R*C列联表,双向无序 行列表中各格子的理论频数T均≥1,且1≤T≤5的格子数不超过格子总数的1/5(20%):用卡方 否则,不能直接用卡方,可 ①增大样本含量,以达到增大T的目的,这是首选方案… 夏莉发表于医学统计学 SPSS中常用的参数和非参数检验方法、基本原理和操作步骤——【杏花开生物医药统计】 谦瑞数据 SPSS
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)(...
问题分析 想了解血型与病变类型的关系,可以选择卡方检验(R×C),但需满足3个条件: ①研究变量是两个无序多分类变量,如血型和病变类型都是无序分类变量。 ②每个观测值相互独立,如各位研究对象的信息都是独立的,不会相互干扰。 ③样本量足够大,满足任一单元格期望频数...
1.R*C卡方检验需要满足的假设 (1)两个变量为无序分类变量 (2)观测值相互独立 (3)任意单元格的期望频数>5 2.SPSS实操 请依次点击:分析—描述统计—交叉表—将变量拖入右侧相应的行和列框中—点击右侧的“统计”)选择“卡方”和“Phi和克莱姆V”—继续点击右侧
经常使用的是R*C——分组变量和检验变量分类大于等于3 一、2*2 2*2 分组变量2个分类,检验变量2个分类 例:一种药对于一种疾病的治愈效果 加权:拿到二手数据需要加权 数量代表的不是单纯的数字,而是样本数量 加权个案: 分析结果: 看表格下方标注小a,多少个单元格具有预期计数少于5 ...
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 ...
进行R×C卡方检验前，需确认三个关键假设：变量类型（如购房人和房屋类型）均为无序分类；观测值独立；样本量充足，最小期望频数大于5。本研究符合前两个假设，接下来我们将检验样本量是否足够。SPSS操作步骤 数据预处理: 如果数据为汇总格式，需在Analyze菜单下的Weight Cases中进行加权，选择Frequency ...
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...
对于R×C χ2检验,其结果只能说明各组的率或构成比整体上有无统计学差异,并不能说明哪两组之间的差异是否有统计学意义。如要得出具体哪两组之间的差异有统计学意义,需要进行事后检验,即事后两两比较。 关键词…