卡方检验的适用条件是什么_卡方检验的适用范围

比较四格表资料、配对四格表资料的卡方检验在设计方法、资料整理、设检验等方面的查表是什么？

（1）已知一个总体均数；

授课章节 第七章卡方检验

卡方检验的适用条件是什么_卡方检验的适用范围

卡方检验的适用条件是什么_卡方检验的适用范围

如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态设。方齐性的设可进行F检验，或进行更有效的Lne's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

授课时间 第四学年下学期 授课地点 新教学楼406室

教学目的与要求 掌握：成组设计四格表资料检验的计算及应用条件和校正检验的计算及应用条件；配对设计四格表资料检验。 熟悉：行×列表资料的检验及其注意事项。 了解：四格表的确切概率计算；频数分布的拟合优度检验的概念。

教学重点与难点 重点：成组设计四格表资料检验；配对设计四格表资料检验； 行×列表资料的检验及其注意事项。 难点：卡方检验的基本思想

教学方法 与 组织安排 教学方法：课堂讲授为主，课堂提问、练习、实习为辅。 时间安排：教师讲授本次课内容185分钟，课堂提问、练习10分钟；小结5分钟，实验课100分钟。

教学方法 讲授、CAI课件、举例

教具 多媒体

教学提纲、课堂小结与 课后练习 一、教学提纲一、通过节介绍卡方检验的基本思想 二、重点介绍第二节―完全随机设计下两组频数分布的卡方检验 1、概念：四格表(fourfold table)、实际数( actual frequency)、理论数 (theoretical frequency) 、格子数、自由度、卡方分布 2、完全随机设计下两组频数分布的卡方检验的基本思想 3、四格表资料卡方检验 ⑴成组设计：两行两列，解决成组设计两个样本率或构成比的比较 ⑵四格表资料卡方检验步骤 ⑶四格表资料卡方检验的条件 三、配对四格表资料卡方检验 1、配对设计、两行两列、解决配对设计两个样本率的比较 2、配对四格表资料卡方检验步骤 3、配对四格表资料卡方检验的条件 四、行×列表的卡方检验 行×列表成组设计，解决成组设计多个样本率（构成比）的比较

设检验基本步骤 二、课堂小结1. 卡方检验的用途： 拟和优度检验 成组设计两个率或多个率的比较 成组设计两个构成比或多个构成比的比较 配对设计两个率比较 注意各种情况的卡方检验的适用条件：四格表资料卡方检验的条件；配对四格表资料卡方检验的条件；行×列表的卡方检验适用条件。 四格表确切概率法是四格表卡方检验的补充，是直接计算概率的方法。 三、课后练习简述卡方检验的用途。

比较两个样本频数分布的卡方检验，和比较配对样本两个频数分布的卡方检验在设计方法、资料整理、设检验等方面的别是什么？

举例说明如果实验效应用等级资料表示，比较两总体效应间别是否有统计学意义为什么不能用卡方检验？ 4．为什么有些四格表（或R×C表）必须要计算确切概率？

不能逆行卡方检验时的解决方法

四、举例说明

RC列联表卡方检验要求理论频数不宜太小，一般不宜有1/5以上的格子的理论频数小于5，或不宜有一个理论频数小于1，而你的RC列联表没有超过1/5，所以可以直接用卡方检验。校正公式只适用于四格表资料，列联表没有校正公式可言。如果出现理论频数不满足此要求，可以考虑选择如下方法处理：适当增加样本含量，这是的办法。结合专业知识考虑是否可以将格所在行或列与别的行或列合并，是否可以合并要根据样本的专业特性确定，合并后会损失信息。该用RC表的Fisher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）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，确切概率法，可以用计算机软件作。

非参数检验的适用条件

五、注意事项

①顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的；②虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态，这和卡方检验一样，称自由分布检验；③总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下（虽然T检验被称H0：总体X的分布函数为F(x).为小样本统计方法，但样本容量太小时，代表性毕竟，不要用要求较严格的参数检验法）。

