卡方檢驗最全總結

2021-03-01 spss學習樂園

這種資料較為常見，是比較兩樣本總體頻率（構成比）是否有差異。

資料類型

詳細步驟 → 【卡方檢驗】

核心步驟

注意事項

當n>=40 , T>=5 , 則選用pearson卡方

當n>=40 ,1<= T<5, 則選用連續校正（僅2X2表格）

當n<40 或 T<1 ，則選用Fisher確切概率法

此類資料基本原理與2 X 2相同，通過計算卡方值來判斷多個組間是否存在差異，但不能確定哪兩個組間存在差異。

在SPSS中，組間比較常採用Bonferroni調整法。

詳細步驟 →【卡方檢驗之兩兩比較】

核心步驟

勾選「Bonferroni」

此類樣本資料為非獨立樣本，具有一定相關性，尤其在醫學領域應用較多。

資料類型，下面為2 X 2表格，也可有R X R列聯表

當樣本量較小時，應使用Fisher確切概率法

詳細步驟 →【配對設計的卡方檢驗】

核心步驟 

勾選「McNemar」

2X2列聯表中，確切概率法的適用條件

樣本含量n<40;

理論頻數T<1;

卡方檢驗後所得概率P接近檢驗水準；

詳細步驟→【確切概率法】

核心步驟 

SPSS中提供了兩種精確法，"Monte Carlo" 和 精確

 小結  

①若以頻數方式輸入的數據 要加權處理。

②一般理論頻數應大於1 ，且有4/5格子數大於5，否則採用確切概率法。

③應與分類變量關聯性分析相區別（兩者的計算公式完全一致，但研究的目的完全不同）。

相關焦點

  • 全流程總結卡方檢驗,幫你理清分析思路
    卡方分析卡方檢驗是研究數據比率上的差異性，用於比較定類與定類數據的關係情況。1. 數據類型卡方檢驗要求X、Y項均為定類數據，即數字大小代表分類。除了上述研究場景外，卡方檢驗還可用於研究配對數據的差異性，比如用兩種方法診斷癌症，看兩種方法的診斷結果是否有差異，則要使用配對卡方檢驗。如果研究目的在於分析實際觀測的比例與期望比例是否一致。比如實際抽樣的男女比例，與預期比例是否存在差異，此時可使用卡方擬合優度。
  • 卡方檢驗多種用途總結
    卡方優度檢驗卡方優度檢驗，是對一列數據進行統計檢驗，分析單個分類變量實際觀測的比例與期望比例是否一致。案例：當前收集了100份數據用於研究，其中有48名男性，52位女性。操作步驟：（1）卡方擬合優度檢驗支持兩種數據格式：整理後的加權數據 或 原始數據。處理好數據後，上傳數據到SPSSAU，開始分析。（2）選擇【實驗/醫學研究】→【卡方優度檢驗】。
  • 卡方分布與卡方檢驗
    本文轉載自CSDNsselssbh的卡方分布與卡方檢驗 https://blog.csdn.net/bitcarmanlee
  • 別錯過,卡方檢驗實用總結!
    通常情況下，卡方檢驗是研究分類數據與分類數據之間關係的分析方法，如性別和是否戴隱形眼鏡之間的關係。卡方檢驗通常會涉及卡方值和P值兩個名詞術語。卡方值與P值有對應關係，P值小於0.05則說明有差異存在，即性別與是否戴隱形眼鏡之間有聯繫。
  • 卡方檢驗
    對於數值變量，首先進行正態性檢驗，如果各組均滿足正態性，採用均數（標準差）進行統計描述，採用t檢驗進行組間比較；否則採用中位數（四分位數間距）進行統計描述
  • 什麼是卡方檢驗?
    卡方檢驗，統計學的方法，現在機器學習看變量的時候也會用到。很多不知道的人，一聽到這個名詞，會馬上聯想到， 啊？還要拿張卡來檢驗嗎？其實卡方檢驗是英文Chi-Square Test 的諧音。在大數據運營場景中，通常用在某個變量(或特徵)值是不是和應變量有顯著關係。
  • spss卡方_spss卡方檢驗 - CSDN
    8、先看到的第一個表格就是交叉表，性別為行、選擇的讀物為列   9、卡方檢驗結果：主要看pearson卡方檢驗，sig值小於0.05，因此認為不同的性別的人對周末讀物的選擇有顯著的差別   10、最後一個表格，輸出的是phi值和V值，兩個都代表兩個變量之間的關係的緊密度，數值小於0.1說明關係不緊密，即性別與周末讀物的選擇沒有明顯的關係，這個結論和上面的卡方檢驗有出入，所以需要進一步進行兩兩比較。
  • 卡方檢驗講解
