统计学8 卡方检验课件

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《统计学卡方检验》课件

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《统计学卡方检验》PPT 课件
统计学卡方检验是一种用于数据分析的重要统计方法。通过此课件,我们将 深入探讨卡方检验的定义与概念,应用场景,原理解释,假设检验步骤,检 验过程和实例分析,帮助您更好地理解和应用卡方检验。
什么是卡方检验
• 卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量之间关联性的统计方法。 • 通过计算观察频数与期望频数之间的差异,判断差异是否显著。 • 在实际应用中,卡方检验常用于分析样本调查结果、医学统计和市场
2
计算检验统计量
根据观察频数和期望频数之间的差异,计算得到卡方检验统计量。
3
查表判断结果
将计算得到的检验统计量与卡方分布的临界值进行比较,判断差异是否显著。
如何进行卡方检验
• 数据准备:收集和整理相关的分类数据。 • 检验步骤和计算:按照假设检验的步骤,计算据差异是否显著,得出结论。
实例分析
具体案例
使用卡方检验分析一个实际调查的数据,检验两个 分类变量之间是否存在关联性。
结果解读
根据计算得到的卡方值和卡方分布的临界值,解读 结论并讨论分析结果的意义。
总结与展望
• 卡方检验是一种重要的统计方法,可以帮助我们分析分类变量之间的关联性。 • 通过掌握卡方检验的原理和应用技巧,我们可以更有效地进行数据分析和假设检验。 • 未来,我们还将进一步探索卡方检验在不同领域的应用,为数据分析提供更多有益的工具和方法。
研究等领域。
卡方检验的原理
• 卡方检验的原理主要基于观察频数与期望频数之间的差异。 • 根据差异的大小和自由度,计算出一个统计量,然后与卡方分布进行
比较。 • 如果统计量超过了卡方分布的临界值,就可以拒绝原假设,认为差异
是显著的。
卡方检验的假设检验步骤

《卡方检验正式》课件

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卡方检验的结果可以直接解释为实际意义 ,例如,如果卡方值较大,则说明观察频 数与期望频数存在显著差异。
缺点
对数据要求高
卡方检验要求数据量较大,且各分类的期望频数不能太小,否则可能 导致结果不准确。
对离群值敏感
卡方检验对离群值比较敏感,离群值可能会对结果产生较大的影响。
无法处理缺失值
卡方检验无法处理含有缺失值的数据,如果数据中存在缺失值,需要 进行适当的处理。
案例二:市场研究中的卡方检验
总结词
市场研究中,卡方检验用于评估不同市 场细分或产品特征与消费者行为之间的 关联。
VS
详细描述
在市场研究中,卡方检验可以帮助研究者 了解消费者对不同品牌、产品或服务的偏 好。例如,通过比较不同年龄段消费者对 某品牌的选择比例,企业可以更好地制定 市场策略和产品定位。
案例三:社会调查中的卡方检验
小,表示两者之间的差异越小。通常根据卡方值的概率水平来判断差异
是否具有统计学显著性。
02
卡方检验的步骤
建立假设
假设1
观察频数与期望频数无显著差异
假设2
观察频数与期望频数有显著差异
收集数据
从样本数据中获取观察频数 确定期望频数,可以使用理论值或预期频数
制作交叉表
将收集到的数据整理成二维表格形式,行和列分别表示分类变量
卡方检验的基本思想
01
基于假设检验原理
卡方检验基于假设检验的原理,通过构建原假设和备择假设,利用观测
频数与期望频数的差异来评估原假设是否成立。
02
比较实际观测频数与期望频数
卡方检验的核心是比较实际观测频数与期望频数,通过卡方值的大小来
评估两者之间的差异程度。
03

