进行描述),除了健康对照外,研究者还设立了疾病对照组,包括系统性红斑狼疮和干燥综合症。研究者得到了如下表格:
研究者的目的主要是探讨A基因在类风湿性关节炎中的表达与健