    這個時候就不可以使用方差分析了，就需要使用專門用於分類變量比較的卡方檢驗。接下來我們具體看一下卡方分析是怎麼做的。現在某個研究機構為了驗證一下吸菸與肺病的關係，通過抽樣調查得到如下數據：Ai為實際頻數(出現的次數)，Ti為理論頻數。我們把第一個表中各組的值稱為實際頻數，把第二個表中各組的值稱為理論頻數。
  • 卡方檢驗在實際工作中的應用
    答案是：卡方檢驗。為什麼用卡方檢驗？定義是什麼？既然是對兩個分類變量（設計因素、高低CTR）做相關分析，卡方檢驗很適用於此案例。卡方檢驗怎麼做？思路是什麼？結論不符合預期時，卡方檢驗結論如何解讀？至此完成了卡方檢驗的基本操作，但檢驗結果僅代表數據的顯著性，該顯著性是否有意義仍需要結合實際情況來看。當數據顯著性出現與假設、預期不相符時，多是以下幾種情況。1. 描述統計差異較大但卡方檢驗不顯著e.g.
  • T檢驗、F檢驗和卡方檢驗
    T檢驗、F檢驗、卡方檢驗是統計學中常見的假設檢驗，今天記錄下這幾個假設檢驗的原理和應用場景。
  • 卡方檢驗(2x2表格)
    摘自：醫學統計園（微信公眾號）臨床上會遇到評價兩種藥物，對治療同一種疾病的不同患者，哪一種療效會更好，如下表，這時就需要用到卡方檢驗。卡方檢驗是針對計數資料的一種檢驗方法。如果卡方值越大，超出了設定檢驗水準（α=0.05）下的卡方值（χdf,0.05），則認為實際值與理論值之間偏差屬於隨機誤差的概率較小，故而拒絕H0假設；若卡方值為0，則表示觀察值與理論值完全一致。下面介紹如何使用SPSS對2x2表格，進行卡方檢驗；如前所述，對數據的預處理，是數據分析過程中花費時間最多也是最麻煩的，因此我們先講述如何將計量資料輸入SPSS。
  • python卡方檢驗 - CSDN
    卡方檢驗可以用於判斷兩個類別變量的相關性是否顯著。在分類的應用場景中可以用卡方檢驗選擇特徵，特徵與目標變量的相關性越顯著說明特徵越重要，預測力越強。      一、先簡單介紹一下卡方檢驗的步驟。假設y為目標變量，取值為好和壞，x為特徵變量取值為高、中、低。
  • 卡方檢驗,T檢驗和F檢驗
    卡方檢驗、T-test、F檢驗區別卡方檢驗卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法。
  • 卡方檢驗原理與應用實例
    本文簡單介紹卡方檢驗的原理和兩個類型的卡方檢驗實例。本期推送的另外幾篇文章，來自微信公眾號「amegroups  」，長按下方二維碼，關注該公眾號。關注後，回復「卡方檢驗」即可看原文，給出出處，以防止轉載過程中，關鍵信息丟失影響閱讀時，找不到原文。
  • 卡方檢驗中的p值計算 - CSDN
    卡方檢驗作為一種常見的假設檢驗，在統計學中的地位是顯而易見的，如果你還不太清楚可以參看這篇博文:卡方檢驗用於特徵選擇，寫的非常的淺顯易懂，如果你還想再擴展點卡方檢驗方面的知識，可以參看這篇博文卡方檢驗基礎，寫的也很有意思。
  • 每天學習一點R:44.卡方檢驗
    卡方檢驗卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度
  • 多選題如何進行卡方檢驗?
    差異關係 差異研究主要包括方差分析、t檢驗和卡方檢驗。如果是定類和定類，此時應該使用卡方分析；如果是定類和定量，此時應該使用方差或者t檢驗。 多選題也屬於定類數據，分析時類似於單選題，通常是研究兩個分類數據之間的關係，即使用卡方分析。
  • python 卡方檢驗專題及常見問題 - CSDN
    卡方檢驗可以用於判斷兩個類別變量的相關性是否顯著。在分類的應用場景中可以用卡方檢驗選擇特徵，特徵與目標變量的相關性越顯著說明特徵越重要，預測力越強。      一、先簡單介紹一下卡方檢驗的步驟。假設y為目標變量，取值為好和壞，x為特徵變量取值為高、中、低。
  • 卡方檢驗和精確概率法及兩兩比較
    對於只會SPSS軟體的同學來說，做兩兩比較的卡方檢驗或精確概率法時，需要一次次選擇個案，一次次點菜單，太浪費時間和精力。用R軟體的優勢在於做兩兩比較時，不用再一次一次點菜單了，直接用幾行命令就可以了。我們想看看不同工作崗位的男女比例是否有差異。
  • 1151期-3:【統計】卡方檢驗詳細講解
    1四格表資料的卡方檢驗用於進行兩個率或兩個構成比的比較應用條件：要求樣本含量應大於40且每個格子中的理論頻數不應小於5。當有T<1或1<T<5的格子較多時，可採用並行並列、刪行刪列、增大樣本含量的辦法使其符合行×列表資料卡方檢驗的應用條件。