一、问题与数据

有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断（表1），判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。

表1 进口药和国产药治疗效果

二、对问题分析

之前介绍过成组设计的列联表，它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性，以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例，例子中行变量“药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。

但是配对设计的列联表却有些不同，它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性，只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示，行和列均指的是患者是否患有癌症，所不同的是一个是A方法，另一个是B方法。这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时，再用成组计数资料的χ²检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ²检验(McNemar检验)。

为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢？其实这两种方法各有侧重：

1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性；配对χ²检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别；

2、Kappa检验会利用列联表的全部数据，而配对χ²检验只利用“不一致“数据，如表1中b和c；

3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小，而配对χ²检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。

Kappa值判断标准：

Kappa≥0.75，说明两种方法诊断结果一致性较好；

0.4≤Kappa<0.75，说明两种方法诊断结果一致性一般；

Kappa<0.4，说明两种方法诊断结果一致性较差。

有关具体计算过程，我们这里可以交给计算机统计软件SPSS来完成。

三、SPSS操作

请先登录

这么重要的内容，赶快登录查看吧！

登录

四、结果解释

请先登录

这么重要的内容，赶快登录查看吧！

登录

五、撰写结论

A方法和B方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.506，P<0.001)； B诊断阳性率为67.9%，明显高于A诊断(50.9%)，且差别具有统计学意义(P=0.022)。

PS: R*C配对列联表的χ²检验应用Bowker检验，SPSS的具体操作方法同McNemar检验。

六、更多阅读

• 【SPSS教程】配对样本t检验

  研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的均数是否存在差异，可以使用配对样本t检验。使用配对样本t检验时，需要考虑4个假设

• 【SPSS教程】Wilcoxon符号秩检验（配对样本）

  当一组配对样本的数据中差值d服从正态分布时，我们可以选用配对样本t检验的方法进行统计检验，具体方法参见文章“配对样本的t检验”。但是，如果差值d不符合正态分布时，我们该如何处理呢？