Yates 校正卡方检验分析的结果显示,显著性 P 值为 0.057*,水平上不呈现显著性,不能拒绝原假设,因此班级和是否及格数据不存在显著性差异。 注意: 一般优先考虑皮尔森卡方检验,当 n ≥40,T(理论频数) ≥ 5,用 Pearson 统计量 当n≥40 时,如果某个格子出现 1≤ T ≤5,则需作叶氏连续性校正 当n<40,或...
卡方检验(Chi-Square Test)是一种用途广泛的非参数检验方法,主要用于检验两个分类变量之间的独立性。其基本原理如下: **一、数据的表示形式** 卡方检验通常涉及一个列联表(Contingency Table),也称为交叉表。假设我们有两个分类变量\(A\)和\(B\),变量\(A\)有\(r\)个类别,变量\(B\)有\(c\)个类别...
卡方检验(Chi-Square Test)是一种用途广泛的非参数检验方法,主要用于检验两个分类变量之间的独立性。其基本原理如下: **一、数据的表示形式** 卡方检验通常涉及一个列联表(Contingency Table),也称为交叉表。假设我们有两个分类变量\(A\)和\(B\),变量\(A\)有\(r\)个类别,变量\(B\)有\(c\)个类别。
Pearson卡方检验用于验证配对值的独立性，以及检查观察到的频数分布与理论预期是否吻合。例如，研究班级与专业选择的关系，结果显示两者之间并无显著差异。适配度检验则用于检查数据的次数分配，确保其符合独立性假设。在样本量较小或P值接近临界值时，Yates校正卡方检验显得尤为重要，它能校正小样本误差，确保...
SPSS中最全面的卡方检验包括Pearson卡方检验、卡方拟合优度检验、Yates校正卡方检验、Fisher精确检验和分层卡方分析等，用于比较分类变量之间的显著性差异。例如，Pearson卡方检验可以检验班级和分科意向间的关系，当样本量小或理论频数低于5时，可考虑Yates校正。Fisher精确检验适用于样本总量小于40或期望频数...
卡方拟合优度检验是用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验,以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。 拟合卡方检验就是检验这两列数据是否呈现差异,通常应用于问卷的多重响应频率分析里面的响应率与普及率分析。
6、配对卡方检验 7、Ridit分析 总结 当我们要比较两组或者多组之间的分类型变量是否有显著性差异,需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。接下来我们从以下几点谈一谈卡方检验的用途。 Pearson卡方检验 卡方拟合优度检验 Yates校正卡方检验 Fisher精确检验 分层卡方分析 配对卡方检验 Ridit分析 1、Pearson卡方检验...
卡方检验(Chi-Square Test)是一种用途广泛的非参数检验方法,主要用于检验两个分类变量之间的独立性。其基本原理如下: **一、数据的表示形式** 卡方检验通常涉及一个列联表(Contingency Table),也称为交叉表。假设我们有两个分类变量\(A\)和\(B\),变量\(A\)有\(r\)个类别,变量\(B\)有\(c\)个类别...