卡方检验得条件
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件(一)
配对四格表资料卡方检验的公式选用条件(一)配对四格表资料卡方检验的公式选用条件•资深创作者：小明引言配对四格表资料卡方检验是一种常用的假设检验方法，用于检验两个相关因素之间的关联性。
在进行卡方检验时，选用适当的公式是至关重要的。
本文将介绍配对四格表资料卡方检验的公式选用条件。
什么是配对四格表资料卡方检验？配对四格表资料卡方检验是用于分析两个相关因素之间是否存在显著关联的统计方法。
它通常应用于医学、生物学、社会学等领域的研究中。
选用条件1：独立性检验•当我们希望检验两个因素之间是否独立时，应选用独立性检验的公式。
•公式：卡方值= Σ((O - E)² / E)•O：观察值（实际观测到的数值）•E：期望值（在两个因素独立的假设下，根据总体比例计算得出）选用条件2：相关性检验•当我们希望检验两个因素之间是否存在相关性时，应选用相关性检验的公式。
•公式：卡方值= Σ((O - E)² / E / (n - 1))•O：观察值（实际观测到的数值）•E：期望值（在两个因素相关的假设下，根据条件概率计算得出）•n：样本数量选用条件3：资料类型•在选用公式时，还需考虑配对四格表资料的类型。
•若资料为计数资料，则应选用计数资料的卡方公式。
•若资料为比例资料，则应选用比例资料的卡方公式。
结论在进行配对四格表资料卡方检验时，我们需要根据具体问题选用适当的公式。
选用条件包括独立性检验、相关性检验以及资料的类型。
选用正确的公式可以提高检验的准确性和可靠性。
值得注意的是，在应用卡方检验时，还需要满足一些假设条件，如样本的独立性、观测值的期望频数不为0等等。
这些假设条件对于卡方检验结果的解释和推断都是至关重要的。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用配对四格表资料卡方检验的公式选用条件，在实际研究中做出准确的统计分析。
当进行配对四格表资料卡方检验时，我们需要明确研究的目的和假设，以及所选用的公式。
在进行公式选用时，有以下几点需要注意：1. 独立性检验独立性检验是在两个因素之间不存在显著关联的假设下进行的。
卡方检验连续性校正条件
卡方检验连续性校正条件
卡方检验（Chi-Square test）是统计学中一种常用分析方法，
可用于检验两个变量之间是否存在显著的关系。
连续性校正是卡方检
验中的一种重要方法，可以减少样本数量，提高检验效率，防止假阳
性错误率上升。
简单来说，连续性校正是将变量按照指定的规则对数据进行分组，使样本均衡分布，由此提高卡方检验的精确度和准确性。
例如，将实
验样本按年龄分为三组，由于实验样本在各组数量上存在差异，受样
本容量影响，从而引起变量之间的关系检验失去公正性。
在连续性校
正中，可以将不同年龄组均分为20个，或将x年龄组划分为2n-1组，这样就可以使每组数量更加接近，降低变量之间的假阳性概率，提高
卡方检验的准确性和精确度。
在采取连续性校正措施前，首先要判断实验数据所取的变量是否
符合���连续性校正的要求。
尤其是在变量的值为离散的情况下，
必须要考虑变量的多少，假设样本变量数量较少，则不能够采用此方
法进行检验。
此外，在进行连续性校正时，要谨慎选择变量分组，要从变量的
大致分组特征中综合考虑，不要未加思考地乱分组，容易导致分组内
数据分布不均匀，从而影响检验的准确性。
总的来说，连续性校正是卡方检验中重要的措施，在进行卡方检
验之前，应调查对象变量，针对不同变量情况选择不同校正措施，才
能提高卡方检验的精确度，防止假阳性错误率提高，取得准确到位的
研究结果。
卡方检验(计数资料)
要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5ห้องสมุดไป่ตู้格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行X列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。
列联表资料的卡方检验：
同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。
列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。
1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小。
