卡方檢驗的應(yīng)用條件,spss 做卡方檢驗 期望值小于5怎么解決
發(fā)布時間:2022-05-24 02:30:39 瀏覽:27次 收藏:12次 評論:0條
一、簡述四格表資料應(yīng)用卡方檢驗的條件有哪些
兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況: 1.所有的理論數(shù)T≥5并且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進(jìn)行檢驗。
2.如果理論數(shù)T<5但T≥1,并且n≥40,用連續(xù)性校正的卡方進(jìn)行檢驗。
3.如果有理論數(shù)T<1或n<40,則用Fisher’s檢驗。
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二、PV=nRT理想氣體狀態(tài)方程的適用條件
是
三、兩個樣本率的比較作卡方檢驗需要什么條件
卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度。
實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小。
卡方檢驗是用途非常廣的一種假設(shè)檢驗方法,它在分類資料統(tǒng)計推斷中的應(yīng)用,包括:兩個率或兩個構(gòu)成比比較的卡方檢驗;
多個率或多個構(gòu)成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關(guān)分析等。
卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度,實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合;
卡方值越小,偏差越小,越趨于符合,若兩個值完全相等時,卡方值就為0,表明理論值完全符合。
注意:卡方檢驗針對分類變量。
[1(1)提出原假設(shè):H0:總體X的分布函數(shù)為F(x).如果總體分布為離散型,則假設(shè)具體為H0:總體X的分布律為P{X=xi}=pi, i=1,2,...(2)將總體X的取值范圍分成k個互不相交的小區(qū)間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+∞,區(qū)間的劃分視具體情況而定,但要使每個小區(qū)間所含的樣本值個數(shù)不小于5,而區(qū)間個數(shù)k不要太大也不要太小。
(3)把落入第i個小區(qū)間的Ai的樣本值的個數(shù)記作fi,成為組頻數(shù)(真實值),所有組頻數(shù)之和f1+f2+...+fk等于樣本容量n。
(4)當(dāng)H0為真時,根據(jù)所假設(shè)的總體理論分布,可算出總體X的值落入第i 個小區(qū)間Ai的概率pi,于是,npi就是落入第i個小區(qū)間Ai的樣本值的理論頻數(shù)(理論值)。
四、卡方檢驗的應(yīng)用條件
1.隨機樣本數(shù)據(jù);
?2.卡方檢驗的理論頻數(shù)不能太小。
?兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況:?1.所有的理論數(shù)T≥5并且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進(jìn)行檢驗。
?2.如果理論數(shù)T<5但T≥1,并且n≥40,用連續(xù)性校正的卡方進(jìn)行檢驗。
?3.如果有理論數(shù)T<1或n<40,則用Fisher’s檢驗。
?上述是適用于四格表。
R×C表卡方檢驗應(yīng)用條件:?1.R×C表中理論數(shù)小于5的格子不能超過1/5;
2.不能有小于1的理論數(shù)。
我的實驗中也不符合R×C表的卡方檢驗。
可以通過增加樣本數(shù)、列合并來實現(xiàn)。
擴(kuò)展資料:同一組對象,觀察每一個個體對兩種分類方法的表現(xiàn),結(jié)果構(gòu)成雙向交叉排列的統(tǒng)計表就是列聯(lián)表。
1. R*C 列聯(lián)表的卡方檢驗:R*C 列聯(lián)表的卡方檢驗用于R*C列聯(lián)表的相關(guān)分析,卡方值的計算和檢驗過程與行×列表資料的卡方檢驗相同。
2. 2*2列聯(lián)表的卡方檢驗:2*2列聯(lián)表的卡方檢驗又稱配對記數(shù)資料或配對四格表資料的卡方檢驗,根據(jù)卡方值計算公式的不同,可以達(dá)到不同的目的。
