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...
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...
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: 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。...
使用chisq.test()函数进行卡方检验，P值小于预设的显著性水平（如0.05）时，我们会拒绝原假设。然而，当理论数小于5时，可能需要修正卡方检验，如使用Fisher精确检验。如骨巨细胞瘤术后复发数据中，由于数据特点，Fisher检验更为合适。在R语言中，如出现理论值小于5的情况，需要特别处理，如图6所示。
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...
R×C 列联表的卡方检验用于R×C列联表的相关分析,卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。 2)2×2列联表的卡方检验: 2×2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验,根据卡方值计算公式的不同,可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时,卡方值=(ad-bc)...
卡方检验(Chi-Squared Test或 \chi2Test)是一种统计量的分布在零假设成立时近似服从卡方分布(\chi2分布)的假设检验。在没有其他的限定条件或说明时,卡方检验一般代指的是皮尔森卡方检定。在卡方检验的一般运用中,研究人员将观察量的值划分成若干互斥的分类,并且使用
皮尔逊χ²检验(Pearson's Chi-squared Test),也称为卡方检验,是由英国统计学家卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)在19世纪末提出的。它是统计学中最常用的一种非参数检验方法,最初设计用于评估观察频数与期望频数之间是否存在显著差异,常用于推断分类变量间的独立性或拟合优度检验。
x2检验(chi-square test)或称卡方检验 x2检验(chi-square test)或称卡方检验,是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较(不配对资料)和个别比较(配对,或同一对象两种处理的比较)两类。 一、四格表资料的x2检验 例20.7某医院分别用化学疗法和化疗结合放射治疗卵巢癌肿患者,结果如表20-11,问两种疗法有...