卡方检验表「SPSS超详细操作:卡方检验(R×C列联表)」

SPSS超详细操作:卡方检验(R×C列联表)

SPSS操作步骤数据预处理:如果数据为汇总格式，需在Analyze菜单下的WeightCases中进行加权，选择FrequencyVariable作为权重变量。卡方检验:选择DescriptiveStatistics下的Crosstabs功能，输入buyer_type和property_type。设置统计量为Chi-square，选择Nominal选项中的Phi和Cramer’sV。调用列联表分析过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析。在分析中，可以对二维和多维列联表（RC表）资料进行统计描述和x检验，并计算相应的百分数指标。首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。卡方检验spss操作步骤如下：材料准备：Spss软件。打开Spass界面，打开或新建一组数据。对数据进行分析。找到非参数检验——>就对话框——>卡方检验，点击确认。接下来弹出卡方检验的参数设置窗口。将左边的原变量选入到检验变量列表中。

这个spss的卡方检验表怎么看?上面的指标都是什么意思,可以得出什么结论

从表的备注a中看到最小期望值都是超过所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。如果说备注a中说的有最小期望值小于5的，这个时候就需要看fisher的精确检验值就可以了。当总样本量n＜或最小理论频数T＜或检验所得P值接近于检验水准α，采用Fisher确切概率法检验，看第4行的结果。一个是看卡方值，另一个是看卡方值对应的p值，也就是sig值，尤其是sig，如果sig<表明检验的结果显著，如果你做的是拟合性卡方检验，那么此结果表明数据的实际分布和期望分布差异显著。如果你做的是独立性卡方检验，那么此结果表明你所检验的两个变量相关显著。第一个表：n=66>最小期望频数=86>使用pearson卡方值，卡方值=P=052>按检验水准为05下，无统计学意义，即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异。理论度小于表为的单元格不超过20%，并且没有小于1的单元格。使用第一行Pearson,p>05在表中，所以差异不显著。否则，采用似然比卡方检验。也有线性和线性组合：只有行变量和列变量都是秩（有序）数据。

四格表卡方检验

四格表检验,有一格理论频数大于1但小于5则直接作卡方检验。独立样本四格表的卡方检验：独立样本四格表的χ²检验，就是最简单的双向表，即2×2表的χ²检验，既可以用缩减公式来计算χ²值，又可以用χ²检验的基本公式来计算χ²值。小结四格表：理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，最好n大于等于用Pearson；理论次数小于5的格子超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，最好n大于等于用连续性修正；有理论次数小于1的情况或n<用精确概率或似然比卡方检验。但是当理论频数(T)小于或总例数(n)小于或当卡方值处于临界值附近时，最好改用四格表的确切概率法,而不使用该法。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=（ad-bc）2n/(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|-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。

四格表检验,有一格理论频数大于1但小于5

四格表检验,有一格理论频数大于1但小于其他都大于则(直接作卡方检验)。独立样本四格表的卡方检验：独立样本四格表的χ²检验，就是最简单的双向表，即2×2表的χ²检验，既可以用缩减公式来计算χ²值，又可以用χ²检验的基本公式来计算χ²值。这是多个独立样本频率的比较，1/5以上的格子的T值在1和5之间才需要校正的。所有的理论数T≥5并且总样本量n≥用Pearson卡方进行检验，如果理论数T＜5但T≥并且n≥用连续性校正的卡方进行检验。如果有理论数T＜1或n＜则用Fisher’s检验。可以如果超过20%单元格的理论频数(期望频数)T<或者至少一个T<此时采用的是Fisher确切概率法。当总样本量n≥且所有理论频数T≥5时，可以使用Pearson卡方检验或似然比χ2检验。当总样本量n≥但有理论频数1≤T＜5时，可以使用连续性校正卡方（χ检验。当总样本量n＜或有理论频数T＜1时，不能使用卡方检验，需要使用Fisher精确概率法进行检验。

四格表卡方检验的基本公式与专用公式的应用条件是

上述是适用于四格表。R×C表卡方检验应用条件：R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；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。n>40且所有期望频数（T）大于用Pearsonc2。n>40且1s期望频数（T）<用校正c2。n<40或理论频数（T）<用Fishers精确检验。psa时，用Fisher精确检验。（自由度df=(C-(R-）行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。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，卡方值就为表明理论值完全符合。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。卡方检验公式：df=(C-(R-。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。当结构偏离度趋于0时，表明就业结构与产业结构关系处于均衡状态；当结构偏离度为正数，表明产业产值比重大于就业结构比重；当结构偏离度为负数，表明产业产值比重小于就业结构比重。

如何查看随机变量的卡方分布表?

查看卡方分布表，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧第一列是df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。查看卡方分布表首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数然后查表；表的左侧第一列是df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。本提中自由度为查表自由度为1对应的行。通过查表找到卡方介值表的第一行05概率处与自由度为1的那一行对应的介值概率为84。卡方分布表是一个表格，其中包含了不同自由度和不同分位数的卡方值和对应的P值。在卡方分布表中，第一列是自由度，上方一行是分位数，两者相交的那一个数字就是所需要查找的P值。也可以使用一些统计软件，如SPSS、Excel等，来计算卡方检验的P值。步骤如下：首先需要了解自由度是多少，例如当a=01时,找到a=01的表。这里以分位数为自由度为的F分布为例。首先选择分位数为90的分位数表，然后找到上方一行的对应6下方的一列。其次找到左侧一列中的对应8的那一行。

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