1.创建列联表
在“欢迎或新建表格”对话框中，选择“列联”选项卡。
如果您尚未准备好输入自己的数据，请选择一个样本数据集。
2.输入数据
大部分列联表都有两行（两组）和两列（两种可能的结果），但Prism允许您输入任意数量的行和列的表。
您必须以列联形式输入数据。Prism无法将原始数据交叉制表以创建列联表。
对于P值的计算，行和列的顺序并不重要。但对于相对风险、比值比等统计量的计算而言，确实很重要。使用样本数据，确定应如何组织数据。
请务必以列联表形式输入数据。定义行和列的类别必须互斥，每例受试者（或实验单位）只填入一个单元格。在每个单元格中，输入实际观察的受试者人数。如果输入均值、百分比或比率，则得到的结果将完全没有意义。必须输入受试者、对象、事件的实际数量。因此，在列联表中输入值时，Prism不允许您输入小数点。
如果您的实验设计匹配患者和对照，则不应使用列联表分析数据。而是应当使用McNemar检验。
如果希望将观察值的分布与理论预期的分布进行比较，请勿使用列联表。Prism为此提供有其他分析。
3.分析
在数据表中，单击工具栏上的
，选择“卡方（和Fisher精确）检验”。
两行两列表格的主要计算
应根据实验设计选择效应值。根据回顾性病例对照数据计算比值比，根据诊断性试验研究计算灵敏度（等），以及根据前瞻性和实验性研究计算相对风险和比例差异。所有这些效应值仅适用于2x2表格，因此，如果表格很大，选项将呈灰色。
如果表格有两行两列，则建议您始终选择Fisher精确检验来计算P值。
行数和/或列数超过2的表格的主要计算
如果表格包含两列以及三行或更多行，则可选择卡方检验、Fisher精确检验或卡方趋势检验。该计算将检验行数与左列受试者比例之间是否存在线性趋势。仅当行按自然顺序排列（例如，按年龄、剂量或时间）并且等间距排列时，才有意义。该检验又称“Cochran-Armitage趋势检验”。在Altman（2）书籍的第261-265页中，作者以方程式和示例对此进行清楚解释。您可在Google图书中找到这些页面。
对于超过两行或两列的列联表，Prism总是提供选择用于执行卡方检验。自Prism版本10.1.0开始，Prism在执行Fisher精确检验时，还可使用为该检验开发的扩展功能，以支持创建更大的列联表。
选项
我们建议始终选择双侧P值，除非您有充足理由选择单侧P值。
Prism现提供一种计算置信区间的方法选择。
•相对风险的CI。Katz法是一种近似法，除非需要保持与早期Prism版本的分析兼容性，否则我们建议不使用该方法。有多种方法可计算相对风险（1）的CI，其中多数方法似乎都可行。Prism现提供Koopman渐进评分法，这也是我们推荐的方法。
•比例之差的CI。早期Prism版本采用的渐进方法是一种近似法，除非考虑到兼容性问题，否则我们不建议使用该方法。而是选择Newcombe/Wilson方法（2）。我们提供含和不含连续性修正的方法，并推荐含该修正的变化。
•比值比的CI。Prism 6和早期版本采用的Woolf方法是一种近似法，除非需要保持兼容性，否则我们不建议使用该方法。现有多种优秀方法可用于计算比值比的CI（2）。Prism现提供Baptista-Pike法，这也是我们推荐的方法。
•灵敏度和特异性等参数的CI。Clopper和Pearson“精确法”会产生广泛的置信区间，除非考虑兼容性，否则我们不建议使用该方法。而是选择Wilson/Brown混合方法（3）。
另外，也可选择您希望如何设置P值格式。
4.查看结果
1.Fagerland MW、Lydersen S和Laake P，两项独立二项式比例的建议置信区间，《医学研究统计方法》SAGE Publications；2011年10月13日。
2.Newcombe，R. G. R.（1998），独立比例间差异的区间估计：十一种方法的比较，《医学统计》，17（8），873-890。
3.Brown，L.、Cai，T.和DasGupta，A.（2001），二项式比例的区间估计，《统计科学》，16（2），101-133。
