1樓：慕振華
一、研究場景。
卡方檢驗是一種假設檢驗的方法，它屬於非引數檢驗的範疇，主要是用於分析定類資料與定類資料之間的關係情況。例如：分析性別與患病之間是否存在差異、性別與是吸菸之間是否存在差異性等。
二、spssau操作。
spssau左側儀表盤「實驗/醫學研究」→「卡方檢驗」；
三、卡方值的意義。
卡方值表示觀察值與理論值之間的偏離程度。計算這種偏離程度的基本思路如下。
設a代表某個類別的觀察頻數，e代表基於h0計算出的期望頻數，a與e之差稱為殘差。
顯然，殘差可以表示某乙個類別觀察值和理論值的偏離程度，但如果將殘差簡單相加以表示各類別觀察頻數和期望頻數的差別，則有一定的不足之處。因為殘差有正有負，相加後會使彼此抵消，總和仍為0，為此可以將殘差平方後求和。
另一方面，殘差大小是乙個相對的概念，相對於期望頻數是10時，期望頻數為20的殘差非常大，但相對於期望頻數為1000是20就很小，考慮到這一點，人們又將殘差平方除以期望頻數再求和，以估計觀察潁數與期望煩數的差別。
四、spssau結果與指標解讀。
1.卡方檢驗分析結果。
其中a代表某個類別的觀察頻數，e代表基於h0計算出的期望頻數，ai為i水平的觀察頻數，ei為i水平的期望頻數，n為總頻數，pi為i水平的期望頻率。當n比較大時，χ2統計量近似服從k-1個自由度的卡方分佈。
2.卡方檢驗統計量過程值。
3. 深入分析-效應量指標。
4.多重比較結果巖陵。
1）第1次多重比較。
2）第2次多重比較。
3）第3次多重比較。
5. 趨勢卡方檢驗。
五、其他說明。
1.卡方檢驗事後多重比較是什麼意思？
醫學研粗擾戚究模組裡面的卡方檢驗方法時，spssau預設提供多重比較功能，且spssau僅針對第1個y進行，可通過更換y的位置李含實現其它分析項的多重比較，x或y的選項個數大於10時不進行多重比較。
多重比較時，spssau預設提供pearson卡方檢驗值，多重比較時，檢驗次數增多會增加一類錯誤的概率，建議使用校正顯著性水平(bonferroni校正)，比如如果顯著性水平為，並且兩兩比較次數為3次，那麼bonferroni校正顯著性水平為次=，即p值需要與進行對比，而不是。
2. 卡方檢驗出現多個卡方值和p值的原理？
如果卡方檢驗出現多個卡方值和p值，其原理和詳細操作步驟說明如下，spssau多個卡方值和p值處理。
2樓：朝如青絲芙蘭
情況一：x定類 y定量如果是多個獨立樣本，y服從正態分佈，且個水平下總體具有相同方差，則建議使用方差分析，如果沒有呈現出春枝正態性特質，此時建議可使用非引數檢驗。春滾情況二扒森敏：
x定類 y定類此時可以選擇卡方檢驗，通過選擇百分比進行對比判斷。
如果兩組資料的差異比較顯著，怎樣進行卡方檢驗？
3樓：汽車之路
在spss比較兩組人性別、年齡數值是否有差別，應用卡方檢驗。
卡方檢驗主要是比較兩個及兩個以上樣本率(構成比）以及兩個分類變數的關聯性分析。其根本思想就是在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或擬合優度問題。
它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗擾拍；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
卡方檢驗顯著性差異代表什麼
4樓：
卡方檢驗中的顯著性差異表示局碰兩個或多個變數之間的差異是否具有統計學桐兆談意義。如果卡方檢驗的p值小於，則可以認猜稿為兩個或多個變數之間的差異具有統計學意義，即至少存在乙個觀察到的差異不是由於抽樣誤差造成的，而是由於實際觀察到的變數之間的差異。如果p值大於，則不能拒絕虛無假設，即兩個或多個變數之間的差異沒有統計學意義。
卡方檢驗是相關性分析嗎
5樓：虎虎星辰
