原文题目：《口服胰岛素、谷氨酸脱羧酶对NOD小鼠糖尿病发生率的影响》，4周龄雌性非肥胖糖尿病（NOD）小鼠分为3组，第一组给予磷酸盐缓冲液（PBS）作为对照，第二组口服基因重组人胰岛素（INS），第三组予以谷氨酸脱羧酶（GAD），于52周后观察其糖尿病患病情况，结果见表5.13。各组之间的患病率比较采用χ2检验。胰岛素组和GAD组与对照组相比各组间差异具有显著性意义，P&0.01，胰岛素组与GAD组相比两组之间差异无显著性意义，P&0.05。表5.13 雌性NOD小鼠口服基因重组人胰岛素或GAD糖尿病患病情况组别鼠数患病未患病合计PBS17219INS12618GAD11617 案例分析：本资料属于3行2列的3×2表资料，原作者在没有对整个资料进行分析的情况下，根据需要拆分成若干个四格表，进行两两比较，这样就增大了犯Ⅰ型错误的概率，容易得出假阳性的结论。原作者将胰岛素组和GAD组与对照组分别进行χ2检验，得P&0.01，经演算，其χ2值均小于所对应的χ2界值，P均&0.05，原作者得出胰岛素组和GAD组与对照组相比各组间差异具有显著性意义的结论，应属计算错误所致。
本例χ2检验得到P&0.05,尚不能认为三组的患病率之间的差别具有显著性意义，此时，可不必进一步作两两比较。
如果经χ2检验或Fisher的精确检验作出拒绝H0的结论时，研究者需进一步了解两两比较的情况，这时可以对资料进行分割，使R×C表资料变成一系列的四格表资料，逐一分析这些四格表资料，以便给出尽可能细致的回答。为了使犯Ⅰ型错误的概率不增大，需对每次检验的显著性水准α’重新规定，α’=α/[k(k-1)]（α’为单侧概率），k为总组数。将各四格表所计算的χ2值对应的概率P与此α’进行比较，从而决定接受或拒绝原假设。资料来源：胡良平书籍如下所有资源，尽在微信公众号：data973中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可以得到该篇材料哦！本站所有文章，请回复前面数字就可以一、武老师说统计篇：101期：变量的类型；102期：为什么小概率事件的界值定为0.05呢；103期：P&0.05与P&0.01的那些事？；104期：统计学之必须掌握的思想与概念；105期：多因素多元分析中的几个核心概念；106期：计量资料统计学描述；107期：正态分布激情燃烧的岁月；108期：计数资料统计学描述；109期：假设检验之葵花宝典；110期：t检验；111期：F检验（方差分析）；112期：卡方检验；113期：统计学核心概念（视频讲解）二、武老师说SPSS篇201期：SPSS试图连接远程服务器失败，无法启动解决方案；202期：如何根据样本量、均数和标准差，利用SPSS模拟还原原始数据；制作中203期：二因素嵌套设计方差分析204期：联合分析之SPSS实现205期：轮廓分析之SPSS实现206期：多变量统计之SPSS实现（一）207期：生存分析之SPSS实现208期：T检验之SPSS实现三、武老师说系统评价与Meta分析第一季：循证医学检索（视频）301：中国生物医学文献数据库（CBM）；302：Pubmed；303：Cochrane Library；304：万方数据库；305：CNKI数据库；306：Embase数据库（来自网络）第二季：Revman软件应用（视频）306：第一讲：Revman软件下载与安装（视频）；307：第二讲：Revman文件新建与质量评价（视频）；308：第三讲：Revman二分类资料Meta分析（视频）；309：第四讲：Revman连续性资料Meta分析（视频）；310：第五/六讲：Revman森林图与漏斗图的解读（视频）；311：第七讲：Revman实现亚组分析（视频）；312：第八讲：Revman软件诊断试验Meta实现（视频）；313：第九讲：Revman实现基因多态性Meta（视频）；314：第十讲：Revman实现文献流程图（视频）；315：第十一讲：Revman实现生存资料Meta（视频）；316：第十二讲：基因多态性之加性模型实现（视频）；317：第十三讲：Bland altman 一致性分析（视频）318：第十四讲：ADDIS软件数据录入，网状meta工具（视频）319：Meta分析之Power