一、问题与数据

某康复科医生拟评价行为干预对卒中患者戒烟行为的效果。患者分别在基线、干预3个月和干预6个月时进行调查。该医生想知道干预后研究对象戒烟的比例是否一直上升。因此，随机选取了63例进行行为干预的研究对象，并收集了所有研究对象基线（baseline），干预3个月（month3）和干预6个月（month6）的吸烟状态。吸烟赋值为1，不吸烟赋值为0。部分数据如图1。

图1 部分数据

二、对问题分析

要检验三组或多组相关样本中，分类变量是否存在差异，可以使用Cochran’s Q 检验。Cochran’s Q 检验可以理解为多组配对卡方检验，但需要考虑以下4个假设。

假设1：观测变量为二分类，且两类之间互斥。互斥是指一个研究对象只能在一个分组中，不可能同时出现在两个组中。例如 “吸烟”和“不吸烟”等。

假设2：分组变量包含3个及以上分类，且各组之间相关。（当分组变量只有2个分类时，可使用McNemar’s检验）

假设3：样本是来自于研究人群的随机样本。然而实际中，样本并非都是随机样本。

假设4：样本量足够。当样本量n≥4且nk≥24（k为分组变量数）时，可以采用Cochran’s Q检验；否则采用“精确” Cochran’s Q检验。（计算Cochran’s Q 检验的样本量n时，需要减去三次测试结果都一致的样本数，详见3.1部分。）

本研究中，观测变量有两个分组且互斥（“吸烟”和“不吸烟”），符合假设1；分组变量包含3个分类（基线、干预3个月和干预6个月时），各组之间相关，符合假设2；研究对象是随机选取，符合假设3。

那么应该如何检验假设4，并进行比较呢？

三、SPSS操作

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四、结果解释

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五、撰写结论

5.1 符合假设4时

基线、干预个月和干预6个月时，研究对象不吸烟的比例分别为22.2%、44.4% 和 63.5%。运用Cochran’s Q 检验对三个时间点吸烟状态进行调查，三个时间点戒烟比例的差异具有统计学意义，χ²=26.737，P<0.001。采用Dunn’s检验（经Bonferroni法校正）进行事后的两两比较，基线和干预3个月时研究对象戒烟的比例差异有统计学意义（调整后P=0.016），基线和干预6个月时研究对象戒烟的比例差异有统计学意义（调整后P<0.001），而干预3个月和干预6个月时研究对象戒烟的比例差异无统计学意义（调整后P=0.051）。

5.2 不符合假设4时

基线、干预个月和干预6个月时，研究对象不吸烟的比例分别为22.2%、44.4% 和 63.5%。运用Cochran’s Q 检验对三个时间点吸烟状态进行调查，三个时间点戒烟比例的差异具有统计学意义，Cochran’s Q= 26.737，P<0.001。运用“精确”McNemar’s检验进行事后的两两比较（经Bonferroni法校正的α=0.0167）。基线和干预3个月时研究对象戒烟的比例差异有统计学意义（P=0.007），基线和干预6个月时研究对象戒烟的比例差异有统计学意义（P<0.001），干预3个月和干预6个月时研究对象戒烟的比例差异也有统计学意义（P=0.012）。

六、更多阅读

• 【SPSS教程】Friedman检验

  研究者拟判断多组相关数据的变化情况，可以使用Friedman检验。Friedman检验可应用于多组配对或相关数据的秩和检验，但需要满足2项假设。

• 【SPSS教程】配对卡方检验

  研究者想了解同一人群干预前后的饮酒状态，且饮酒状态为二分类变量。针对这种情况，可以使用配对卡方检验（McNemar’s 检验），但需要先满足2项假设。

• 【SPSS教程】Kendall's W检验

  在本研究中，研究者拟探讨5位放射科医生对疾病严重程度（5分类）诊断的一致性。对于这种存在3位及以上观察者，观测变量为连续变量或有序分类变量的一致性检验，我们推荐使用Kendall’s W检验。一般来说，采用Kendall’s W 检验的研究设计需要满足3项假设。