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson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。
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：
r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]
3.如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
上述是适用于四格表。
R×C表卡方检验应用条件：
1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.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。
1. R*C 列联表的卡方检验：
医学统计学(6) 卡方检验
•进一步的两两比较
•P<0.017才有 统计学意义！！
【例6】某中医院用三种治疗方法治疗413例糖尿病患者， 资料见表。为避免中医不同证型对疗效比较的影响，分 析3种疗法治疗的病人按3种中医分型的构成比有无差别？
SPSS软件操作
• 第1步：定义变量
• 第2步：输入 原始数据
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频 数变量）
CMH多维卡 方检验
• 第4步：x2检验（2） • 选择统计 量按钮 • 在交叉表： 统计量对 话框：勾 上卡方
• 第4步：x2检验（3） • 选择单元 格按钮 • 在交叉表： 单元显示 对话框： 勾上观察 值、百分 比：行、 列
• 第5步：结果解读（1）
• 结果解读：中西医组的治愈率为98.2%，西 医组的治愈率为74.0%。
【例4】某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感 染HBV的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防 注射组和非预防组，结果见表。问两组新生儿的HBV总 体感染率有无差别？
• 第1步：定义变量
SPSS软件操作
• 第2步：输入 原始数据
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频 数变量）
医学统计学 （6 ）
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
卡方检验(chi-square test)
• χ2检验是现代统计学的创始人之一，英国人 Karl . Pearson于1900年提出的一种具有广 泛用途的统计方法。 • 可用于两个或多个率间的比较，计数资料 的关联度分析，拟合优度检验等等。
关联性分析
列联系数的意义 • |rp|<0.4，关联程度低 • 0.4≤|rp|<0.7，关联程度中等 • |rp|≥0.7，关联程度高
定性数据分析——卡方检验
定性数据分析——卡方检验卡方检验（Chi-square test）是统计学中用于检验两个定性变量之间关联性的方法。
它可以帮助我们确定两个变量之间的差异是由于随机因素导致的还是由于真实的关联性。
卡方检验的基本原理是，通过比较实际观察到的频数与期望频数之间的差异来判断变量之间是否存在关联。
在卡方检验中，我们首先要计算期望频数，即假设两个变量之间没有关联时，我们预计每个组别内的频数应该是多少。
然后，我们计算实际观察到的频数与期望频数之间的差异，并将这些差异加总得到一个卡方值。
最后，我们将卡方值与自由度相结合，使用卡方分布表来确定检验结果是否具有统计学意义。
卡方检验可以分为两种类型：拟合优度检验（goodness-of-fit test）和独立性检验（independence test）。
拟合优度检验用于确定观察到的频数是否与预期的频数相匹配。
它在比较一个变量的分布与一个预先给定的理论分布之间的差异时非常有用。
例如，我们可以使用卡方检验来检验一个骰子是否公平，即骰子的六个面是否具有相等的概率。
独立性检验用于确定两个变量之间是否存在关联。
它可以帮助我们确定两个变量是否独立，即它们的分布是否相互独立。
例如，我们可以使用卡方检验来确定男性和女性之间是否存在偏好其中一种产品的差异。
在进行卡方检验时，我们需要满足一些前提条件。
首先，两个变量必须是独立的，即每个观察值只能属于一个组别。
其次，每个组别中的观察值必须相互独立。
最后，期望频数应该足够大，通常要求每个组别的期望频数大于5卡方检验的结果通常以p值的形式呈现。
p值表示观察到的差异是由于随机因素导致的可能性。
