卡方检验和T检验一样，是医学论文中常用的一种统计分析方法。对于医学论文来说，四格表数据的卡方检验是一种常见的统计分析方法，医学论文中有时也会用到row * list数据(即行数或(和)列数大于2)的卡方检验。本文将详细介绍行*表数据的卡方检验和检验方法的选择(请仔细仔细阅读最后两段)。
皮尔逊卡方检验通常用于比较多个样本率或成分比。皮尔逊列联系数C(取值范围为0-1，越接近0，关系越不密切，越接近1)一般用于双向无序数据的相关性检验。双向有序数据的线性趋势检验首先使用皮尔逊卡方检验计算总卡方值，然后计算线性回归分量，最后计算偏差线性回归分量。多采样率之间的多重比较方法包括卡方分割法、谢菲置信区间法和SNK法。第一种方法常用于医学文章，指的是多组之间的成对比较。为了降低产生I类错误的概率，需要重新定义测试等级A(A’=2a/(2k(K-1))，其中A为初始测试等级，K为采样率数。
清单数据检验方法的选择。1.对于双向无序行列表数据，如果比较采样率或构成比，则采用一般卡方检验；若采用相关检验及其密切相关度，则采用一般卡方检验和皮尔逊列联数C。2.单向有序数据，如果分组变量有序，索引变量无序，使用一般卡方检验；如果分组变量无序，指标变量有序，则采用非参数检验。3.具有相同属性的双向有序数据(即配对数据)一般通过一致性检验和Kappa检验进行检验。4.对于双向有序属性不同的数据，如果分析组间差异，则采用非参数检验；如果进行相关性分析，则采用等级相关性分析。如果分析线性趋势，则使用线性趋势测试。
医学论文易错点：1。列联表数据格的理论值不应小于1，1T5的格数不应超过格总数的1/5。如果没有，可以考虑增加样本量，合并或删除对应的格和Fisher精确概率方法。2.成对数据的卡方检验直接用于多个抽样率的比较，忽略了多种检验方法的使用。3.医学论文最常见的错误是直接应用卡方检验，不考虑分组和/或索引数据的顺序。
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