四格表是最基础的列联表，四格表卡方检验也是最常见的一种。本节介绍的是成组设计的四格表卡方检验，具体分析时需区分Pearson卡方、Yates校正卡方(连续校正卡方)，以及Fisher卡方检验(Fisher确切概率)。其适用条件如表 4-24所示。上表中n为样本量，E为理论频数。在四格表资料中，Pearson卡方适用于n≥40 且...
卡方检验是以卡方分布为基础, 针对定类数据资料的常用假设检验方法。其理论思想是判断实际观测到的频数与有关总体的理论频数是否一致。卡方统计量是 实际频数与理论频数吻合程度的指标。卡方值越小,表明实际观察…
将它们整理成了一个四格表。表格如下所示: 通过观察这个四格表,我们可以看到在吸烟患癌率比不吸烟患癌率高,但是这种观察不能证明吸烟与肺癌之间存在显著的关联。因此,需要使用四格表卡方检验来确定这种关联。 首先,需要计算每个单元格的期望值,即在假设吸烟与肺癌无关的情况下,每个单元格的预期人数。期望值计算公式...
我们想知道这两组的大白鼠发癌率是否有显著差异。下面是如何使用SPSS进行卡方检验的步骤: 📋 录入数据 首先,我们需要将实验数据录入SPSS。数据包括处理组别、是否发癌等信息。例如: effect freq group 1 19 2 52 3 1 4 3 🔍 指定频数变量 由于我们的数据是频数表,所以需要使用Data菜单中的Weight Cases功能,...
二联表的卡方检验方法 假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数列联表为: y1 y2总计 x1 a b a+b x2 c d c+d 总计a+c b+d a+b+c+d 若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠...
表2 【卡方检验】卡方分析中最重要的表格，也是卡方检验的结果。对于【卡方检验】结果的解读，有这样一种规则（N为总例数，E为每个单元格的期望值）：当N<40或者E<1，使用【卡方检验】中“Fisher的精确检验”结果；当N≥40，1≤E≤5，使用【卡方检验】中“连续校正”结果；当N≥40，且E≥5，使用【卡...
卡方检验计算表格-a对照组 暴露组 合计1 对照组 暴露组 合计1 数据 正常 10 6 16 理论频数 正常 8.0 8.0 16 畸形0 4 4 畸形 2.0 2.0 4 合计10 10 20 合计 10 10 20 单组数据检验结果(α=0.05) (分组1表示应选用一般卡方,分组2表示应选用校正卡方) 分组 2 卡方值 5.000 P值 0.025 校正卡方值 P...
所以卡方检验出来通过不同检验方法的检验结果，一般情况下，会选择看第一个皮尔逊卡方或者是fisher的精确检验即可，其他的可以不去管它。含义（1）提出原假设：H0 正文 1 从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有...
卡方检验表文化程度 高中以上 高中以下 职业 事业单位或公务员 私营或企业 合计 X2=1。78 识字年龄 6 岁前 6 岁后 合计 X2=4.74 识字时间 10分钟以内 10 中以上 合计 X2=4.8 识字密度 每天1周1—2 次 合计 X2=4.57 是否教识字 是否 合计 X2=6。399 100 个以下 16 0 100 个以下 10 6 16 100...