如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，即认为变量之间存在关联。
在实际应用中，卡方检验可以帮助我们解决许多问题。
例如，我们可以使用卡方检验来确定广告宣传对购买行为的影响，消费者对不同品牌的偏好程度，或者员工对不同工作条件的满意度。
独立四格表资料卡方检验的应用条件
独立四格表资料卡方检验的应用条件1. 独立四格表资料卡方检验啊，那可不是随随便便就能用的。
就好比你要进一个高级俱乐部，得满足人家的会员条件才行。
比如说研究两种药物对治疗某种病的效果，把病人分成两组，一组用A药，一组用B药，最后看治愈和未治愈的人数，这时候想用到卡方检验，就得看看是否符合应用条件呢。
2. 卡方检验在独立四格表资料里的应用，哇塞，超讲究的！你要是不按规则来，那就像没带钥匙就想开门一样。
我有个朋友做市场调查，关于两种广告方案对产品销量影响，分了看了广告和没看广告的人群，再看购买和不购买产品的情况，这里要是想用卡方检验，可不能马虎对待应用条件。
3. 独立四格表资料卡方检验的应用条件可重要啦，这就像厨师做菜前得知道食材搭配的规则。
像学校里对比两种教学方法对学生及格与不及格人数的影响，这样的数据如果要进行卡方检验，那些应用条件就是我们必须要清楚的东西，可不能瞎搞哦。
4. 嘿，独立四格表资料卡方检验的应用条件可不能小瞧。
这就如同建房子要先打好地基一样。
比如在调查男女对某一电影类型喜欢和不喜欢的比例时，想要用卡方检验来分析，就得看看是否达到它的应用条件，不然结果可能就像歪歪扭扭的房子一样不可靠。
5. 卡方检验在独立四格表资料中的应用条件啊，真的是像游戏里的通关规则。
我同事做实验研究两种肥料对植物生长好坏的影响，把植物分成两组施肥，最后统计健康和不健康的数量，要是打算用卡方检验，那这些应用条件就像关卡一样必须得通过呀。
6. 独立四格表资料卡方检验的应用条件，哎就像运动员参加比赛要遵守比赛规则。
想象一个调研中比较两个城市居民对某项政策支持和不支持的人数比例，要进行卡方检验的话，这应用条件就是比赛的规则，遵守了才能得到靠谱的结果呢。
7. 卡方检验用于独立四格表资料时，其应用条件可不能被忽视，这就如同开车要遵守交通规则。
例如对比新旧两款手机被不同年龄段用户接受和不接受的比例，若想采用卡方检验，就必须审视应用条件，不然就像乱开车一样容易出问题。
卡方检验校正公式条件
卡方检验校正公式条件
卡方检验是一种统计检验方法，可以用来检验两个分类变量之间是否存在显著性差异。
在使用卡方检验时，通常要满足以下条件：
1.样本大小要足够大。
卡方检验的检验统计量的分布是近似
的，所以样本越大，检验的结果越可信。
一般来说，每个小格子（行或列）的观测数都应大于等于5。
2.原假设为独立性假设。
卡方检验是基于独立性假设的，即
两个分类变量之间没有相互影响。
3.样本来自同一总体。
卡方检验是假设样本是从同一总体中
抽取的，所以样本必须是独立的。
4.检验的变量必须是分类变量。
卡方检验只适用于分类变量，
不能用于连续变量。
5.对于二项分布卡方检验，样本大小不能太小。
卡方检验的
检验统计量是近似二项分布的，所以样本大小不能太小。
一般来说，样本大小应大于等于20。
如果数据不满足上述条件，则可能需要使用卡方检验的校正公式进行调整，才能得出可靠的结果。
【统计】卡方检验
卡方检验又叫x 检验，通常用来对率(总体率或样本率)进行检验。
下面介绍下两样本率的卡方检验在对样本率进行卡方检验时，常采用表格方式进行处理，这种表格称为R×C联表，R和C分别代表表格的行和列数。
举个例子。
为了检验新的教学方法是否对提高学生的体质健康有校，选取一个实验班（50人）和一个对照班（53人），实验班采取新的教学方法，对照班采取原来的教学方法，经过一个学期后以下为SPSS的卡方检验操作步骤：1. 首先在SPSS里输入数据，注意数据输入的变量设置(“是否及格”设置为数值型，并且在label里设置1为及格，2为不及格）2. 对频数进行加权处理由于在SPSS里我们输入的不是原始数据，而是汇总数据，所以需要先进行加权处理。
执行“数据—>观测量加权”（data--weight cases），弹出对话框，对什么变量进行加权，选择“人数”3. 交叉分析同时进行卡方检验。
执行“分析—>描述统计—>交叉表”（analyze—>descriptive sta—>crosstabs），弹出对话框，行（row）选择变量“班级”，列（col）选择变量“是否及格”。
再点下面的“统计”按钮，弹出对话框，见下图，选中“卡方”（chi-square），然后点“继续”，返回到交叉表对话框。
我们输入的是实际频数，卡方检验还有一个很重要的变量就是“理论频数”，这里我们也要把“理论频数”也显示出来，点下面的“单元格（cells ）按钮，弹出对话框，在“计数”里选择“观察值”和“期望值”，见下图，然后点“继续”。
