医学论文卡方值怎么算

发布时间：2023-12-08 14:35:13

医学论文卡方值怎么算

及第三方会的12。

最小理论频数是行最小×列最小

故为71×56除以143

卡方检验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。

扩展资料：

（1）提出原假设：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...

（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取

A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，...，Ak=(ak-1,ak)，

其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

卡方公式是：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为：

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...；

当H0为真时，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近，当H0不真时，则fi/n与pi相差很大。在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方分布。

扩展资料

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=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但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

医学论文卡方值计算

四格表资料检验

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，

自由度v=(行数-1)(列数-1)

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验:

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析。

如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

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，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

行×列表资料检验

行×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

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验:

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。

当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析。

如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

为什么从正态总体中抽取出的样本的方差服从χ2分布

在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，…，ξn的一次取值。

将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,…,n)，显然每个都是服从标准正态分布的，因此按照χ2分布的定义，应该服从参数为 n 的χ2分布。

如果将中的总体均值 μ 用样本平均数 ξ 代替，即得，它是否也服从χ2分布呢？理论上可以证明，它是服从χ2分布的，但是参数不是 n 而是 n-1 了，究其原因在于它是 n-1 个独立同分布于标准正态分布的随机变量的平方和

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)=，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。

参考资料：卡方检验的百度百科

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。

卡方检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。

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，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

参考资料：百度百科-卡方检验

卡方公式是：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为：

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...；

扩展资料

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

2、应用条件：

卡方检验分为拟合优度检验和独立性检验两种。

卡方检验的步骤：

1、设置假设。

首先，需要明确假设的原假设和备择假设，例如原假设为观测值符合某个分布，备择假设为观测值不符合该分布。

2、计算期望值。

使用假设分布，计算期望值。一般情况下，期望值等于样本容量乘上假设分布的比例。

3、计算卡方值。

根据观测值和期望值计算卡方值，公式为：卡方值=Σ((观测值-期望值)^2/期望值)，其中符号“Σ”表示对样本中的每个值进行求和。

4、计算自由度。

自由度是指能够自主变化的变量个数。对于拟合优度检验，自由度等于样本个数减去假设分布参数的个数减去1。

5、查卡方分布表。

查找卡方分布表得到相应的p值，p值越小，表示观测值与期望值之间的差异越大，拒绝原假设的可能性越大。

6、判断结论。

将p值与显著性水平（通常为）进行比较，如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为观测值与假设分布不符；否则，接受原假设，认为观测值符合假设分布。

卡方检验的主要应用：

1、检验样本是否符合某种分布。

卡方检验可以进行拟合优度检验，即对实际观测数据按照某种假设分布进行检验，以判断样本是否符合该分布。

2、检验两组变量之间是否独立。

卡方检验可以进行独立性检验，以判断两个分类变量是否独立。例如，可以使用卡方检验来检验性别是否与某种疾病有关联。

3、比较多组观测值的差异性。

卡方检验可以用于比较多组分类数据的差异性。例如，可以使用卡方检验来比较不同种类产品的销售量是否有明显的差异。

4、分析因素对分类变量的影响。

卡方检验可以用于分析某些因素对分类变量的影响程度。例如，可以使用卡方检验来分析年龄对健康指标的影响程度。

医学论文卡方值计算公式

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。

标准公式：（ad-bc）^2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

卡方公式是：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为：

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...；

扩展资料

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

2、应用条件：

希望对你有用举例说明吧。相对于不做运动的女子，慢跑或快跑可能会对月经周期产生影响，那这种经期的变化是否会改变她们去咨询医生的频率呢？下面是一组统计数据，记录了三组运动状态的女子是否向医生咨询过经期变化的数据。Observed (O)，观察值是否向医生询问过组是否总数对照 14 40 54慢跑 9 14 23快跑 46 42 88总数 69 96 165简单点说，就是问，慢跑女子是不是会比不跑步的女子更频繁地向医生询问月经的问题？快跑相对于不跑呢？快跑相对于慢跑呢？方法如下：1. 计算每行和每列的总数，如上表所示。2. 计算每列的百分比，即询问过的百分比。在165个女子中，有69个询问过医生，即69/165=42%，那么没询问过医生的就是1-42%=58%。3. 如果跑不跑步，都不会影响询问医生的频率，那么这个询问过医生的可能性，42%，将适用于所有的组别，即在对照组的54个人中，我们预期54*42%=个人会去询问医学，而54*58%=个人不会去询问。用同样的方法把慢跑和快跑组是否会去询问医生的人数分别算出，如下表所示。Expected (E)，预期值是否向医生询问过组是否总数对照 54慢跑 23快跑 88总数 69 96 1654. 接下来就是要计算，这个预期值和实际观测到的值之间的区别大不大？是只是因为随机抽样产生的误差，还是具有统计学意义的显著性差异？计算公式如下：χ2=∑[(O-E)2/E]O为每个观察值，E为每个预期值在这个例子中，χ2=（）2/()+…= 5. 计算自由度=（行数-1）*（列数-1）=26. 查表，自由度为2, p=时的值为，而比大，所以p<, 差异显著。7. 但由于有三个组，上述的值只能说明运动状态对于询问医生的频率有显著影响，却并不知道究竟是哪组跟组有显著差异。很多其他的回答到这里就结束了，其实不然。下面还有三点要注意。1. 接下来要做的就是把上面两个大表转换成亚表，首先只比较慢跑和快跑组是否总数慢跑 9（） 14（） 23快跑 46（） 42（） 88总数 55 56 111计算χ2= ∑[(│O-E│-1/2)2/E]=注意当行列为2X2时，要用这个修正公式。自由度为（2-1）（2-1）=1，查表发现是个非常小的数，所以它们之间没有显著差异。而由于它们的差异如此之小，可以把它们合并成一个组，去跟对照不跑步的比较。组是否总数对照 14（） 40（） 54跑步 55（） 56（） 111总数 69 96 165同理算得χ2=，大于自由度为1，p=时的值，即p<. 由于对同一数据做了两次测试（快跟VS慢跑，跑步VS对照），为了保证总的测试误差小于，这里不能用原始的p值来做结论，而需要对其做修正，比如使用Bonferroni修正：由于我们做了两次测试，所以用于比较的关键值要用*2=，由于原始p<，修正后的p (跑步VS对照)<, 差异显著。结论即为，快跑跟慢跑相比的女性相比，她们向医生询问经期的频率没有显著差异，而只要是跑过步的，她们询问的频率则显著高于不跑步的（55：56VS14：40）。3. 最后再补充两点使用卡方的条件1) 如果用于2X2，每个格子中的频数（O）都必须大于5。2) 如果是大型表格，许多行X许多列，每个格子中的频数都不得小于1，且它们中小于5的比较必须要低于20%。如果不能满足这两个条件，就要选择其他的统计方法来处理样本量比较小的情况，比如Fisher Exact test。

医学论文中的卡方怎么计算

四格表资料检验

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，

自由度v=(行数-1)(列数-1)

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验:

如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

行×列表资料检验

行×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

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验:

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。

当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析。

如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

为什么从正态总体中抽取出的样本的方差服从χ2分布

在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1，ξ2，?，ξn的一次取值。

将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行标准化得(i=1,?,n)，显然每个都是服从标准正态分布的，因此按照χ2分布的定义，应该服从参数为 n 的χ2分布。

扩展资料

如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=，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。

参考资料：卡方检验的百度百科

卡方公式是：

H0：总体X的分布函数为F(x).

如果总体分布为离散型，则假设具体为：

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...；

扩展资料

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=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）。

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

2、应用条件：

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，根据表格，因为≤> 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）。