卡方检验依赖卡方分布的概率密度函数。该分布由自由度(df)唯一确定,自由度通常与分类变量的类别数相关(如 df = k-1,k为类别数)。当样本量足够大时,计算出的卡方值若超过分布临界值,则拒绝原假设,认为观测数据与预期存在显著差异。 3. 假设检验的步骤 卡方检验遵循以下流程: 提出假设...
卡方检验通过比较观察频数与期望频数的差异,判断分类变量间的关联性或分布拟合情况;应用于独立性检验和拟合优度检验。 卡方检验的核心原理基于观察频数和理论期望频数差异的量化。步骤如下:1. **原假设设定**:假设变量独立(独立性检验)或数据服从某分布(拟合优度检验)。2. **计算期望频数**:在独立性检验中,期望...
通过SPSS菜单选择卡方检验，设置检验变量和期望值范围，选择变量进行检验。以探究人们对数字是否有特殊偏好为例，我们选取了50名受访者，并要求他们在数字6-9中选取一个数字。进入SPSS，选择“分析”菜单，然后依次点击“非参数检验”、“旧对话框”和“卡方”命令。这样，就会弹出一个“卡方检验”的对话框。在对话...
卡方检验（Chi-Square Test），由英国统计学家Pearson创立，是一种用于分析分类变量数据的假设检验方法。其核心目标在于推断两个或多个总体率或构成比之间是否存在显著差异。卡方值的大小反映了实际频数与理论频数之间的偏离程度。在书写时，我们通常简写为χ2检验，但请注意，这里的χ并非英文字母x，而是希腊字母χ。...
卡方检验的基本公式是卡方值,它是由实际频数和理论频数之间的差的平方与理论频数的比值计算得出的。卡方值的计算公式如下: 卡方值=∑(实际频数-理论频数)^2 /理论频数 其中,∑表示求和,实际频数和理论频数分别表示观测频数和期望频数。如果卡方值越大,说明观测频数和期望频数之间的偏离程度越大;如果卡方值越小,说明...
Pearson卡方检验是最有名的卡方检验之一,主要是比较定类变量与定类变量之间的差异性。可用于两种情境的变项比较:适配度检验和独立性检验。当提及卡方检验而没有特别指明类型时,通常即指皮尔森卡方检验。 独立性检验:验证从两个变量抽出的配对观察值组是否互相独立。 适配度检验:验证一组观察值的次数分配是否异于理...
1. 原理 卡方检验的原理基于卡方统计量,它可以用来比较观察值与期望值之间的差异。通常情况下,我们假设两个变量没有关联,也就是说,它们的观察值与期望值之间的差异是由偶然性引起的。如果我们进行卡方检验的结果显示两个变量之间的差异超过了一定的阈值,则可以推断出这两个变量之间存在着某种关系。 2. 步骤 卡方...
拟合卡方检验就是检验这两列数据是否呈现差异,通常应用于问卷的多重响应频率分析里面的响应率与普及率分析。 步骤 1)将观测值分为 K 组。 2)计算 n 次观测值中每组的观测频数,记为 Oi。 3)根据变量的分布规律或概率运算法则,计算每组的理论频率为 Pi。
卡方检验通过比较观测频数与期望频数的差异判断变量间是否独立或分布是否一致,适用于分类变量的关联性、拟合优度及同质性检验。 卡方检验的核心原理是基于卡方分布,计算观测频数(实际数据)与期望频数(理论假设下的预期数据)之间的差异平方与期望频数的比值之和(Σ[(O-E)²/E])。若差异显著(卡方统计量超过临界值...