4. 查看结果。
最后点“确定”，就可得到检验结果。
见下面的图。
结果分析：1. 最上面的表格是对人数加权后得到的表格。
上面一排是实际计数值（实际频数），下面一排是理论计数值（理论频数）2. 下面的表格是卡方检验得到的结果。
Value是卡方值，df为自由度，sig为检验的P值。
我们看到上面有4种卡方检验的结果。
卡方检验与非参数检验
卡方检验与非参数检验卡方检验与非参数检验是统计学中常用的两种假设检验方法。
它们在样本数据不满足正态分布或方差齐性等假设条件的情况下，仍可以进行假设检验，因此被称为非参数检验方法。
本文将详细介绍卡方检验与非参数检验的原理、应用以及比较。
一、卡方检验卡方检验是一种用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。
它将实际观察到的频数与期望的频数进行比较，从而判断两个分类变量是否存在相关性。
卡方检验主要包括卡方拟合度检验、卡方独立性检验和卡方配对检验等。
1.卡方拟合度检验卡方拟合度检验适用于比较观察到的频数与理论上期望的频数是否有显著差异。
例如，我们可以通过卡方拟合度检验来判断一组骰子的点数是否是均匀分布的。
该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。
2.卡方独立性检验卡方独立性检验适用于比较两个分类变量之间是否存在相关性。
例如，我们可以使用卡方独立性检验来判断性别与喜好类别之间是否存在相关性。
该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。
3.卡方配对检验卡方配对检验适用于比较同一组体在两个时间点或处理条件下的观测值是否有差异。
例如，我们可以使用卡方配对检验来判断一种药物在服药前后对疾病症状的治疗效果。
该方法通过比较观察值和期望值之间的差异来判断是否有显著差异。
非参数检验是一种不依赖于总体分布的统计方法，它不对总体的分布形态做出任何假设，因此适用于任何类型的数据。
常见的非参数检验方法包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
1. Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验适用于比较两组配对样本数据是否存在差异。
例如，我们可以使用Wilcoxon符号秩检验来判断一种药物在服药前后对患者血压的影响。
卡方检验应用的条件
卡方检验是一种用于比较两组或多组数据之间差异的统计方法，它基于卡方统计量，用于检测实际观测值与理论模型之间的差异。
卡方检验通常应用于以下条件：1. 观察值具有独立性和同分布性，即观察值之间没有相互影响，并且具有相同的分布。
这是进行卡方检验的基本前提，因为卡方检验是基于概率和频率的统计方法，如果观察值不满足独立性和同分布性，卡方检验的结果可能会受到干扰。
2. 观察值数量足够大，可以保证卡方检验的准确性和可靠性。
如果观察值数量过小，卡方检验的结果可能会受到偶然误差的影响，从而导致误判。
3. 观察值符合一定的频率分布，即观察值应该均匀地分布在一定的频数范围内。
如果观察值不符合一定的频率分布，卡方检验的结果可能会受到干扰。
在实际应用中，卡方检验通常适用于以下情况：1. 比较两组或多组数据的分类变量之间的差异。
例如，比较不同性别、年龄、职业等人群在某些特征上的分布是否存在差异。
2. 分析定性变量的相关关系。
虽然卡方检验主要用于比较两组数据的差异，但它也可以用于分析定性变量之间的相关关系。
通过卡方检验，可以确定变量之间的相关程度和可能的原因。
3. 检测分类变量之间是否存在逻辑关系。
例如，通过卡方检验可以检测某个分类变量是否与另一个分类变量存在一定的关联关系，如性别与婚姻状况的关系等。
需要注意的是，卡方检验是一种假设检验方法，需要设定一定的显著性水平来决定是否拒绝零假设。
通常，显著性水平越低，说明对零假设的拒绝越果断。
但在实际应用中，需要注意过低的显著性水平可能会导致过度判断错误的风险。
因此，在进行卡方检验时，需要根据具体情况选择合适的显著性水平，并谨慎评估检验结果的可信度。
同时，对于一些特殊情况，如样本量较小、数据分布不均匀等，可能需要采用其他统计方法或进行适当的调整来保证卡方检验的准确性和可靠性。
卡方检验的前提条件
卡方检验的前提条件
1. 数据得是分类的呀！就好比把水果分成苹果、香蕉、橘子等类别，这才能用卡方检验呢。
你想想，要是数据乱七八糟的，那怎么能行呢？
2. 各个类别得相互独立呀！不能说这个类别和那个类别有牵扯不清的关系。
