卡方检验在临床研究中常用于评估计数资料，特别是比较两种药物对同一疾病治疗效果的差异。其原理是通过比较实际观察值与理论期望值的差异，判断两者间的偏差是否有统计学意义。当卡方值显著大于预先设定的检验水准时，即认为差异不属随机误差范畴，从而拒绝原假设。卡方值等于0时，则表示观察值与理论值完全一致。
使用SPSS进行卡方检验时，首先需要对数据进行预处理。这包括在变量视图中输入所需的行、列和结果信息，并将小数位数设置为0。接着，定义药物和效果的值及标签：药物值为0，标签为A药物；值为1，标签为B药物；效果值为0，标签为无效；值为1，标签为有效。完成定义后，通过数据视图界面输入各组信息，并使用值转换标签功能将分组信息转换为标签。
数据准备完成后，即可在SPSS中进行数据分析。选择数据加权个案，然后执行描述统计分析中的交叉表功能。将“药物”数据设定为行变量，“效果”数据设定为列变量，选择统计量功能并勾选卡方选项。设置单元格格式并勾选行选项，完成分析后查看输出文档。
分析结果显示，样本量N为200，没有单元格的期望值小于5，最小期望值为34.50，选择Pearson卡方结果。检验统计量χ2值为13.83，P值小于0.001，表明两种药物的疗效存在显著性差异。具体而言，A药物的有效率高达78.0%，而B药物仅为53.0%。因此，A药物的治疗效果显著优于B药物，差异具有统计学意义，P值小于0.05。
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回答时间：2024-09-12 23:16
