1.创建或然率列联表
在欢迎或新建表格对话框中，选择或然率选项卡。
如果您还没有准备好输入自己的数据，请选择其中一个样本数据集。
2.输入数据
大多数或然联表都有两行（两个分组）和两列（两种可能的结果），但 Prism 允许您输入任意行数和列数的表格。
您必须以列联表的形式输入数据。Prism 不能将原始数据交叉制表以创建列联表。
在计算 P 值时，行和列的顺序并不重要。但对于相对风险、优势比等的计算却很重要。使用样本数据查看应如何组织数据。
请务必以列联表的形式输入数据。定义行和列的类别必须是互斥的，每个受试者（或实验单位）只对一个单元格有贡献。在每个单元格中，输入实际观察到的受试者人数。如果输入平均数、百分比或比率，结果将毫无意义。您必须输入受试者、对象、事件的实际数量。因此，当在列联表中输入数值时，Prism 不会让您输入小数点。
如果您的实验设计将患者和控制数据相匹配，则不应使用列联表分析数据。相反，您应该使用McNemar 检验。
如果您想将观察值的分布与理论期望值的分布进行比较，请不要使用或然率列联表。Prism 为此提供了另一种分析方法。
3.分析
从数据表中单击工具栏上的
，选择卡方检验（和 Fisher 精确检验）。
两行两列表格的主要计算方法
您对效应量的选择将依赖于实验设计。根据回顾性病例控制数据计算优势比（Odds ratio），根据诊断试验研究计算灵敏度（等），根据前瞻性研究和试验研究计算相对风险和比例差。所有这些效应量只适用于 2x2 表格，因此如果您的表格较大，选择将是灰色的。
如果您的表格有两行两列，建议您一定要选择 Fisher 精确检验来计算 P 值。
两行以上和/或两列以上表格的主要计算方法
如果您的表格有两列和三行或更多行，您可以选择卡方检验、Fisher 精确检验或趋势卡方检验。这种计算方法可以检验行数与左列受试者分数之间是否存在线性趋势。只有当各行按自然顺序（如按年龄、剂量或时间）排列，且间距相等时，这种方法才有意义。该检验也称为Cochran-Armitage 趋势检验。Altman (2)第 261-265 页对其进行了清晰的解释，并附有方程式和本示例。您可以在谷歌图书中找到这几页。
对于有两行或两列以上的列联表，Prism 总是提供进行卡方检验的选择。从 Prism 10.1.0 版开始，Prism 还可以使用为支持较大表格而开发的扩展功能进行 Fisher 精确检验。
选项
我们建议始终选择 双侧 P 值 ，除非您有充分理由选择单侧 P 值。
Prism 现在提供了计算置信区间时的方法选择。
•相对风险的 CI。Katz 的方法是一种近似方法，除了保持与 Prism 早期版本所做分析的兼容性外，我们建议不要使用这种方法。有很多方法可以计算相对风险的 CI (1)，其中很多看起来都不错。Prism 现在提供了 Koopman 渐近分数法，我们推荐使用这种方法。
•比例差的 CI。Prism 早期版本使用的渐近方法是一种近似方法，除了兼容性以外，我们建议不要使用。取而代之的是 Newcombe/Wilson 方法(2)。我们提供了带连续性修正和不带连续性修正的方法，并推荐使用带修正的变异方法。
•优势比的 CI。Prism 6 及更早版本使用的 Woolf 方法是一种近似方法，我们建议您不要使用这种方法，除非是为了保持兼容性。有很多好的方法可以计算优势比的 CI (2)。Prism 现在提供了我们推荐的 Baptista-Pike 方法。
•灵敏度和特异性等的 CI。Clopper 和 Pearson 的所谓 "精确法"会产生很宽的置信区间，我们建议除了兼容性以外不要使用。取而代之的是 威尔逊/布朗混合法 (3)。
您还可以选择 P 值的格式。
4.查看结果
1.Fagerland MW、Lydersen S、Laake P.《两个独立二项式比例的建议置信区间》。Stat Methods Med Res. SAGE Publications; 2011 Oct 13.
2.Newcombe, R. G. R. (1998).独立比例差的区间估计：十一种方法的比较。医学统计》，17（8），873-890。
3.Brown, L., Cai, T., & DasGupta, A. (2001).Interval Estimation for a Binomial Proportion.Statist.Sci，16（2），101-133。
