CMH卡方统计方法

藤菜

对于反应变量为有序分类的资料一般不采用Pearson进行统计分析，而是采用Cochran-Mantel-Haensel (CMH或称CMH卡方)统计方法进行分析.
某研究进行A药和B药对某慢性病进行治疗，疗效评价采用自我评价，共有185人进行了治疗结束后的自我评价，初步整理结果如表1。因为自我评价为有序的分类资料，关心的是两种药物的疗效评价孰好孰坏，采用CMH检验的行平均分统计量进行统计分析.
表1 病人的自我评价
组别 无效 好转 显效 痊愈 合计
A药   15    21     24     29    89
B药   20    33     25     18    96
合计  35    54     49     47   185
本研究为多中心研究，分析时要考虑到医院间可能存在差别，需要对医院因素进行校正，以医院为层。对于分层的CMH c2，Stata中暂时没有相应的命令，因此对该例采用SAS程序进行分析，程序如下：
data exam3;
input group effect hos f;
cards;
1   1   1   4
1   1   2   5
1   1   3   6
1   2   1   6
1   2   2   6
1   2   3   9
1   3   1   8
1   3   2   7
1   3   3   9
1   4   1   8
1   4   2   11
1   4   3   10
2   1   1   7
2   1   2   6
2   1   3   7
2   2   1   13
2   2   2   11
2   2   3   9
2   3   1   8
2   3   2   8
2   3   3   9
2   4   1   8
2   4   2   5
2   4   3   5
;
proc freq;
tables hos*group*effect/cmh nopercent nocol norow;
weight f;
run;
Summary Statistics for dis by effect
                                       Controlling for hos
              Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
            Statistic    Alternative Hypothesis    DF       Value      Prob
----------------------------------------------------------------------------
              1        Nonzero Correlation        1      4.3953    0.0360
              2        Row Mean Scores Differ     1      4.3953    0.0360
              3        General Association        3      5.7198    0.1261
Total Sample Size = 185
程序中hos为中心变量，group表示不同分组，effect为疗效，f为频数，结果行平均分检验c2＝4.3953，p＝0.036。可以认为，排除中心因素影响后，两种药物的自我疗效评价不同。

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SPSS中可以用对话框直接实现。