为了指定备选假设并获得优势比,我们可以计算三者的测试 2 × 22×2可以构造的矩阵df: 由于替代方案设置得更大,这意味着我们正在进行单尾测试,其中另一种假设是羊毛A与羊毛B的断裂次数相关(即我们预期O R > 1Ø[R>1)。通过执行测试2 × 22×2表格,我们也获得了解释性:我们现在可以区分羊毛不同的具体条件。
R语言自带卡方检测的方法,只要调用方法chisq.test(),会自行输出X-squared卡方值, df自由度, p-value概率。 表7 啤酒品牌与爱好者数量的差异 判断5种品牌啤酒的爱好者有无显著差异: 图3 在R语言中进行统计分析 P值越大,支持原假设的证据就越强,给定显著性水平α(取0.05), 当P值小于α时,就拒绝原假设。 图...
为了指定备选假设并获得优势比,我们可以计算三者的测试 2 × 22×2可以构造的矩阵df: 由于替代方案设置得更大,这意味着我们正在进行单尾测试,其中另一种假设是羊毛A与羊毛B的断裂次数相关(即我们预期O R > 1Ø[R>1)。通过执行测试2 × 22×2表格,我们也获得了解释性:我们现在可以区分羊毛不同的具体条件。
chisq.test(sex) #输出如下 我们可以看到x2 为0.40527,df = 1, p-value = 0.5244,两组的男女性别比例无显著性差异。 什么时候使用Fisher精确检验 如果我们的统计数据中,有的样本量<5的话,使用卡方检验是不准确的,计算时会出现如下警告信息: 当看到这个信息时,可以选择使用Fisher精确检验,为了方便,这里使用上...
由于替代方案设置得更大,这意味着我们正在进行单尾测试,其中另一种假设是羊毛A与羊毛B的断裂次数相关(即我们预期O R > 1Ø[R>1)。通过执行测试2 × 22×2表格,我们也获得了解释性:我们现在可以区分羊毛不同的具体条件。然而,在解释p值之前,我们需要纠正多个假设检验。在这种情况下,我们进行了三次测试。在...
2.当n≥40时,如果某个格子出现1≤T ≤5,则需作连续性校正【瑞麟:即R语言中chisq.test函数的参数correct=TRUE】。 3.n<40,或任何格子出现T<1,或检验所得的P值接近于检验水准a,采用Fisher确切概率检验。 ——引自文献【6】 卡方检验试用条件【文献8】 ...
chisq.test(mytable) # 进行连续性校正chisq.test(mytable, correct = FALSE) # 不进行连续性校正 无论是否进行连续性校正,结果都显示p值>0.05,接受原假设,说明sex和status无关。 还可以输出卡方检验摘要: chisq.test(mytable)$observed # 实际频数(和mytable一样)chisq.test(mytable)$expected # 期望频数...
另一种方法是考虑测试的卡方值。该chisq.test函数提供卡方值的Pearson残差(根) 。与由平方差异产生的卡方值相反,残差不是平方的。因此,残差反映了观测值超过预期值(正值)或低于预期值(负值)的程度。在我们的数据集中,正值表示比预期更多的链断裂,而负值表示更少的断点: ...
通过在R语言中进行卡方检验，得到结果 x2 = 0.40527，自由度 df = 1，p-value = 0.5244。这表明，在这个样本中，治疗组之间的男性和女性比例没有显著性差异。如果在实际应用中，发现某组样本量小于5，此时使用卡方检验可能不够准确。为解决这一问题，可以使用Fisher精确检验。当样本量较小或存在...
Chi广场测试( Chi Square Tests) Chi-Square test是一种统计方法,用于确定两个分类变量之间是否存在显着相关性。 这些变量都应来自同一群体,它们应该分类如:是/否,男/女,红/绿等。 例如,我们可以建立一个数据集,观察人们的冰淇淋购买模式,并尝试将人的性别与他们喜欢的冰淇淋的味道联系起来。 如果发现相关性,...