卡方检验的应用条件,卡方检验的应用条件是什么?

卡方检验的应用条件,卡方检验的应用条件是什么?

卡方检验的应用条件是什么?

1、随机样本数据。

2、卡方检验的理论频数不能太小。

两个独立样本比较的3种情况:

1、如果理论数T<5但T≥1,并且1≥40,用连续性校正的卡方进行检验。

2、如果有理论数T<1或n<40,则用Fisher’s检验。

3、所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验。

扩展资料

2*2列联表的卡方检验

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验,根据卡方值计算公式的不同,可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时,

卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)],此时用于进行配对四格表的相关分析,如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时,此时卡方检验用来进行四格表的差异检验,如考察两种检验方法的检出率有无差别。

卡方检验的使用条件是什么

卡方检验是统计学中主要用于医学、生物学的统计,它是用途很广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说,它可以检验单变量多项分类上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。

卡方检验就是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。

卡方检验的使用条件,一是随机样本数据;二是卡方检验的理论频数不能太小。要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时,可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。

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急:统计学中卡方检验的适用条件是什么?

(1)n>40且所有期望频数(T)大于5,用Pearson c2。

(2)n>40且1s期望频数(T)<5,用校正c2。

(3)n<40或理论频数(T)<1,用Fishers 精确检验。

(4)psa时,用Fisher精确检验。

(自由度df=(C-1)(R-1))

行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。

卡方检验的专用公式:

r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]

扩展资料

若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d,则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),(或者使用拟合度公式)

自由度v=(行数-1)(列数-1)=1

要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时,卡方值需要校正,当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

参考资料来源:百度百科-卡方检验

简述四格表资料应用卡方检验的条件有哪些

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。

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spss 卡方检验 适合的条件

卡方检验 只能一次针对两个分类变量进行,所以按照你这个就一次只能分析两个分类变量。

具体分析方法 就是在 spss 分析---交叉分析 里面就有卡方分析功能

操作很简单的,就是把行和列 分别选择一个分类变量,谁做行 谁做列都一样,只是看你如何理解。然后在选项里面选择计算卡方值 就可以了

标签: 理论 样本 条件

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