Chi-Square Tests 表格也对该结果做出提示,如下图。 即在本研究中,没有小于5的期望频数,可以直接进行卡方检验(R×C)。 四、结果解释 1. 统计描述 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(Co...
本案例的分析目的是比较不同年龄的患病类型构成是否有差异,可以采用R×C χ2检验(渐进法),如果不满足χ2检验(渐进法)适用条件,可以选择Fisher确切概率法,如果Fisher确切概率法耗时太多可以选择蒙特卡洛法。 三、卡方检验(渐进法) (一) 软件操作 本案例为频数资料,需要先进行加权处理,详细操作详见(个案加权—SPSS实...
在SPSS中进行R×C列联表的卡方检验的操作步骤如下：数据预处理：如果数据为汇总格式，需要在SPSS的Analyze菜单下选择Weight Cases进行加权处理。在加权设置中，选择Frequency Variable作为权重变量。执行卡方检验：在SPSS的Analyze菜单下，选择Descriptive Statistics，然后点击Crosstabs。在Crosstabs对话框中，将...
在本例中,Cramer’s V=0.207,P<0.001,这提示我们血型与职业类型之间的相关性虽然存在,但强度并不算高。🎯 通过这些步骤和解读,你可以利用SPSS的R*C卡方分析来深入理解你的数据,并得出有意义的结论。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 于纯向向书无名 2024-11-22 蓝桥杯创意设计大赛:以“美”为主题🎨 ...
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)(...
卡方检验(R×C)的结果只能判断各组之间是否存在差异,但不能说明具体是哪两组之间有差异。因此,我们需要对结果进行更加深入的分析。这时,可以采用之前介绍过的卡方检验结果两两比较的方法(Bonferroni法调整α水平)。 但是,就R×C的数据结构而言,两两比较过于繁琐,所以,我们建议使用Post hoc testing检验,根据调整后的...
结果显示,本研究最小的期望频数是24.74,有0%的期望频数小于5,满足条件3。可以进行卡方检验(R×C) 结果解释 1.统计描述 结果表格涉及到的内容比较多,需要逐步分析。图表的横坐标显示了三种病变类型(功能型-1,恶性-2,良性-3).纵坐标显示的是四种血型对应的实际频数,...
进行卡方检验（R×C）时，需满足三个前提：两个变量为无序分类、观测值独立且样本量充足（最小期望频数大于5）。研究数据符合前两个条件。在SPSS中，具体步骤如下：如果数据为汇总，先进行数据加权，通过Data→Weight Cases，设置Frequency Variable，然后确定期望频数。进行卡方检验，Analyze→Descriptive ...
在使用SPSS进行R×C双向无序表格分析时，Fisher确切概率法是一种重要的统计检验方法。具体操作步骤如下：首先，打开SPSS软件并加载需要分析的数据集。接着，进入【分析】菜单，选择【描述统计】下的【交叉表】。在弹出的对话框中，将研究变量分别设置为行变量和列变量。随后，点击【统计】按钮，在弹出的...
在SPSS中既可以直接进行R×C χ2检验的事后两两比较的选项(比较列比例的Z检验),也可以通过χ2分割法进行两两比较。 三、卡方分割法 卡方分割法即将3组率或构成比的比较拆分成多个两组率或构成比的比较;需要校正检验水准α'=α/m,其中m=k(k-1)/2,k为分组数。本案例为3个分组,拆分成3个两组率的比较;...