比如说班级里的男生和女生，这就是相互独立的呀，难道不是吗？
3. 期望频数不能太小啦！不然结果能可靠吗？就像盖房子，根基不牢怎么行呢，你说是不是？
4. 样本量得足够呀！这就像做饭，材料太少怎么能做出美味的大餐呢？你可别小瞧了这一点哦！
5. 观察值得是随机抽取的呢！不能特意去挑那些对自己有利的。
这就跟抽奖一样，得公平公正呀，对吧？
6. 数据不能有缺失值呀！要是缺了一块，那整个检验还能完整吗？就像拼图少了一块，多别扭呀！
7. 类别不能太多太复杂啦！不然怎么分析得过来呢。
就好像走迷宫，路太多反而容易迷路呀！
8. 每个类别得定义清楚呀！不能模模糊糊的。
好比说颜色，红色就是红色，不能一会儿说像红色一会儿说像橙色呀！
9. 数据得真实可信呀！可不能造假哦。
这就像跑步比赛，作弊可不行呀，大家都要遵守规则！
10. 所有的条件都得满足呀！少一个都可能出问题。
这就像一辆汽车，每个零件都得正常工作，车子才能跑起来呀！
我的观点结论就是：卡方检验的这些前提条件真的很重要呀，大家一定要记住并且认真对待呀！。
趋势卡方检验适用条件
趋势卡方检验适用条件1. 嘿，你知道吗？趋势卡方检验适用条件之一就是数据得是分类的呀！就像分好类的水果，苹果一堆、香蕉一堆，这样才能用呢！比如说研究不同性别对某种观点的差异，这多明显的分类呀。
2. 哇塞，要是样本是独立的，那也可以用趋势卡方检验哦！就好比一个个独立的小星球，互不干扰。
像调查不同班级学生对某活动的喜好，每个班级都是独立的嘛。
3. 哎呀呀，数据得有足够的数量才行呢！这就跟建房子得有足够的砖头一样重要呀。
比如统计大量患者对某种治疗方法的反应。
4. 嘿，要是变量之间存在有序关系，那趋势卡方检验就能派上用场啦！就像爬楼梯，一阶一阶有顺序的。
比如研究学历从低到高与收入水平的关系。
5. 你想想看，要是数据不符合正态分布，那趋势卡方检验不就正好合适嘛！就像走了一条特别的路。
比如说研究一些罕见疾病的发病情况。
6. 哇哦，要是想研究多个分类变量之间的关系，趋势卡方检验可就有用啦！就好像把好多拼图拼在一起。
比如同时研究不同年龄段、性别对某种消费行为的影响。
7. 哈哈，要是观察值是相互独立的，那还等什么，用趋势卡方检验呀！就如同一个个单独的小棋子。
像调查不同地区的人群对某政策的态度。
8. 哎呀，要是数据呈现出一种趋势变化，那不用趋势卡方检验用什么呢！就像跑步速度越来越快。
比如分析随着时间推移某种现象的变化趋势。
9. 嘿，当你面对复杂的分类数据时，趋势卡方检验就是你的好帮手呀！就像有了一把万能钥匙。
比如研究不同职业人群的健康状况分类。
10. 最后啊，记住这些条件，趋势卡方检验就能帮你解决很多问题呢！就像有了一个得力的工具。
所以遇到合适的情况，就大胆用起来吧！。
卡方检验的适用条件是什么
一、适用于四格表应用条件：
1、随机样本数据。
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
(1)所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
(2)如果理论数T＜5但T≥1，并且1≥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。
2、卡方检验的理论频数不能太小。
二、R×C表卡方检验应用条件：
1、R×C表中理论数小于5的格子不能超过1／5；
2、不能有小于1的理论数。
如果实验中有不符合R ×C表的卡方检验，可以通过增加样本数、列合并来实现。
卡方检验的基本原理
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，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，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。
注意：卡方检验针对分类变量。
配对卡方检验的适用条件
配对卡方检验的适用条件
配对卡方检验(matched-pairchi-squaretest)是一种统计测试，用于检验两组数据之间是否存在显著性差异。
该方法可以帮助人们对两个类型的数据进行比较，从而分析不同的结果。
因此，配对卡方检验是实践中非常重要的技术，有助于科学家和研究者验证一些重要的结论。
配对卡方检验是一种有效的技术，但它仍需要遵循一定的条件才能运用。
总体而言，这些条件主要归纳为四点：
1. 任何使用次卡方检验的数据必须已经安排成一对(pair)的形式，以方便检验不同的数据值之间的关系。
2.据的来源必须是两个独立样本。
