临床医生必备统计方法：卡方检验

Question

如题所述

Answer 1

对于临床医生而言，掌握卡方检验这一统计方法至关重要。尽管初听之下可能有些陌生，但实际上，它是Chi-Square Test的中文译名，主要用于评估变量（特征）与应变量之间是否存在显著关联。在研究吸烟与肺病关联性时，卡方检验便大显身手。

卡方检验的核心是统计样本中实际观测值与理论预测值的偏差，偏差越大，卡方值越高，反之则低。当我们质疑吸烟与肺病的关联性时，会用到抽样数据进行验证。例如，调查数据显示，肺病患者中吸烟比例为48%，远高于非肺病患者的20%，但仅凭此能否判断有显著差异？这就需要通过卡方检验来确定。

通过假设吸烟与肺病无关联，计算理论上的吸烟比例，然后与实际数据对比。如果仅是抽样误差，卡方检验值会较小；若差异显著，卡方值大，意味着原假设不成立。卡方值的判断需要参照自由度和临界值，如自由度为1时，若卡方值大于3.84，通常认为是小概率事件，即两者的关联显著。

以具体例子中的60.53的卡方值来说，远超临界值3.84，证明了吸烟与肺病间存在显著关联。卡方检验不仅在医学研究中常见，也应用于日常生活的随机事件分析，如硬币正反面的概率测试。它在统计学中扮演着重要角色，对于医生来说，理解和掌握这一方法是提高数据分析能力的关键。