这里面有好多种情况: 如果理论次数小于5的格子不超过20%(你的表里是0),而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验. 还有一个线性和线性组合:仅用于行变量、列变量都是等级(序次)数据的时候. 第二行:连续校正,是用于2*2四格表的情况,如果四格表...
卡方检验是一种常用的非参数统计方法,适用于分析分类数据。通过计算卡方统计量、自由度和 P 值,使用卡方检验方法可以判断分类变量之间是否存在显著关系。但卡方检验也有一定的局限性,需要结合实际问题和数据特点来选择合适的统计方法。
SPSS看输出的卡方检验结果,主要看卡方值和P值。 原假设H0为性别与抽烟之间没有关系,P值为0.017<0.05,拒绝原假设,即性别与抽烟之间存在关系。 5、SPSS中卡方检验的结果选择 卡方检验的校正非常重要,这是因为卡方检验是以期望频数和实测频数的差异大小为分析基础的,如果通过计算,发现某个单元格内的期望频数小于5,...
通常情况下,首先查看 "比值比齐性检验",如果其呈现出显著性(p < 0.05),则说明具有混杂因素,即需要考虑分层项,分别查看不同分层项下的数据结果。反之如果没有通过 "比值比齐性检验",即说明没有混杂因素不需要考虑分层项,报告整体的结果即可(包括卡方检验,以及OR值)。 三、卡方检验应用 (一)分析步骤 (1)分...
原假设是两组中发病数和未发病数的比例相同，如果p值小就拒绝原假设，现在你的p值很大，那说明不能拒绝原假设。
两组等级数据的比较(无效、有效、显效),结果如下表 如果两组数据通过数据转换变成2分类的数据(有效、无效),如果采用卡方检验分析,则P值A.大概率大于0.06B.大概率小于0.06C.大概率出现具有统计学差异的结果D.很有可能比0.06大,也很有可能比0.06小相关知识点: ...
将数据加权完毕后,点击分析——描述统计——交叉表,选择精确以及统计中的卡方后点击确定输出结果。 由结果可知,最小期望计数为4.29,小于5,应使用Yates矫正卡方结果,其卡方值为3.822,对应的p为0.051大于0.05,说明不同年级的考研意愿不存在显著差异。 (三) Fisher精确检验 Fisher精确卡方检验适用于样本量小于40,或者两...
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