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在医学专业期刊的临床资料中,比较常见的定性资料大致可分为2×2表、2×C表、R×2表和R×C表.常见的统计分析方法有Pearsonχ2检验、校正χ2检验、McNemarχ2检验、Fisher精确概率法、秩和检验、Ridit分析、等级相关分析、趋势χ2检验、Kappa检验等.但对于定性资料的统计学分析,有些作者对数据的类型与属性不加区分,一概采用χ2检验分析所有的定性资料,这往往会导致得出错误的统计推断.现就常见错误分析如下.
1分析2×2表资料常见误区及正确用法
1.1常见的误区
在分析2×2表的数据资料,作者往往不判断此项研究是否为配对设计,通常选用Pearsonχ2检验,这可能会得出错误的统计推断,因此,在分析2×2表资料的数据时,如果是配对设计的资料采用McNemarχ2检验,否则应用一般的χ2检验和校正的χ2检验.
1.2正确的用法
如果例数≥40,所有格子的理论频数≥1,有1个格子的理论频数<5,不适合用一般的χ2检验,而是选用校正的χ2检验.选择χ2检验可能会得出完全相反的结论.如果例数<40,或有1个格子的理论频数<1,选用Fisher确切概率法[1].
2分析2×C和R×2列联表资料常见误区
2.1常见误区
2×C列联表资料指原因变量为二值变量,而结果变量为多值变量的列联表；R×2列联表资料是指原因变量有R个取值的变量,而结果变量为二值变量的列联表.在分析2×C和R×2列联表资料时,作者通常不根据行变量或列变量的具体性质和分析的目的而采用相应的统计分析方法,而一律选用Pearsonχ2检验和Fisher确切概率法检验.分析2×C和R×2列联表资料时,关键在于R行或C列是否为有序变量[2].
2.2正确的用法
2.2.12×C列联表结果变量为无序分类变量时,如果例数≥40,且理论数<5的格子数<总格子数的25%,则用普通的Pearsonχ2检验.如果例数<40,或理论数<5的格子数>总格子数的25%,则用Fisher确切概率法.
结果变量为有序多分类变量时,采取秩和检验或Ridit分析等方法来解决两组有序变量平均秩上的差别是否具有统计学意义；也可以进行线性趋势检验说明行变量和列变量是否存在线性趋势关系.
2.2.2R×2列联表原因变量为无序分类变量时,如果例数≥40,且理论数<5的格子数<总格子数的25%,则用普通的Pearsonχ2检验.如果例数<40,或理论数<5的格子数,大于总格子数的25%,则用Fisher确切概率法.
原因变量为有序多分类变量：根据分析目的不同选用不同的统计学方法.如果要分析原因变量间的频数分布是否相同,则可用一般Pearsonχ2检验或Fisher确切概率法；如果要分析原因变量的频率是否随行变量取值增加而呈线性增加或下降趋势,则要选用线性趋势检验[2].
3分析R×C列联表资料常见误区及正确用法
3.1常见误区
分析R×C列联表的资料时,要考虑原因变量和结果变量是否为有序变量,属性是否相同,理论频数<5的格子数多少以及分析目的而采用不同的统计分析方法,不能用Pearsonχ2检验分析所有的R×C列联表[3].
3.2正确用法
3.2.1双向无序R×C列联表R×C列联表中原因变量与结果变量均为无序分类变量（表1）.若研究目的为多个样本率（或构成比）比较,可用R×C列联表资料的χ2检验；若研究目的为分析两个分类变量之间有无关联性以及关系的密切程度时,则采用R×C列联表资料的χ2检验以及Pearson列联系数进行分析.
3.2.2单向有序R×C列联表R×C列联表中原因变量是有序的,而结果变量是无序的（表2）.研究目的若是多个构成比的比较,如分析不同年龄组恶性肿瘤的构成情况,应用行×列表资料的χ2检验进行分析.
3.2.3双向有序且属性不同R×C列联表R×C列联表中原因变量和结果变量均是有序的,但属性不同（表4）.若研究目的为分析不同年龄组患者疗效间有无差别时,可视为单向有序R×C表资料,选用秩和检验；若研究目的为分析两个有序分类变量间是否存在相关关系,宜用等级相关分析或Pearson相关分析；若研究目的为分析两个有序分类变量间是否存在线性变化趋势,宜用有序分组资料的线性趋势检验.
3.2.4双向有序且属性相同R×C列联表双向有序属性相同的R×C表中的两分类变量皆为有序且属性相同（表5）.实际上是2×2配对设计的扩展,此时宜用一致性检验（或称Kappa分析）,而非一般的χ2检验.
综上所述,在分析定性资料时,不能千篇一律采用χ2检验,首先要考虑总例数和理论数,然后要考虑R×C列联表是否为有序资料,由于有序资料比无序R×C表资料所蕴含的信息要丰富,不能按照无序资料的分析方法分析,会损失很多信息,甚至会造成相反的结论,影响研究结果.