第八章卡方检验ppt课件

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2 (A T )2
T
2
(ad bc)2 n
(a b)(c d)(a c)(b d)
当n ≥40 ,且某格子出现1≤ T<5时,用校正公式:
2 ( A T 0.5)2 T
( ad bc n)2 n
2
2
(a b)(c d )(a c)(b d )
如果样本例数不是很大,计算时应先估计表中最小的T值。
17
设有k个相互独立的标准正态分布随机变量Z1、Z2…..Zν ,则Z12+Z22+…+Zν2的分 布服从自由度为ν的x2分布,记为x2(v)。 ν是指上式中包含的独立变量的个数。
当ν趋于∞时, x2分布逼近正态分布。各种自由度的x2分布右侧尾部面积为α时 的临界值记为x2(α,v)
=1 =2
=3 =4
组对象其它方面“同质”的前提下才能比较两个频率,才能进行2×2列联表 的x2检验。
26
小结
1、2检验的基本思想
2、四格表资料2检验,通常规定: (1) n ≥ 40,且T ≥ 5时,用2 检验基本公式和专用公式 (2) n ≥ 40,但有1≤ T<5时,用四格表2检验校正公式 (3) n< 40,或T<1时,改用fisher确切概率法 (4)连续性校正仅用于ν=1的四格表资料。
表 8-6 儿童急性白血病患者与成年人急性白血病患者的血型分布
分组 A 型 B 型 O 型 AB 型
合计
儿童 30 38 32 12
112
成人
19 30 19
9
77
合计 49 68 51 21
2 0.005,2
10.60
32.74 2
2
• 认为因三而种P<药0物.0的05治,在疗α效=0果.05不水全准相上同拒。绝H0.00,05接,2受H1,差别有统计学意义。可以

《卡方检验》课件

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制作交叉表
确定交叉表的行列变量
根据研究目的和内容,选择合适的行列变量,构建交叉表。
制作交叉表
将分组后的数据按照行列变量制作成交叉表,以便于进行卡 方检验。
计算理论频数
确定期望频数
根据交叉表中的数据,结合各组 的概率计算期望频数。
计算理论频数
根据期望频数和实际频数计算理 论频数,为后续的卡方检验提供 依据。
计算卡方值
计算卡方值
使用卡方检验的公式计算卡方值,该 值反映了实际频数与理论频数的差异 程度。
自由度的确定
在计算卡方值时,需要确定自由度, 自由度通常为行数与列数的减一。
显著性水平的确定
选择显著性水平
显著性水平是衡量卡方值是否显著的指标,通常选择0.05或0.01作为显著性水 平。
判断显著性
根据卡方值和自由度,结合显著性水平判断卡方检验的结果是否显著,从而得 出结论。
3.84、6.63等),可以确定观测频数与期望频数之间的差异是否具有统
计学显著性。
02
卡方检验的步骤
收集数据
确定研究目的
制定调查问卷或收集程序
在开始收集数据之前,需要明确研究 的目的和假设,以便有针对性地收集 相关数据。
根据研究目的和内容,制定合适的调 查问卷或建立数据收集程序,确保数 据的完整性和准确性。
详细描述
例如,在市场调研中,我们可以通过卡方检验来分析不同年龄段、性别、职业等 人群对于某产品的态度或购买意愿是否有显著差异,从而为产品定位和营销策略 提供依据。
实际案例二:医学研究中的应用
总结词
在医学研究中,卡方检验常用于病例 对照研究和队列研究中的分类变量关 联性分析。
详细描述
例如,在病例对照研究中,我们可以 通过卡方检验来比较病例组和对照组 在某些基因型、生活方式或暴露因素 上的分布是否有统计学差异,从而探 讨病因或危险因素。

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2检验 (chi-square test)
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=பைடு நூலகம்0
0.0
0
5
10
15
20
25
1
主要内容
2分布
– 了解2分布的基本思想和2分布曲线
四格表资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
配对设计资料的2检验
– 掌握应用条件、基本思想和检验过程
2分布的形状依赖于自由度ν的大小,当 ν≤2时,曲线呈L型;随着ν的增加,曲线 逐渐趋于对称;当ν→∞时, 2分布趋向正 态分布。
3
2分布曲线
.5
.4
ν=1
.3
.2
ν=3
ν=6
.1
ν=10
0.0 0
5
10
15
20
25
4
2 检验
2检验是一种用途非常广泛的以2分布 为理论依据的假设检验方法,主要用于:
14
本例的2检验
H0:π1=π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率相同
H1:π1≠π2,即两种给药方法的总体不良 反应发生率不同
α=0.05
15
本例的2检验
2 (A T )2 (35 30.76)2 (74 78.24)2 (22 26.24)2 (71 66.76)2 1.771
实际频数:表内各格数字为实际资料的数字。
10
2 检验的基本思想
实际频数和理论频数差异的大小可以用2值的大
小来说明,当样本量n和各个按检验假设计算的理
论频数T都足够大时,比如n≥40,T≥5, 似于2分布,n越大,近似程度越好。

