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卡方检验公式
表中的
卡方
值是如何计算出来的?
答:
假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2},若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性
检验
来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。具体的做法是,由表中的数据算出随机变量K^2的值(即K的平方)K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / ...
完全随机设计两样本比较
卡方检验公式
及试用条件
答:
1.随机样本数据;2.
卡方检验
的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况:1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.2.如果理论数T<5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.3.如果有理论数T<1或n<40,则用Fisher’s检验.上述是适用于四格表.R×C表...
卡方检验
中的界值是怎么计算出来的?
答:
4. 接下来就是要计算,这个预期值和实际观测到的值之间的区别大不大?是只是因为随机抽样产生的误差,还是具有统计学意义的显著性差异?计算
公式
如下:χ2=∑[(O-E)2/E]O为每个观察值,E为每个预期值 在这个例子中,χ2=(14-22.58)2/22.58+(40-31.42)+…=9.63 5. 计算自由度=(行...
卡方检验
研究的方法
答:
研究者最关心的问题应该是“新方法和金标准之间的一致性”问题,若采用
卡方检验
进行分析,得出的结论是“免疫印迹法检测结果的频数分布在新方法阳性组和阴性组中是不同的”,这一结论显然并无多大专业价值。对于此类研究,可以采用两种方法进行统计,一是采用 Mcnemar χ2
检验公式
计算两种方法不一致的...
非参数检验里的
卡方检验
是和谁比较
答:
是单元格的实际频数与期望频数相比较的
卡方
就是实际频数减期望频数的平方和再除以期望频数。比如问对某件事的态度,同意90人,不同意10人,问同意的人数和不同意的人数有没有显著差异,那么共一百人分两组,期望就是同意不同意各50人,然后根据上面说的
公式
计算即可。
卡方检验
是什么
答:
卡方检验
优点在于其理论基础坚实,能够考虑样本量、样本比例等因素,能够较为准确地测试假设。然而,卡方检验也存在一些缺点,比如对样本量有严格要求、计算繁琐等问题。在使用卡方检验时需要注意的事项包括:选取正确的假设、正确使用相应的
公式
、对数据进行适当的预处理、对结果进行解释和报告等等。最好根据...
spss软件中
卡方检验
的校正
公式
答:
R*C列联表
卡方检验
要求理论频数不宜太小,一般不宜有1/5以上的格子的理论频数小于5,或不宜有一个理论频数小于1,而你的R*C列联表没有超过1/5,所以可以直接用卡方检验。校正
公式
只适用于四格表资料,列联表没有校正公式可言。如果出现理论频数不满足此要求,可以考虑选择如下方法处理:适当增加...
两独立样本
卡方检验公式
,如何计算表中的卡方值和P值?表中可以运用卡方...
答:
卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,还有一个变量3是权重,例数 数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把...
最小理论频数计算
公式
答:
最小理论频数是行最小×列最小
卡方检验
统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。
急!spss
卡方检验
结果怎么看
答:
一个是看卡方值,另一个是看卡方值对应的p值,也就是sig值,尤其是sig,如果sig<0.05,表明检验的结果显著,如果你做的是拟合性
卡方检验
,那么此结果表明数据的实际分布和期望分布差异显著。如果你做的是独立性卡方检验,那么此结果表明你所检验的两个变量相关显著。反过来如果sig>0.05的话则无充分...
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