用于卡方检验的数据录入格式有两种。第一种是列联表频数资料，即加权数据格式，在分析时需要提前用频数进行加权。第二种是原始数据记录，即普通数据格式，在分析时软件工具会自动汇总频数结果。实践中，列联表频数数据较为常见。列联表也叫交叉表，是两个分类变量各水平两两交叉组合后的频数汇总表。如果两个分类变量...
卡方检验的原假设(H0)是两个分类变量是独立的,备择假设(H1)是两个分类变量不是独立的。如果卡方检验的结果显示观察频数与期望频数之间的差异显著,则拒绝原假设,认为两个分类变量之间存在相关关系。 r乘c列联表资料的卡方检验步骤 进行R×C列联表资料的卡方检验,通常遵...
一般说卡方检验时,默认计算的是Pearson卡方统计量,而实际分析时,在2×2四格表卡方检验、R×C列联表卡方检验中通常会计算多个卡方统计量,包括Pearson卡方、Yates校正卡方(连续校正卡方)、趋势卡方,以及Fisher卡方检验(Fisher确切概率)等,应注意区分不同卡方统计量及其检验的适用条件,根据条件选择恰当的结果进行解释和...
在SPSSAU医学/实验研究模块，选择【卡方检验】，将“穴位”拖拽到右侧X(定类)分析框中，将“治疗情况”拖拽到右侧Y(定类)分析框中，将“权重”拖拽到右侧“加权项”分析框中，然后点击“开始分析”，操作如下图：（三）结果解读 1、卡方检验分析结果 SPSSAU输出卡方检验分析结果如下：从上表可以看出，卡方值为...
结果解读依据），适用于两个均是无序分类变量的卡方检验，或者不重视单个有序分类变量的卡方检验。
在进行卡方检验(R×C)的结果分析之前,我们需要先对研究数据有个基本的了解。SPSS输出结果如下图。 这个结果比较复杂,我们需要分类逐项获取信息。首先从观测值(Count行)开始,结果显示不同类型购房人的实际购房类型。比如,单身男性(single male)主要购买楼房(flat)(40/68),如下图。
先进行一般R×C列联表资料的卡方检验,检验结果如下: 一般R×C列联表资料的卡方检验结果提示:4个单元格理论频数小于5,最小理论频数为1.58,小于5的理论频数格子占到50%>20%,因此要采用Fisher确切概率法。 在交叉表"精确"中选择【精确】或者【蒙特卡洛】 ...
③再点击上图(交叉表对话框)中的【单元格(E)】按钮,指定列联表单元格中的输出内容 ④点击交叉表对话框中的【统计(S)】按钮指定使用卡方检验来分析行变量和列变量间的关系 ⑤分析结果 结论:由于卡方的概率P值小于α,因此应拒绝原假设,认为不同性别的学生填报高考志愿时考虑的因素是不一致的。
卡方检验应用于两个率或两个构成比比较;多个率或多个构成比比较以及分类资料的相关分析等。 分类为独立样本卡方检验和配对样本卡方检验,独立样本卡方检验包括四格表卡方检验和行乘列卡方检验, 配对样本卡方检验分为四格表形式的配对资料卡方检验和R×R列联表卡方检验。
结果解读与统计描述 卡方检验结果详细展示了各购房人类型与房屋类型的交叉表，从Count列可以看出实际发生的频率。例如，单身男性主要选择楼房（flat），而多人家庭则倾向于购买独栋别墅和联排别墅。深入分析每个交叉项的统计描述，可以揭示出显著的关联或差异。总结 通过这次SPSS卡方检验的实操，我们了解到...