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卡方检验

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注意:卡方检验针对分类变量。
=='''评价'''==
2*2四格表,因为其特殊的结构和卡方分布的性质,所以SPSS的检验结果中会增加连续性修正和Fisher精确检验这两个校正项,大家需要根据实际数据的频数分布情况对它们进行选择。如果皮尔逊 卡方 、连续性修正和Fisher精确检验的结果一致,那么选择哪个结果都可以。但是,如果三种 检验 结果不同,那么需要按照前面介绍的条件进行选择,否则会得到错误的分析结论。对于四格表数据,如果分析因子(例如不同疗法)对事件(例如不同效果)的相关性,可以使用优势比OR值表示因子对事件 基本思想:影响程度。
即观察并 行列表卡方 检验 统计样本 ;剥丝抽茧复杂局面是数据分析师 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 重要技能 卡方 检验适用于分类变量 大小,卡方值越大,越不符合;卡方值越小,偏差越小,越趋 频数分析。对 符合,若 包含 两个 值完全相等时 水平的两分类变量(例如男女) 因为不涉及类别递增或递减信息,所以定类型和定序型的变量的 卡方 值就为零 检验过程基本类似 这也是草堂君将2*2四格 明理论值完全符合 的内容单独拿出来讲的原因
补充 对于多分类变量的卡方检验,区分到底是定类型分类变量还是定序型分类变量是非常必要的,因为定序型分类变量(例如 大一、大二、大三和大四)包含了水平间的递增或递减信息,如果依旧按照传统的卡方检验进行,这部分递进信息就会丧失,对于分析者来说是非常可惜的。因此,多分类变量的卡方检验,需要区分的情况是更多更复杂的。
卡方检验 是一种用途很广 根据涉及变量 计数资料 不同,可以分为单个分类变量 假设 拟合优度 检验 和两个分类变量的卡 检验 它属于非参数 拟合优度 检验 的范畴, 主要 用于分析某个分类变量的频数分布 比较两个及两个以上样本 否服从某种概 以及 分布形态; 两个分类变量的 关联性 卡方检验,根据 分析 目的的不同可以分为比率差异检验和构成比差异检验等等 其根本思想 下面介绍的 就是 在于比较理论频数和实际频数 两个多分类变量 吻合程度或拟合优度问题 卡方检验,称为行列表卡方检验,注意与2*2四格表卡方检验区分开来 。<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C 卡方检验]搜狗</ref>
=='''参考文献'''==
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