3. 两组数据之间必须是配对的，也就是说，每一对数据中的每一个分量都是具有相同特征的两个值。
4.据的分布必须具有正态分布或近似于正态分布的趋势。
此外，配对卡方检验还有一些更为具体的限制条件，如数据中的缺失值处理、多组数据对比、样本数量限制等。
如果遵循这些条件，配对卡方检验可以为研究者提供有效的支持，以实现各种科学目的与检验结论。
总而言之，配对卡方检验是一种有效的统计技术，它可以帮助人们辨别两组数据之间的差异。
然而，在使用之前，该方法还有一些测试前提需要考虑，例如：样本数据需要以配对形式收集，两组数据必须来自独立样本，样本数量的限制，以及数据的分布等等。
只有在满
足了这些条件的前提下，配对卡方检验才能真正发挥其优势。
卡方检验精确概率法的条件
卡方检验精确概率法的条件
卡方检验是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在显著的关联性。
卡方检验精确概率法是卡方检验的一种特殊形式，它适用于小样本数据或者某些特定的条件下。
卡方检验精确概率法的条件包括以下几个方面：
1. 样本容量较小：卡方检验精确概率法在样本容量较小的情况下更加有效。
当样本容量小于20或者预期频数小于5时，使用卡方检验精确概率法更合适。
2. 预期频数满足条件：卡方检验的核心是比较观察频数与预期频数之间的差异。
卡方检验精确概率法要求预期频数满足一定的条件，通常要求预期频数无法被改变。
这一条件在小样本或者特殊情况下更为符合实际。
3. 分类变量的要求：卡方检验适用于两个分类变量之间的关联性，两个分类变量之间存在的关联可以表现为交叉表。
卡方检验精确概率法要求分类变量满足独立性和互斥性的条件。
卡方检验精确概率法适用于小样本数据或者某些特定条件下。
在进行卡方检验之前，我们需要确保样本容量较小，预期频数满足条件，并且两个分类变量之间满足独立性和互斥性的要求。
这样可以保证我们得到的结果更加准确可靠。
yates校正卡方检验条件
yates校正卡方检验条件（实用版）目录1.介绍 Yates 校正卡方检验2.Yates 校正卡方检验的原理3.Yates 校正卡方检验的应用4.Yates 校正卡方检验的条件5.总结正文一、介绍 Yates 校正卡方检验Yates 校正卡方检验是一种用于衡量两个分类变量之间关系的统计方法，它是由英国统计学家 Yates 在 20 世纪 30 年代提出的。
这种方法主要通过计算卡方值来检验两个分类变量之间是否存在显著性差异。
二、Yates 校正卡方检验的原理Yates 校正卡方检验的原理是基于卡方分布理论，其核心思想是通过比较观测频数与期望频数之间的偏离程度来判断两个分类变量之间是否存在关系。
具体操作步骤包括以下几个方面：1.建立原假设和备选假设：原假设 H0 表示两个分类变量之间不存在关系，备选假设 H1 表示两个分类变量之间存在关系。
2.计算期望频数：根据原假设，计算出两个分类变量在各个分类区间的期望频数。
3.计算卡方值：通过计算观测频数与期望频数之间的差异，得到卡方值。
4.计算 P 值：根据卡方值和自由度，查找卡方分布表，得到 P 值。
5.判断结论：如果 P 值小于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在关系；否则不拒绝原假设，认为两个分类变量之间不存在关系。
三、Yates 校正卡方检验的应用Yates 校正卡方检验广泛应用于社会科学、医学、生物学等领域，主要用于分析以下问题：1.分析两个分类变量之间是否存在关联性。
2.检验两个分类变量之间的独立性。
3.分析多分类变量之间的依赖关系。
四、Yates 校正卡方检验的条件在使用 Yates 校正卡方检验时，需要满足以下条件：1.样本数据应满足独立性假设，即各个分类变量之间相互独立。
2.样本数据应满足正态性假设，即各个分类变量的分布应接近正态分布。
3.样本容量应足够大，以保证得到较为稳定的统计结果。
4.分类变量应互斥且完备，即所有样本均应包含在各个分类变量的所有可能组合中。
统计学卡方检验使用条件及辨析
行×列表资料可以分为双向无序、单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同4类。
（1）双向无序R ×C表资料: R ×C表资料中两个分类变量皆为无序分类变量。
若研究目的是多个样本率或构成比的比较，可用行列表字了得卡方检验。
若研究目的是分析两分类变量之间有无关联性以及关系的密切程度时，可用行列表资料的卡方检验以及Pearson列联系数进行分析。
（2）单向有序R ×C表资料: 有两种形式
一种是列联表资料中分组变量（如年龄）是有序的，而指标变量（传染病的类型）是无序的，其研究目的通常是分析不同年龄组传染病的构成情况，此种单向有序分类变量列联表资料可用列联表卡方检验进行分析；
