实验报告卡方检验
卡方检验 实验
四、配对2×2列联表资料的χ2检验
例如，设有132份食品标本，把每份标本一分二，分 别用甲乙两种检测方法作沙门菌的检测。
原始数据
Id 甲 1 + 2 + …… j …… 132 乙
配对四格表
+ + 甲 + + a c 乙 b d
问题：问两种方法检测的阳性结果是否有差别？
配对χ2检验的一般形式
处理1 + _ 合计
二、四格表 检验
2
例 将病情相似的169例消化道溃疡患者随
机分为两组，分别用奥美拉唑与雷尼替丁两 种药物治疗，4周后疗效见下表示，问两种 药物治疗消化道溃疡的愈合率有无差别？
理论频数（T）：
85×115 115 T11= = 85× = 57.84 169 169
洛赛克组理论 上愈合的人数
理论愈合率
2
检验
【ห้องสมุดไป่ตู้学要求】
掌握：1. 掌握χ2检验的基本思想；
2. 掌握四格表 χ2检验、 配对χ2检验应用条件及
计算；
熟悉：R ×C列联表χ2检验计算及注意事项
一、χ2分布（chi-square distribution1）
变量 Z：标准正态分布
变量 Z 2： χ2分布
v=1
1. 若随机变量 Z 服从标准正态分布，则 Z 2服从自由
χ2检验的基本思想：用χ2统计量来度量实际频数和H0 成立条件下理论频数之间的偏差。
实际频数
2 ( A T ) 2 T
理论频数
若检验假设H0:π1=π2成立，四个格子的实际频数A 与 2 理论频数T 相差不应该很大，即统计量 不应该很大。
如果 值很大，即相对应的P 值很小，若P a ，则反 过来推断A与T相差太大，超出了抽样误差允许的范围， 从而怀疑H0的正确性，继而拒绝H0，接受其对立假设 H1，即π1≠π2 。
卡方检验【范本模板】
第十四节卡方检验（2）一、配对卡方检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验,比较此两种化验方法的结果（两类计数资料)是否有本质的不同;或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。
操作方法：单击【Statistics钮】,在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验.即配对卡方检验,只能针对方形表格进行.不能给出卡方值，只能给出P值。
二、一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性、两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性、同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数,是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0～1之间。
Kappa≥0。
75两者一致性较好；0。
75>Kappa≥0.4两者一致性一般;Kappa<0.4两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics钮】,在弹出的Statistics对话框中选择Kappa 复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框,则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）.病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法.它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照)作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因(即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量)；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
卡方拟合度检验实验报告
一、实验背景在统计学中，卡方拟合度检验（Chi-Square Goodness-of-Fit Test）是一种常用的假设检验方法，用于检验样本数据是否与某个已知的概率分布相吻合。
本实验旨在通过卡方拟合度检验，验证某组数据是否符合某一理论分布。
二、实验目的1. 掌握卡方拟合度检验的基本原理和方法。
2. 熟悉SPSS软件在卡方拟合度检验中的应用。
3. 通过实际案例，验证样本数据是否符合某一理论分布。
三、实验材料1. SPSS软件2. 已知的概率分布3. 实验数据四、实验步骤1. 数据收集与整理首先，收集一组实验数据。
本实验数据来源于某市一周内每天的气温记录，共有7天的数据，共计35个观测值。
2. 建立假设假设样本数据符合正态分布。
3. 数据输入与整理将收集到的实验数据输入SPSS软件，并对数据进行整理，确保数据格式正确。
4. 进行卡方拟合度检验（1）打开SPSS软件，选择“分析”菜单下的“描述统计”，再选择“频率”命令，输入变量名，点击“确定”。
（2）在弹出的对话框中，勾选“图表”选项，选择“直方图”，点击“继续”。
（3）在“图表选项”对话框中，勾选“正态图”，点击“继续”。
（4）在“正态图选项”对话框中，选择“概率单位”，点击“继续”。
（5）返回主对话框，点击“确定”，生成正态图。
（6）观察正态图，判断样本数据是否符合正态分布。
5. 结果分析根据正态图，可以直观地判断样本数据是否符合正态分布。
如果样本数据符合正态分布，则继续进行卡方拟合度检验。
（1）选择“分析”菜单下的“非参数检验”，再选择“卡方检验”，点击“拟合优度”。
（2）在弹出的对话框中，选择“样本”作为检验类型，将变量名输入到“变量”列表中。
（3）在“检验分布”下拉菜单中选择“正态分布”，点击“确定”。
（4）在弹出的对话框中，输入显著性水平（如0.05），点击“确定”。
6. 判断结果根据卡方检验的结果，如果P值大于显著性水平（如0.05），则接受原假设，即样本数据符合正态分布；如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，即样本数据不符合正态分布。
卡方检验审计实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，企业规模不断扩大，财务信息日益复杂，审计工作的重要性日益凸显。
为了更好地适应社会需求，提高审计人员的专业素质，我国高校纷纷开设了审计专业。
本次实习，我选择了卡方检验这一审计方法进行实践，旨在通过实际操作，加深对卡方检验理论知识的理解，提高审计技能。