analysis：制作中第三季：Stata软件应用320：Stata软件中加载meta analysis模块实现（视频）；321：Stata中如何将多结局指标做入同一张森林图（视频）322：Medcal在meta分析中的应用323:stata实现二分类资料meta分析（视频）324:stata实现连续性资料meta分析（视频）325:stata实现亚组分析（视频）326：stata实现敏感性分析（视频）327：stata实现meta回归（视频）328：stata实现发表性偏倚（视频）329:stata实现累积meta（视频）四、武老师说统计分析方法选择篇（理论完毕）401：完全随机分组资料之两组或多组计量资料的比较；402：完全随机分组资料之分类资料的统计分析；403：配对设计或随机区组设计之两组或多组计量资料的比较；404：配对设计或随机区组设计之分类资料的统计分析；405：变量关联性分析之两个变量之间的关联性分析；406：回归分析之线性回归；407：回归分析之Logistic回归；408：生存分析资料；409：常用统计分析方法图解五、临床科研设计样本量计算与PASS软件实现501：样本量影响因素；502：估计总体均数时样本量估计；503：估计总体概率样本量估计；504：样本均数与总体均数比较的样本量估计；505：完全随机两样本均数比较（样本量相等）；506：完全随机两样本均数比较（样本量不等）；507：配对样本T检验；508：完全随机设计多个样本均数比较；509：两个样本率比较样本量估计（样本相等）；510：两个样本率比较样本量估计（样本不等）；511：两样本相关系数比较；512：病例对照研究（样本量相等）；513：病例对照研究（样本量不等）；514：配对病例对照研究；515：队列研究（已知P1和 P2）；516:药物临床试验样本量计算（非劣效、等效或优效性）六、Epidata3.1软件数据录入601：Epidata3.1之建立QES文件602：Epidata3.1之建立Rec文件603：Epidata3.1之建立CHK文件604：Epidata3.1之数据录入与导出七、Epicalc软件实战运用（进行中）701：总体参数估计（describe）702：比较（compare）703：行列表（Table）704：样本量计算（Size）705：概率（Probability）八、统计学名家实录（完毕）801：Johann Carl Friedrich Gauss（）802：R. A. Fisher()803：William Sealy
Gosset ()804：Karl Pearson(）805：Francis Galton()806：Egon Sharpe Pearson()807：Simeon Denis Poisson()808：David RoxbeeCox（1924-）809：郭祖超（）810：许世瑾（）811：薛仲三（）九、Eris XU老师说ArcGIS系列第一季：ArcGIS应用基础第一篇：ArcMap应用900：ArcGIS序901：新建地图文档902：加载数据903：图层管理904：地图查询第二篇：ArcCatalog应用905：添加文件夹链接906：目录内容浏览与检索907：文件类型设置908：数据转换与输出十二、Excel统计分析应用1201：Excel统计分析工具加载1202：Excel做地理地图（视频）1203:Excel堆积折线图（视频）1204:Excel堆积条形图（视频）1205：Excel堆积柱形图（视频）1206：Excel百分比堆积柱形图（视频）1207:Excel多列堆积柱形图（视频）1208：Excel制作双Y轴图（视频）十三、SPSS Modeler1301：神经网络模型（视频）1302：决策树模型（视频）十四、常用统计学错误1401：论文常见统计学错误之一：均数加减标准差误用1402：论文常见统计学错误之二：说是随机，其实是随意1403:论文常见统计学错误之三：等级资料竟然用卡方检验1404:直接采用两两比较处理RXC表资料其他一些应用：9901：思维导图（freemind、xmind和mindmanager）视频：9902：　
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