另一种情况是列联表资料中分组变量（疗法）是无序的，而指标变量（如疗效按等级分组）是有序的，其研究目的是研究不同疗法的疗效，此种单项有序行列表资料可以用秩和检验进行分析。
（3）双向有序属性相同的R ×C表资料:
实际上是配对四格表资料的扩展，即水平数≥3的配伍资料，如用两种检测方法同时对同一批样品的测试结果。
其研究目的通常是分析两种检测方法的一致性，此时宜用一致性检验或称Kappa检验。
（4）双向有序属性不同的R ×C表资料:
若研究目的是为分析不同年龄组疗效之间有无差别时，可把它视为单向有序列联表资料，选用秩和检验进行分析，
若研究目的是为分析两分类变量之间是否存在相关关系，宜用等级相关分析或Pearson积矩相关分析，
若研究目的是研究两分类变量之间是否存在线性线性变化趋势，宜用本章学的有序分组资料的线性趋势检验。
yates校正卡方检验条件
yates校正卡方检验条件**一、校正卡方检验的背景和意义**卡方检验是统计学中用于检验两个分类变量之间是否存在关联性的方法。
然而，当样本容量较小时，卡方检验易受到偏倚的影响。
为了解决这一问题，Yates校正卡方检验应运而生。
它是一种针对小样本设计的校正方法，能够降低偏倚，提高检验的准确性。
**二、Yates校正卡方检验的原理**Yates校正卡方检验的核心思想是通过对卡方值进行校正，使其更接近真实值。
校正公式为：校正后的卡方值= 原卡方值- 分子自由度× (分子自由度+ 1) / (样本容量- 1)其中，分子自由度为：分子自由度= 分类变量数- 1。
**三、Yates校正卡方检验的步骤**1.收集数据并构建列联表。
2.计算原卡方值。
3.根据公式计算校正后的卡方值。
4.查找校正后的卡方值对应的P值，判断两个分类变量之间是否存在显著关联性。
**四、Yates校正卡方检验的应用场景**Yates校正卡方检验适用于以下场景：1.研究两个分类变量之间的关联性。
2.样本容量较小（例如小于50）。
3.需要降低偏倚，提高检验准确性。
**五、注意事项和局限性**1.Yates校正仅适用于小样本（小于50）情况，不适用于大样本。
2.当样本容量较大时，校正后的卡方值与原卡方值相差较小，此时可不进行校正。
3.校正后的卡方值对应的P值可能会发生变化，影响检验结果。
因此，在实际应用中，应根据具体情况选择合适的校正方法。
总之，Yates校正卡方检验是一种针对小样本设计的校正方法，能够降低偏倚，提高检验准确性。
在实际应用中，我们需要根据研究目的、样本容量等因素选择合适的校正方法，以获得更可靠的结果。
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列联系数 结果分析: P＜0、001,拒绝 H0,认为两种血型有关联,但列联系数 C=0、188,小于 0、4,说明虽然相关但
关联性很弱。 (3)双向有序 属性不同 分组资料得 线性趋势检验
例 8、 某研究者欲研究年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间得关系,将 278 例尸解资料整理
成表 7-13,问年龄与冠状动脉粥样硬化等级之间就是否存在线性变化趋势？
实际频数 理论频数
结果:
表一:总例数为 574,没有数值遗漏 表二:可观察实际频数,理论频数,各组实际频数占各行各列及总数得 百分比。此例题总例数 n=574≥40,且所有理论频数 T≥5 用基本公式 或四个表专用公式计算卡方值,结果参照表三第一行。P=0、285≥0、 05 还不能认为两组耐药率不同。 表三: (1)总例数 n=574≥40,且所有理论频数 T≥5 用基本公式或四格表专用 公式计算卡方值,结果参照表第一行。
否一致？
表６ 三种方案治疗肝炎疗效得结果比较
组别
有效
无效
合计
有效率(％)
西药组
51
49
100
51、00
中药组
35
45
80
43、75
中西结合
59
15
74
79、73
145
109
254
57、09
建立变量名:
录入数值:
统计分析:
结果分析:
理论均数均大于 5,卡方值为 22、808。自由度为 2:(行数-1)*(列数-1)。P≤0、01 拒绝 H0 接受 H1,认为三组疗效不全相等,两两比较用卡方分割:
两两比较:ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
过滤掉第三组,filter 为 1 为选中,为 0 为未选中
结果为中药组与西药组得比较,结果分析同四格表(所有理论频数＞5,则瞧表三 第一行,p=0、333)。注意:P 应与比较而非 a。