《卡方检验方法》ppt课件

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在υ=1, 02.05,1u02.05/21.962
自在度一定时,P值越小, x2值越大, 反比关系。
当P 值一定时,自在度越大, x2越大。
=1时, P=0.05, x2 =3.84
P=0.01, x2 =6.63
P=0.05时, =1, x2 =3.84
=2, x2 =5.99
第一节 四格表资料χ2检验
2
0 2 , 1,2,3,...
2分布是一种延续型分布(Continuous
distribution),v 个相互独立的规范正态变量
(standard normal variable)
ui(i1,2, 的,)平
方和称为 2 变量,其分布即为 2 分布;自
在度(degree of freedom)为v 。
普通四格表的根本方式
B1
B2
合计
A1
a
b
a+b
A2
c
d
c+d
合计 a+c b+d n=a+b+c+d
表7-1 完全随机设计两样本率比较的四格表
处置组
属性
阳性
阴性
合计
1
A11 (T11) A12 (T12) n1(固定值)
2
A21 (T21) A22 (T22) n2(固定值)
合计
m1
m2
n
四格表2检验的公用公式
7
36
28
37
35
73
阳性率 〔%〕 80.56
24.32
52.05
2检验(Chi-square test)是现代统计学的 开创人之一,英国人K . Pearson〔 1857-1936〕于1900年提出的一种具有 广泛用途的统计方法。

《卡方检验正式》课件

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步骤流程
卡方检验的步骤包括确定假 设,计算卡方值,根据拒绝 域判断假设是否成立。
参数解释
卡方检验常用的参数包括卡 方值、自由度和显著性水平。
卡方检验的假设
1 基本假设
卡方检验的基本假设是样本与总体之间不存在显著差异。
2 备择假设
卡方检验的备择假设是样本与总体之间存在显著差异。
3 举例说明
例如,我们可以使用卡方检验来判断一个市场活动是否对销售业绩产生了显著影响。
什么是卡方检验
概述
卡方检验是一种统计方法, 用于检验观察到的数据与 理论推断之间的差异。
历史背景
卡方检验起源于卡方分布 的相关研究,由皮尔逊于 1900年提出。
基本原理
卡方检验基于观察频数与 期望频数之间的差异来判 断样本与总体之间的关系。
卡方于医学研 究、社会科学调查、市场研 究和品质控制等领域。
多向列联表卡方检验
用于分析三个或更多个分类变量之间的关系,可以同时考察多个变量的不同组别之间的频数 差异。
结束语
总结
通过此课件,你已了解卡方检 验的基本原理、应用场景和操 作步骤。
推广应用
卡方检验可用于各行业的统计 分析、决策支持和问题解决, 展现了其广泛的应用前景。
后续发展
卡方检验在数据分析领域持续 发展中,不断深化应用场景和 扩展方法,为研究提供更多可 能性。
卡方检验的实例实战
1
实例一:某市人口性别比例是否存在异常分布?
通过卡方检验,可以判断某市的人口性别比例是否符合正常分布。
2
实例二:价格优惠策略与销售是否存在相关性?
卡方检验可以帮助我们分析价格优惠策略与销售表现之间的相关性。
卡方检验优缺点及注意事项

第08章-卡方检验幻灯片(1)

第08章-卡方检验幻灯片(1)