當(dāng)用一般四格表的卡方檢驗計算時,卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)],此時用于進(jìn)行配對四格表的相關(guān)分析,如考察兩種檢驗方法的結(jié)果有無關(guān)系;
當(dāng)卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)時,此時卡方檢驗用來進(jìn)行四格表的差異檢驗,如考察兩種檢驗方法的檢出率有無差別。
列聯(lián)表卡方檢驗應(yīng)用中的注意事項同R*C表的卡方檢驗相同。
卡方分布是n個相互獨立的服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機變量的平方和的分布.由此可知,卡方是沒有負(fù)數(shù)的,卡方值越大P值就越小,越顯著.(ad-bc)2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)這個公式里面abcd均是計數(shù)數(shù)據(jù),均大于等于0,而(ad-bc)2由于有平方,所以也不會為負(fù)數(shù),所以這個公式也沒有負(fù)值.參考資料:百科——卡方檢驗百科——皮爾森卡方檢驗
五、完全隨機設(shè)計兩樣本比較卡方檢驗公式及試用條件
1.隨機樣本數(shù)據(jù);
2.卡方檢驗的理論頻數(shù)不能太小. 兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況: 1.所有的理論數(shù)T≥5并且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進(jìn)行檢驗. 2.如果理論數(shù)T<5但T≥1,并且n≥40,用連續(xù)性校正的卡方進(jìn)行檢驗. 3.如果有理論數(shù)T<1或n<40,則用Fisher’s檢驗. 上述是適用于四格表.R×C表卡方檢驗應(yīng)用條件: 1.R×C表中理論數(shù)小于5的格子不能超過1/5;
2.不能有小于1的理論數(shù).我的實驗中也不符合R×C表的卡方檢驗.可以通過增加樣本數(shù)、列合并來實現(xiàn).
六、急:統(tǒng)計學(xué)中卡方檢驗的適用條件是什么?
(1)n>40且所有期望頻數(shù)(T)大于5,用Pearson c2。
(2)n>40且1s期望頻數(shù)(T)<5,用校正c2。
(3)n<40或理論頻數(shù)(T)<1,用Fishers 精確檢驗。
(4)psa時,用Fisher精確檢驗。
(自由度df=(C-1)(R-1))行×列表資料的卡方檢驗用于多個來率或多個構(gòu)成比的比較。
卡方檢驗的專用公式:r行c列表資料卡方檢驗的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]擴(kuò)展資料若四格表資料四個格子的頻數(shù)分別為a,b,c,d,則四格表資料卡方檢驗的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),(或者使用擬合度公式)自由度v=(行數(shù)-1)(列數(shù)-1)=1要求樣源本含量應(yīng)大于zhidao40且每個格子中的理論頻數(shù)不應(yīng)小于5。
當(dāng)樣本含量大于40但有1=<理論頻數(shù)<5時,卡方值需要校正,當(dāng)樣本含量小于40或理論頻數(shù)小于1時只能用確切概率法計算概率。
參考資料來源:百科-卡方檢驗
七、spss 做卡方檢驗 期望值小于5怎么解決
如果理論數(shù)T<5但T≥1,并且n≥40,用連續(xù)性校正的卡方進(jìn)行檢驗。
將總體X的取值范圍分成k個互不相交的小區(qū)間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+∞,區(qū)間的劃分視具體情況而定,但要使每個小區(qū)間所含的樣本值個數(shù)不小于5,而區(qū)間個數(shù)k不要太大也不要太小。
擴(kuò)展資料:要求樣本含量應(yīng)大于40且每個格子中的理論頻數(shù)不應(yīng)小于5。
當(dāng)樣本含量大于40但有1=<理論頻數(shù)<5時,卡方值需要校正,當(dāng)樣本含量小于40或理論頻數(shù)小于1時只能用確切概率法計算概率。
卡方檢驗要求最好是大樣本數(shù)據(jù)。
一般每個個案最好出現(xiàn)一次,四分之一的個案至少出現(xiàn)五次。
如果數(shù)據(jù)不符合要求,就要應(yīng)用校正卡方。
參考資料來源:百科--卡方檢驗
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