同理可进行其她组得两两比较,例如进行西药组与中西医结合组得比较:把中 grop 为 2(中医 组)得行设为 0,其她设为 1。、其她步骤同上:
1． 四格表得卡方检验
卡方检验
例 1.某药品检验所随机抽取了 574 名成年人,研究某抗生素得耐药性。其中 179 人未曾使用 该抗生素,其耐药率为 40、78%;而在 395 例曾用过该药得人群中,耐药率为 45、57%,结果见 表 1,试兑现人与上人群得耐药率就是否一样？
表 1 某抗生素得人群耐药性情况
(2)双向无序分类资料得关联性检验
……
例 7、 测得某地 5801 人得 ABO 血型与 MN 血型结果如表 7-10,问两种血型系统之间就是
否有关联？
表 7 某地 5801 人得血型
ABO 血型
M
MN 血型 N
O
431
490
A
388
410
B
495
587
AB
137
179
合计
1451
1666
双向无序,用卡方检验,计算列联系数:
统计分析:
结果分析:
kappa 值=0、837 且有统计学意义,为高度一致,就是否由抽样误差引起需要瞧卡方值。卡方值 =121、020, P＜0、001,说明确实为高度一致。
用药史 曾服该药 未服该药
合计
不敏感 180(174、10)
73(78、90) 253
敏感 215(220、90) 106(100、10)
321
合计 395 179 574
建立变量名:
录入数值: 加权
统计分析 指定横标目与纵标目,注意不要选反了,选反了会有什么后果？
择分析方法:卡方检验 Chi-square
表 8 年龄与冠状动脉硬化得关系
年龄(岁)
冠状动脉硬化等级(Y)
(X)
—
+
++
+++
合计
20～
70
22
4
2
98
30～
27
24
9
3
63
40～
16
23
13
7
59
≥50
9
20
15
14
58
合计
122
89
41
26
278
双向有序但属性不同,进行线性趋势检验(test for linear trend):
步骤: 建立变量名:
MN 902 800 950 32
2684
合计
1823 1598 2032 348 5801
＞0、75 为高度相关,0、4----0、75 为中度相关,小于 0、4 为低度相关 若问 ABO 型中 MN 型构成就是否一样,为普通卡方检验。 H0:两种血型系统之间没有关联 建立变量名: 录入数值:
统计分析:
(2)如果 n≥40 但有 1＜T＜5 用校正公式计算卡方值或用 Fisher 确切 概率法直接计算概率,结果分别参照第二行与第四行。 (3)n＜40 或 T＜1 时用 Fisher 确切概率法直接计算概率,结果参照第四 行。
2． 配对四格表得卡方检验
例 5.有 28 份咽喉涂片标本,把每份标本一分为二,分别接种在甲、乙
两种白喉杆菌培养基上,观察白喉杆菌生长得情况,其结果如表 5,问两
种培养基得阳性检出率就是否相等？
甲培养基
+ 合计
表 5 两种白喉杆菌培养基培养结果比较 乙培养基
+
-
11
1
9
7
20
8
合计 12 16 28
建立变量名:
录入数值: 统计分析:
结果:
3． R*C 表(行或列超过两个)得卡方检验 (1)多个样本率得比较 例 6.某医院用三种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎结果如下,问三种疗法得有效率就是
表 9 滤纸片法与血清法比较
血清法
滤纸片法
+++
++ +
-
合计
+++
8
0
0
0
8
++
0
10 1
1
12
+
1
1
26
0
28
-
0
0
2
6
8
合计
9
11 29
7
56
双向有序且属性相同,进行平行效度分析:
1. 计算两种检测方法检测结果得一致率
P0=(8+10+26+6)/56 2. 计算两种检测方法检测结果无关联得假定下计算期望一致率
录入数值: 统计分析:
结果分析:
为线性回归分量,P＜0、001,说明两者存在相关关系;需要手动计算偏离线性回归分量,计算 结果为 P＜0、05,说明两者不存在相关关系,而且就是线性关系。结合资料说明冠状动脉粥样 硬化等级随年龄增加而增高。
(4)双向有序属性相同资料得平行效度分析 例 9、 以血清法作为金标准评价滤纸片法得准确性,检测指标为检测标本得抗体阳性反应 等级,结果如下表 33-4,试进行效度评价。
P1=(9*8+11*12+29*28+7*8)/562 3. 计算 kappa 值
=P0-P1 kappa>0、75,一致性好
0、4≤kappa≤0、75,一致性较好
kappa<0、4,一致性差
4. 两种检测方法检测结果一致性得假设检验
H0:k=0 H1:K>0 a=0、05
建立变量名:
录入数值: