肖小月半仔
ASYMP.sig就是我们常说的P值,一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异,P值大于0.05就没有显著差异。
分析结果:
χ2值与P值,依次看“Chi-Square Tests”表的第1行,第1列和第3列。补充:第2行是校正的卡方值与P值,第4行是Fisher确切概率法计算的P值。通常规定:
1、当总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数(期望频数)T≥5时,采用Pearsonχ2检验,看第1行的结果;
2、当总样本量n≥40但有1≤T<5时,采用连续性校正χ2检验,看第2行的结果;
3、当总样本量n<40,或最小理论频数T<1,或检验所得P值接近于检验水准α,采用Fisher确切概率法检验,看第4行的结果。
扩展资料:
卡方检验的统计量是卡方值,它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等(均等于两组合计的发癌率)的情况下计算出来的,如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=57.18,故卡方值越大,说明实际频数与理论频数的差别越明显,两组发癌率不同的可能性越大。
卡方检验要求:最好是大样本数据。一般每个个案最好出现一次,四分之一的个案至少出现五次。如果数据不符合要求,就要应用校正卡方。
参考资料来源:百度百科-卡方检验
Rita泱泱
卡方检验是很常用的一种分析方法,什么情况下使用卡方检验?
如果你手上的数据是一种定类数据,比如性别(男、女)是否患病(是、否)。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。
例如想要分析性别和是否抽烟之间的关系。这一句话里面包含两个词语,分别是:性别,是否抽烟。性别为X,是否抽烟为Y。性别为定类数据,是否抽烟也是定类数据,此时就可以使用卡方检验。
这篇文章分享分别使用两种常见统计分析工具 SPSS 和 SPSSAU 完成卡方检验。SPSS是目前常用的统计软件,SPSSAU是更简单的在线数据科学分析工具。
一、案例数据
想研究性别和是否抽烟之间有没有关系,男性抽烟的比例有没有更高等,通过抽样调查得到如下数据:
二、卡方检验怎么做?
1、SPSS操作步骤
(1)传入数据或输入数据
打开SPSS软件,上传如下图所示的数据格式文件,或者在SPSS软件中手动输入下图所示数据:
(2)数据加权处理
因为输入的数据是汇总格式,所以在进行卡方检验之前,我们需要先对数据加权处理,加权处理后,系统会将“人数”这一列的变量识别为频数,而不是一个数值。
数据加权的步骤如下:
在主页面点击【数据】-【加权个案】
弹出加权个案操作的对话框,选中【加权个案】
将【人数】变量拖入【频率变量】框中,点击【确定】。
这样就完成了数据加权处理,下一步可以做卡方检验了。
(3)卡方检验操作
点击【分析】-【描述统计】-【交叉表】
弹出交叉表操作对话框,按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。
放好之后就是这个样子:
放好变量后,接着设置:点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】,并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】
此时回到交叉表对话框,点击【确定】得出分析结果。
(4)卡方检验结果
SPSS看输出的卡方检验结果,主要看卡方值和P值。
2、
以下介绍使用SPSSAU-在线SPSS分析工具两步快速完成卡方检验。
(1)上传数据
进入SPSSAU系统,将加权格式数据上传到SPSSAU系统中:
(2)卡方检验操作
点击实验/医学研究面板中的【卡方检验】-拖拽三个【分析变量】分别到对应分析框-【开始分析】即可。
(3)分析结果
SPSSAU输出卡方检验分析结果,主要关注两个值,卡方值和p值。
另外输出各种卡方检验统计量过程值和效应量指标。
SPSSAU所有分析结果表格均为论文要求标准三线表,可直接点击【复制】图标一键复制分析结果到word文档中使用,无需再自己调整表格格式~
SPSSAU提供智能分析建议,刚接触统计分析的小白可以借助分析建议完成分析结果解读。
SPSSAU还自动输出文字分析结果,供大家参考去撰写分析结果,可直接复制粘贴使用。
SPSSAU自动将结果表格数据可视化,大家可以根据需要选择各种常用图表:
①堆积柱形图
②柱形图
③堆积条形图
④条形图
如果不喜欢图形样式,还可以根据使用场景选择合适的样式:
总结: 可以看到,SPSS和SPSSAU两个统计分析工具卡方检验的结果是相同的,且使用SPSSAU更简单更智能更方便~
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