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卡方检验的SPSS操作
卡方检验
卡方检验
`
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅沈毅
内容提要
卡方检验基础
四格表卡方检验
配对卡方检验与一致性检验
两分类变量间关联程度的度量
分层卡方检验
小结
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅沈毅
卡方检验用途:
1、方差同质性测验(又称Bartlett test):用于做正态性检验的条件。
无效假设:方差同质;(P0.05)
备择假设,方差异质;(P0.05)
2、适合性检验:Test for goodness-of-fit
无效假设:符合理论分布;(P0.05)
备择假设,不符合理论分布;(P0.05)
3、独立性检验:Test for independence,用于检验两个变数是否相关
无效假设:两个变数相互独立;不相关;(P0.05)
备择假设,两个变数彼此相关;(P0.05)
其他的检验见下文。
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卡方检验基础
2 2
χ 检验是以χ 分布为基础的一种假设检验方法,主
要用于分类变量,根据样本数据推断总体的分布与
期望分布是否有显著差异,或推断两个分类变量是
否相关或相互独立。其原假设为:
H0 :观察频数与期望频数没有差别
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卡方检验基础
χ2检验的基本思想
2
首先假设H 成立,计算出χ 值,它表示观察值与理论值之间
0
2 2
的偏离程度。根据χ 分布,χ 统计量以及自由度可以确定
在H0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。
如果P 很小,说明观察值和理论值偏离程度太大,应当拒
绝原假设,表示比较资料之间有显著性差异;否则就不能
拒绝原假设,尚不能认为样本所代表的实际情况与理论假
设有差别。
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卡方检验基础
2
χ 值的计算:
2 (A −E )2
χ ∑
E
由英国统计学家Karl Pearson首次提出,故被
称为Pearson χ2 。
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卡方检验基础-卡方分布
2 2
当n比较大时, χ 统计量近似服从k -1个自由度的χ 分布。
在自由度固定时,每个χ2值与一个概率值(P 值)相对
应,此概率值即为在H0成立的前提下,出现这样一个样本
或偏离假设总体更远的样本的概率。如果P 值小于或等于
显著性水准,则拒绝H ,接受H ,即观察频数与期望频数不
0 1
一致。如果P 值大于显著性水准,则不拒绝H ,认为观察
0
频数与期望频数无显
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