年级 四年级 五年级
合计
表 8-2 两个年级大学生的近视眼患病率比较
近视
非近视
合计 近视率(%)
2(4.67) 26(23.33)
28
7.14
5(2.33) 9 (11.67)
14
35.71
7
35
42
16.67
(| 2 9 26 5 | 42)2 42
c2
(2
5)(26
9)(2
2 26)(5
纵高
0.5
0.4
0.3
0.2 0.1
自由度=1 自由度=2 自由度=3 自由度=6
0.0
0
3
6
9
12
15
18
卡方值
当 自 由 度 确 定 后 , 2 分 布 曲 线 下 右 侧 尾
部 的 面 积 为 时 , 横 轴 上 相 应 的 2 值 记 作 2 ,
计算检验统计量值2
2 ( 2 0 2 5 . 8 ) 2 ( 2 4 1 8 . 2 ) 2 ( 2 1 1 5 . 2 ) 2 ( 5 1 0 . 8 ) 2 8 . 4 0 2 5 . 8 1 8 . 2 1 5 . 2 1 0 . 8 (2 1 )2 ( 1 ) 1
表8-6 3种 方 案 治 疗 肝 炎 的 疗 效
有 效
无 效 合 计
51
49
100
35
45
80
59
15
74
145
109
254
有 效 率 ( %) 51.00 43.75 79.73 57.09
地区 亚洲 欧洲 北美洲 合计
表 8-7 三个不同地区血型样本的频数分布
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(2)
χ 2 = n(∑ A2 −1) = 6.76
nR nC
ν=(4-1)(2-1)=3
(3) P>0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,差别无统计学意 义,尚不能认为胃、十二指肠疾病患者与健康输血 员血型分布的构成不同。
四、行列表卡方检验的注意事项
z 理论数不宜太小。(不能有1/5以上格子的理论频数小于5或者 有一个格子的理论频数小于1)
注意:
本法一般用于样本含量不太大的资料。因为它仅考 虑了两法结果不一致的两种情况(b, c),而未考虑样 本含量n和两法结果一致的两种情况(a, d)。所以, 当n很大且a与d的数值很大(即两法的一致率较 高),b与c的数值相对较小时,即便是检验结果有 统计学意义,其实际意义往往也不大。
§3 Fisher确切概率法
两种药物治疗精神抑郁症疗效比较
药物
甲药 乙药 合计
疗效
有效
无效
7
5
3
8
10
13
合计
12 11 23
在四格表的边缘合计不变的条件下,直 接计算各种事件发生的概率。
P(a) = (a + b)! (c + d )! (a + c)! (b + d )! a! b! c! d! n!
(1) H0 :两种药物的治疗效果相等
表6 239例胃、十二指肠疾病患者和187例健康输血员血型分布
分组
A
B AB O 合 计
胃、十二指肠疾病患者 47 66 20 106 239
健康输血员
52 54 19 62 187
合计
99 120 39 168 426
(1) H0 :胃、十二指肠疾病患者与健康输血员血型分布的构成相同 H1 :胃、十二指肠疾病患者与健康输血员血型分布的构成不同 α=0.05
χ20.05,1 =3.84, χ20.01,1 =6.63
卡方分布
2、卡方检验的基本思想
例1 在某项治疗牙科术后疼痛控制的双盲临床研究中,将 178例患者随机分为两组,A药组90人,有效人数68人。 B组88人,有效人数58人。问两药有效率是否有差别?
表1 两种药物治疗牙科术后疼痛控制有效率的比较
χ2 =
(ad − bc)2 n
(a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
本例, χ 2 = (68× 30 − 22× 58)2 ×178 = 2.00
90×88×126× 52
适用条件
♦ 当 n≥40 且 T≥5时,用基本公式或专用公式;若 P≈α,则改用四格表确切概率法;
z 对于单项有序行列表,在比较各处理组的效应有无差别时,应 该用秩和检验或Ridit检验;
z 多个样本率(构成比)比较的卡方检验,结论为拒绝H0时, 只能认为各总体率(总体构成比)有差别,但不能说明哪两者 之间有差别;若要进一步了解哪两者之间有差别,可用卡方分 割法,或者借鉴均数多重比较的原理。
理论频数太小的3种处理方法
63.71
26.29
62.29
25.71
= 2.00
ν =(2−1)(2−1) =1
(3)确定P值,做出推论
χ20.05,1 =3.84, χ20.01,1 =6.63
χ2=2.00 < χ20.05,1 =3.84,故P>0.05,不拒绝H0 ,差 异无统计学意义,尚不能认为两药疗效不同。
四格表专用公式:
校正公式: χ 2 = ∑ ( A − T − 0.5)2
T
χ 2 = ( ad − bc − n / 2)2 n
(a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
例2 为观察甲、乙两药对治疗胃溃疡的疗效,将 70名患者随机分为两组,一组30人服用甲药,另 一组40人服用乙药,结果如表2。问两药的胃溃 疡治愈率有无差别?
nR nC
ν=(3-1)(2-1)=2
(3)查表得,P<0.005,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1, 差异具有统计学意义,可认为3种疗法的疗效不全相 同。
卡方分割
二、多个样本构成比的比较
例5 随机选择239例胃、十二指肠疾病患者和187例健康 输血员,其血型分布见表6。问胃、十二指肠疾病患者和 健康输血员血型分布有无差异?
(1) H0 :两种方法检出率相同,即B = C H1 :两种方法检出率不同,即B ≠ C α=0.05
(2)
b+c =118>40
χ 2 = (110 − 8)2 = 88.17
(110 + 8)
(3)查表得,P<0.005,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1, 差别有统计学意义,可以认为两种方法的检出率不 同,甲法较高。
z 推算理论频数 T = nRRnCC
n
表1 两种药物治疗牙科术后疼痛控制有效率的比较
处理
有效
无效
合计 有效率(%)
A药 68(63.71) 22(26.29) 90
75.56
B药 合计
58(62.29) 30(25.71) 88
126
52
178
65.91 70.79
卡方检验的基本公式:
χ 2 = ∑ (A − T )2
卡方检验的用途
♦ 两个总体率或构成比之间的比较 ♦ 多个总体率或构成比之间的比较 ♦ 两个分类变量之间的关联性检验 ♦ 趋势检验 ♦ 拟合优度检验等
内容提要
§ 1 四格表资料的卡方检验 § 2 配对四格表资料的卡方检验 § 3 Fisher确切概率法 § 4 行列表资料的卡方检验 § 5 多个样本率间的多重比较
疗法 阴转人数 阳性人数 合计 阴转率(%)

