发现卡方3.5对应的P值是0.4213,一点都不极端显著,因此接受原假设H0 姥爷是被冤枉的!李大爷这个比例完全是正常的呢! 看完上面的例子,我们知道卡方值是两个数据样本之间的差距。 而卡方拟合优度指的是:观测频次(可以粗暴理解为观测值),有多么好的符合了期望频次呢? 从上面的图可以看出,P越大,卡方就越小,拟合度...
为了省去大家的工作量,我在此就帮大家计算了,得出chi-square值 = 1269.91 我们在得到chi-square之后就想要找到所对应的p-value,p-value简单来说就是在假设H0是正确的情况下我们所选的随机的sample(和于均值相差更大的sample)可能发生的概率。Chi-square值越大,p-value值越低,而这个值越低,证明我们这个sample出...
卡方值(Chi-Square Value)表示观察频数与期望频数之间差异的统计量。计算公式为: \[ \chi^2 = \sum \frac{(O - E)^2}{E} \] 其中,O代表观察频数,E代表期望频数。 P值(P-value)表示观察到的或更极端的统计量在零假设为真时出现的概率。零假设通常表示两个变量是独立的。 怎么看卡方检验的结果: 1....
卡方检验的结果包括卡方值(Chi-Square)和P值(Sig.)。有两种方法可以判断是否显著: 1. 根据卡方值 · 计算出卡方值。 · 查表获得自由度和显著性水平对应的临界值。 · 如果卡方值大于临界值,则认为结果显著。 2. 根据P值 · SPSS输出表格中提供了P值。 · 如果P值小于显著性水平(通常为0.05),则认为结果...
横轴是chi-square这个函数的值,不是变量X直接平方(虽然看起来像是X)。chi-square函数长这个样子(考试不考这个,了解即可): 2. 根据统计学原理,当变量X服从正态分布N(μ,σ^2)的时候,且样本均值为X’, 样本方差为S^2,那么可以构造统计量: (n-1)S^2 / σ^2,这个统计量服从Chi-Square分布,自由度为n-...
Chi-Square测试主要用于检验理论分布与实际观测结果是否相符。当我们要验证某一数据集是否符合预期的分布，或者比较两个分类变量之间是否存在关联时，就可以使用Chi-Square测试。这种测试对于检验样本数据是否符合某一理论假设尤为重要。2. 测试原理 Chi-Square测试的核心在于计算卡方值。这个值反映的是观察频数...
首先按照属性值的大小进行排序(对于非连续特征,需要先做数值转换,比如转为坏人率,然后排序),然后每个属性值单独作为一组。 2.合并阶段: (1)对每一对相邻的组,计算卡方值。 (2)根据计算的卡方值,对其中最小的一对邻组合并为一组。 (3)不断重复(1),(2)直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值,或者分组...
独立性检验是统计学的一种检验方式,与适合性检验同属于X2检验,即 卡方检验 (英文名: chi square test ),它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的 假设检验 。 由联表中的数据算出 随机变量 K^2的值(即K的平方),K^2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。 中文名: 独立性检验 外文...
卡方拟合优度衡量的是实际观测频率与期望频率的契合程度。P值越大，表明拟合度越好，即观测值更接近期望值，样本越能代表总体。R软件的代码可以辅助计算，而类别变量、观测频次和期望频次这些名词则定义了卡方检验的基本元素：类别变量是不连续的、有限的，观测频次和期望频次指的是次数而非频率。