卡方检验论文模板

卡方检验论文模板

卡方检验试用条件
1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小.
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.
2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.
3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher’s检验.
上述是适用于四格表.
R×C表卡方检验应用条件：
1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数.我的实验中也不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
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SPSS卡方检验详细操作和结果分析~

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~

卡方检验怎么算?

问题一：卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算：
假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为：
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程度。
具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）
K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]　其中n=a+b+c+d为样本容量
K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度：
例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为6.109，根据表格，因为5.024≤6.109>

问题二：卡方检验怎么算 20分 卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，
正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，
还有一个变量3是权重，例数
数据录入完成后，先加权频数后点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，
然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，
后面是自由度，然后是P值。

问题三：请问卡方检验中理论频数怎么算？ 拿你的数据为例，理论频数T11=82*100/200=41； T12=128*100/200=64 以此类推
下面是适用于四格表应用条件：
1)随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况：
(1)所有的理论频数T≥5并且总样本量n≥40，用卡方进行检验。
(2)如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
(3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
手打请采纳

问题四：请问这样的卡方检验是怎么算的？ 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重

问题五：卡方检验中的t代表什么，如何计算 卡方偿验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
T为理论数。T计算公式BRC＝nRnc／N，BRC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。
其他：
t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：
1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；
2,同一受试对象接受两种不同的处理；
3，同一受试对象处理前后。

问题六：卡方检验求计算答案 卡方检验求计算答案
这里应该找不到答案 你可以问问老师或者同学 尽量自己做吧 不会了让同学给你讲讲，这样才对你的学习有帮助，答案只能解决一时。

问题七：spss统计学 如下图中卡方检验每组的x2值和P值是怎么计算得到的 这是论文的写作思路里涉及的，每行就相当于是每个组的数据而已，也就是分析了下 每个组的男女性别是否有显著差异。通常我们看到只有一个卡方 那是因为你把所有数据汇总到一个组里面分析不同性别的差异。
举个例子，一个学校有很多班级，你可以只分析一个卡方值 来看下这个学校的男女是否有差异，也可以分每个班级分析一个卡方值 ，看每个班级的性别是否都不存在差异。

问题八：卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么 四格表资料的卡方检验
四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。
1. 专用公式：
若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，
自由度v=（行数-1）（列数-1）
2. 应用条件：
要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
行X列表资料的卡方检验
行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。
1. 专用公式：
r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]
2. 应用条件：
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 问题九：如何用excel做卡方检验 5分 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。
卡方检验常采用四格表，如图 5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。
用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。
（1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“ fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“ fx”快捷键，打开函数选择框。
（2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。
（3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输偿框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。
(4)在表存放概率 p 值的空白单元格处显示 p 值的计算结果。在“编辑”栏处显示χ2检验的函数“CHITEST”及两组比较数据的起始与结束单元格的行列号（图 5-4-21）。

论文的卡方检验

论文格式 当我们对一个问题研究之后，如何将其展现于众人面前是一个重要的工作。在这里我们结合具体的事例，给大家介绍科研的一个重要部分枣论文的一般格式及其注意事项。当然，要写出一篇好的论文，绝不是单单这么一个简要的介绍就够了

卡方检验使用范围和优缺点；跟t检验有什么不同

卡方检验的使用范围和优缺点与t检验有3点不同，具体介绍如下：

一、两者的使用范的使用范围不同：

1、卡方检验的使用范围：在分类资料统计推断中进行应用。包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

2、t检验的使用范围：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。

二、两者的优缺点不同：

1、卡方检验的优缺点：可以方便简洁进行检验。但是，原理较为复杂

2、t检验的优缺点：只能够比较两个平均数的差异是否显著。

三、两者的原理不同：

1、卡方检验的原理：卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

2、t检验的原理：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数得离差统计量呈t分布。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

参考资料来源：百度百科-t检验