30
14
44
68.2

9
36
45
20.0

32
12
44
72.7
合计 71
62 133
53.4
(1) H0 :3种疗法阴转率相同,即π1=π2 =π3 H1 :3种疗法阴转率不全相同,即π1,π2 ,π3不全相同 α=0.05
(2) χ 2 = n(∑ A2 −1) = 30.64
四格表资料
处理
+
A
a
B
c
合计
a+c
-
合计
b
a+b
d
c+d
b+d
n(a+b+c+d)
(1) 建立检验假设,确定检验水准
H0 :两药有效率相同,即π1=π2 H1 :两药有效率不同,即π1 ≠ π2 α=0.05
(2)计算检验统计量和自由度
n>40,Tmin>5
χ2 = (68−63.71)2 + (22−26.29)2 + (58−62.29)2 + (30−25.71)2
案例:湛江海大教职工脂肪肝患病情况调查
§2 配对四格表资料的卡方检验
原始数据
Id A B 1+ + 2+ …… j -+ …… n- -
表 3 配对四格表形式


合计
+
-
+
a
b
a+b
-
c
d
c+d
合计 a+c b+d
n
配对卡方检验又称McNemar检验:
b + c ≥ 40, χ 2 = (b − c)2
(1)写出统计分析的方法 (2)统计量值 (3)P值及结论
案例2
(1)该资料类型是什么?设计类型呢? (2)本研究是否需要进行连续性校正?为什么? (3)两组降低颅内压的总体有效率有无差别?(写出详细 假设检验步骤)
T
A:实际频数 T:理论频数
T = nRRnCC n
上 式 由 Pearson 提 出 , 因 此 常 称 这 种 检 验 为 Pearson卡方检验。
χ 2 = ∑ (A − T )2
T
χ2值反映了实际频数和理论频数吻合程度。A与T相差越大,则∑(AT)2越大,反之越小。
若H0成立,则4个格子的实际频数与理论频数相差不应很大,即χ2值不 应很大。χ2值越大,相应的P值就越小,若P<α,则A与T相差太大, 即推断H0成立是小概率事件,故拒绝H0,接受H1,认为π1≠π2。 同时,单元格越多,χ2值也会越大,因此,考虑χ2值的意义时,应同 时考虑到格子数(自由度)的影响。这样χ2值才能反映A与T的吻合程 度。
一、多个样本率的比较
行列表卡方检验的通式:
χ 2 = n(∑ A2 −1)
nR nC
ν =(R-1)(C-1)
例4 将133例尿路感染患者随机分为3组,甲组44例,乙 组45例,丙组44例,分别接受治疗。一个疗程后观察疗 效,结果如表5,问3种疗法的尿培养阴转率有无差别?
表5 三种疗法对尿路感染患者的治疗效果比较
处理 有效 无效 合计 有效率(%)
A药 68 22 90 B药 58 30 88
75.56 65.91
合计 126 52 178
70.79
z 实际情况:
A药-75.56%;B药-65.91%
z 两样本率不同的可能原因:
差别仅由抽样误差所致 两种药物有效率确有不同
z 假 设 H0 成 立 , 即 两 药 物 有 效 率 相 同 , π 1= π2,即假设差别是由抽样所致。
§1 四格表资料的卡方检验
一. 卡方检验概述 (卡方分布、基本思想)
二. 四格表卡方检验的专用公式 三. 四格表卡方检验的校正公式
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