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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表卡方检验应用条件: ①...
一般要求每个单元格中的期望频数不能太小。通常建议每个单元格的期望频数至少为 5,否则卡方检验的结果可能不准确。 当出现小期望频数时,可以考虑合并单元格、增加样本量或使用精确检验方法(如 Fisher 精确检验)。 理论频数计算: 在进行卡方检验之前,需要根据原假设计算每个单元格的理论频数(期望频数)。理论频数的计算...
卡方检验的适用条件 1. 样本量条件 · n > 40:所有期望频数 (T) 均大于或等于 5 · 1 ≤ T < 5:需要校正卡方值 · n < 40 或 T < 1:使用 Fisher 精确检验 2. 理论频数条件 · 所有期望频数 (T) 应大于或等于 5 · 特殊情况下,当 n > 40 时,允许存在 1 ≤ T < 5 3. 类别条件 · ...
卡方检验通常应用于以下条件: 1.观察值具有独立性和同分布性,即观察值之间没有相互影响,并且具有相同的分布。这是进行卡方检验的基本前提,因为卡方检验是基于概率和频率的统计方法,如果观察值不满足独立性和同分布性,卡方检验的结果可能会受到干扰。 2.观察值数量足够大,可以保证卡方检验的准确性和可靠性。如果...
卡方检验的应用条件有以下几点: 1.变量类型:卡方检验适用于对两个或多个分类变量的关联性进行分析。分类变量是指变量的取值属于有限个类别,不是连续的。 2.样本独立性:卡方检验假设样本是独立的,即每个样本的观测值之间相互独立。如果样本之间存在相关性或依赖关系,卡方检验的结果可能不准确。 3.样本数量:当样本...
卡方检验的前提条件 1. 数据得是分类的呀!就好比把水果分成苹果、香蕉、橘子等类别,这才能用卡方检验呢。你想想,要是数据乱七八糟的,那怎么能行呢? 2. 各个类别得相互独立呀!不能说这个类别和那个类别有牵扯不清的关系。比如说班级里的男生和女生,这就是相互独立的呀,难道不是吗? 3. 期望频数不能太小...
卡方检验用于:推断两个及两个以上总体率或构成比是否有差别,两个分类变量间有无相关关系,多个率的趋势检验,以及两个率的等效检验等。此外,也用于频数分布的拟合优度检验。 对不同的设计类型的资料,检验的应用条件不同: 1、完全随机设计两样本率的比较
二、卡方检验的应用条件 卡方检验要求X、Y项均为定类数据，即数字大小代表分类。如果X是定类数据，Y...