卡方檢驗是一種假設檢驗方法，用來驗證觀察資料是否符合某種理論分佈或某種假設。在統計學中，卡方檢驗常被用來檢驗兩個或多個慎衡變數之間是否存在某種關聯或相關性，因此也被隱孝晌用於相關性分析。但是，可以看出卡方檢驗與傳統的相關性分析在方法、應用物件和原理等方面存在很大不同。
相關性分析是用來確定兩個或多個變數之間是否有線性關係的方法。常用的相關係數主要有皮爾遜相關係數和斯皮爾曼秩相關係數。它可以衡量變數之間的相關程度，但不能確定變數間的因果關係。
卡方檢驗是一灶鋒種非引數檢驗方法，它不考慮變數的分佈情況，不像傳統相關性分析一般假定資料呈正態分佈。卡方檢驗常用於分類變數之間的關聯分析，如對兩個分類變數進行交叉表分析。卡方檢驗的核心思想是將觀察結果與期望結果進行比較，並用卡方值來衡量兩者之間的偏離程度，以判斷是否存在顯著性差異。
總之，卡方檢驗作為一種非引數檢驗方法，常用於分類變數的相關性分析，而相關性分析則是確定兩個或多個變數之間是否有線性關係的方法，兩者從應用物件、方法和原理等方面都存在很大不同。<>
通過卡方檢驗顯示有差異 但獨立樣本檢驗又無差異 怎麼理解
6樓：網友
卡方檢驗是針對定類和定類資料的差異。獨立樣本t檢驗是針對定類和定量資料進行研究。這是兩個不同的方法，一般只能選擇其中乙個方法進行。
spssau進行卡方檢驗和獨立t檢驗的操作如下：
7樓：網友
卡方檢驗和獨立樣本檢驗沒有什麼關係的。
兩種方法研究的資料型別都不同。
8樓：後元賀撥
卡方檢驗是計數資料，而獨立樣本檢驗是計量資料，兩類資料性質不同，沒有可比性的。
怎麼分辨是【均值差抽樣檢驗】還是【卡方分佈之擬合優度檢驗】
9樓：網友
卡方分佈之擬合優度檢驗。
若n個相互獨立的隨機變數ξ1，ξ2，…，n ，均服從標準正態分佈（也稱獨立同分佈於標準正態分佈），則這n個服從標準正態分佈的隨機變數的平方和∑ξi∧2構成一新的隨機變數，其分佈規律稱為χ2(n)分佈（chi-square distribution），其中引數 n 稱為自由度，自由度不同就是另乙個χ2分佈，正如正態分佈中均值或方差不同就是另乙個正態分佈一樣。χ2分佈的密度函式比較複雜這裡就不給出了，同學們也不用去記了。卡方分佈是由正態分佈構造而成的乙個新的分佈，這也正反映了前面所說的正態分佈的重要性。
均值差抽樣檢驗。
這個是最簡單的方差檢驗，兩個是不一樣的。
希望能幫到你。
能用卡方比較求差異有無統計學意義嗎？如何算?
10樓：網友
卡方=p=
組間差異不顯著。
要知道計算方法，請學習《數理統計學》一書。
簡述卡方檢驗的用途
卡方檢驗主要可以用於處理 計數資料的擬合問題。具體說，它可以檢驗單變數多項分類上的實計數和理論次數分布之間的差異顯著性。它是卡方檢驗中的乙個主要測試指標，卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法，它屬於非引數檢驗的範疇，主要是比較兩個及兩個以上樣本率 構成比 以及兩個分類變數的關聯性分析，其根...
spss卡方檢驗中df代表什麼意思
卡方值是非引數檢驗中的乙個統計量，主要用於非引數統計分析中。它的作用是檢驗資料的相關性。如果卡方值的顯著性 即sig.小於0.05，說明兩個變數是顯著相關的。卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括 兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗 多個率或多個構成比比較的卡方檢驗...
如何用卡方檢驗求下列每組P值
將每組觀察數分別填入卡方檢驗四格表中 根據你每組的資料，區分是獨立組還是匹配的組，這個你自己知道，我這裡看不出 四格表中分別包括。觀察組 陽性數 陰性數。對照組 陽性數 陰性數。你的陰性數可以計算得出，或者找到原始資料來，填入。然後用統計學軟體spss即可做檢驗比較。希望對你有所幫助 o o 卡方檢...