非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为"非参数"检验。

t检验的应用条件是什么

t检验的适用条件：

1、已知一个总体均数；

2、可得到一个样本均数及该样本标准；

3、样本来自正态或近似正结合专业知识考虑是否可以将格所在行或列与别的行或列合并，是否可以合并要根据样本的专业特性确定，合并后会损失信息。态总体。

t检验主要用于样本扩展资料：含量较小（例如n < 30），总体标准σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。

参考资料来源：

样本t检验的适用条件是什么？

1.所有的理论数T≥5并且总样本量版n≥40，用Pearson卡方进行检验。

样本t检验的适用条件

（2）可得到一个样本均数及该样本标准；

（3）样本来自正态或近似正态总体。

t检配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：验的注意事项：

1、选用的检验方法必须符合其适用条件。

2、区分单侧检验和双侧检验。

3、设检验的结论不能化。

4、正确理解P值与别有无统计学意义。

5、设检验和可信区间的关系结论具有一致性异。

6、涉及多组间比较时，慎用t检验。

参考资料来源：

什么是卡方趋势性检验

Analyze—Descriptive Statistics-Crosstabs

过程，分别放入两个变量，然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae，完成后会出现卡方性检验结果，其中有Linear-by-Linear Association一项，应该就是你所谓的卡放线性趋势检验。

不过你的数据格式：

阶段 恶性 正常

1 114 26

2 81 47

权重 状态 阶段

114.00 恶性 1

26.00 正常 1

81.00 恶性 2

47.00 正常是这样的话是没法直接在SPSS中做的，将数据格式变成下面这样三列： 2

182.00 恶性 3

175.00 正常 3

将上述数据录入后，用Data-Weight Case进行加权，把变量“权重”放入Weight Cases By过程，点击OK完成步；

然后，授课对象 预防医学本科 授课时数 6学时第二步用最前面的过程来实现。（如果数据本身直接可以做卡方检验的，那就不再需要步了）。

噢,看来是我理解错了你的意思.样本与总体平均数异检验的目的是看该样本是否来自于那个总体,而如果总体呈非正态分布的话就要做卡方检验吧,因为它对总体的分布形态不做任何设.看那本书304页第三个大标题:连续变量分布的吻合性检验.

统计学中F测试，T测试，卡方测试，ANOVA各适用于测试什么情况？请高手举例····求救···

请注意，卡方检验适用于分析两个分类变量之间的关系，但不能提供变量之间的因果关系。此外，卡方检验还有一些前提条件，例如样本量的要求和期望频数的要求。在进行卡方检验之前，确保你的数据满足这些前提条件。

F检验又叫方齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方是否相同，即方齐性。若两总体方相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是 检验两个样本的 方是否有显著性异 这是选择何种T检验（等方双样本检验，异方双样本检验）的前提条件。

单因素方分析：

卡方检验20%以上的格子的理论频数小于5，怎么办

t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。

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，二者偏程度越大；反之，二者偏越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

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。

注意：卡方检验针对分类变量。[1]

步骤

（1）提出原设：

如果总体分布为离散型，则设具体为

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)，

（3）把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数（真实值），所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n。

（4）当H0为真时

比较四格表资料、配对四格表资料的卡方检验在设计方法、资料整理、设检验等方面的查表是什么？

（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3 182 175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。

简述卡方检验的基本思想

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。

卡方检验的基本思想就是观察并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，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏越小，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。

科普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）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，·科学百科：卡方检验

卡方检验怎么算?

基本思想

问题一：卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算：

r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]

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”，可以利用性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较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

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，行个数是卡方值，

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=82100/200=41； T12=128100/200=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异性。

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 卡方检验求计算

这里应该找不到 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，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

1. 专用公式：

自由度v=（行数-1）（列数-1）

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：

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。

（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）。