二、实习目的1. 理解卡方检验的基本原理和方法，掌握其在审计中的应用。
2. 通过实际操作，提高审计人员的观察、分析和判断能力。
3. 培养审计人员的严谨、细致的工作作风。
三、实习内容1. 卡方检验的基本原理卡方检验是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间是否独立。
在审计过程中，卡方检验可用于检验会计估计、抽样结果等是否符合预期。
2. 卡方检验在审计中的应用（1）检验会计估计：通过对会计估计结果与实际结果的比较，判断会计估计是否存在偏差。
（2）抽样结果检验：通过对样本数据的分析，判断样本是否具有代表性，进而推断总体情况。
（3）检验内部控制：通过对内部控制制度的执行情况进行卡方检验，判断内部控制是否有效。
3. 实际操作（1）选取被审计单位：本次实习选取了一家具有代表性的企业，该企业业务范围广泛，财务状况良好。
（2）确定审计对象：根据审计计划，确定审计对象为该企业的内部控制制度。
（3）收集数据：通过查阅企业内部资料、访谈相关人员等方式，收集内部控制制度执行情况的数据。
（4）进行卡方检验：运用Excel等软件，对收集到的数据进行卡方检验。
（5）分析结果：根据卡方检验结果，判断内部控制制度是否有效。
四、实习成果1. 理论知识方面：通过本次实习，我对卡方检验的基本原理、方法及其在审计中的应用有了更深入的了解。
2. 技能方面：在实习过程中，我学会了如何运用卡方检验进行审计，提高了审计技能。
3. 工作作风方面：在实习过程中，我养成了严谨、细致的工作作风，为今后的审计工作打下了坚实基础。
五、实习总结1. 卡方检验在审计中的应用具有重要意义，能够帮助审计人员发现潜在问题，提高审计质量。
非参数检验（卡方检验）,实验报告
非参数检验（卡方检验）,实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验(卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016 学年度第学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1、硬件配置:处理器:Intel(R)Core(TM)i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2、软件环境:IBM SPSS Statistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述)（1）课本第六章得例 6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果;（2）然后将实验指导书得例 1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等)例例 6、1 表 1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计 46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表 2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧)精确Sig、(双侧)精确Sig、(单侧)Pearson 卡方 9、277a1、002连续校正b7、944 1、005似然比 9、419 1、002Fisher 得精确检验、003、002 有效案例中得 N 80a、0 单元格(、0%)得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对 2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E<5)。
实验报告卡方检验
实验报告卡方检验1. 引言卡方检验是一种用于判断变量之间是否存在关联性的统计方法。
它可以用于比较观察频数和期望频数之间的差异，并通过计算卡方统计量来判断这种差异是否显著。
本实验旨在介绍卡方检验的基本原理和应用方法，并通过一个具体案例来演示其使用过程。
2. 原理卡方检验是基于卡方统计量进行判断的。
卡方统计量的计算公式如下：X^2 = \sum \frac{(O - E)^2}{E}其中，O 表示观察频数，E 表示期望频数。
卡方统计量的值越大，说明观察频数和期望频数之间的差异越大，即变量之间的关联性越强。
卡方检验的步骤如下：1. 建立假设：设H_0为原假设，H_1为备择假设。
H_0 假设不存在变量间的关联性，H_1 假设存在变量间的关联性。
2. 计算观察频数和期望频数：根据给定的数据计算得到观察频数和期望频数。
3. 计算卡方统计量：根据卡方统计量的计算公式，计算得到卡方统计量的值。
4. 设置显著性水平：根据实验需求和数据量，设置显著性水平，通常取0.05或0.01。
5. 判断显著性：根据卡方统计量的值和显著性水平，判断是否拒绝原假设。
如果卡方统计量的值大于显著性水平对应的临界值，则拒绝原假设；否则，接受原假设。
3. 案例演示假设有一张表格，记录了200名学生在选课时选择了哪个学科，包括科学、文学和艺术。
下面是观察频数的数据：科学文学艺术男生数60 40 30女生数45 25 0现在我们要判断学生的性别和选课学科之间是否存在关联性。
3.1. 建立假设原假设H_0: 学生的性别和选课学科之间不存在关联性。
备择假设H_1: 学生的性别和选课学科之间存在关联性。
3.2. 计算观察频数和期望频数首先，我们需要计算每个单元格的期望频数。
期望频数的计算公式如下：E = \frac{(\text{对应行的总计数}) \times (\text{对应列的总计数})}{\text{总样本数}}根据以上公式，我们可以得到下表的期望频数：科学文学艺术-男生数55.71 34.29 40女生数49.29 30.71 353.3. 计算卡方统计量根据卡方统计量的计算公式，我们可以得到卡方统计量的值：X^2 = \frac{(60-55.71)^2}{55.71} + \frac{(40-34.29)^2}{34.29} +\frac{(30-40)^2}{40} + \frac{(45-49.29)^2}{49.29} +\frac{(25-30.71)^2}{30.71} + \frac{(0-35)^2}{35} = 7.1193.4. 设置显著性水平根据实验需求和数据量，我们设置显著性水平为0.05。
实验三卡方检验
实验三卡⽅检验
实验三卡⽅检验
⼀、实验⽬的
1、学会应⽤SPSS软件进⾏数据整理与分析;
2、能够应⽤SPSS软件对相关数据作出分析;
3、掌握SPSS软件功能及正确分析实验结果的能⼒。
⼆、实验内容
某养兔场采⽤某种激素处理进⾏性别控制实验，处理后产公兔246只，母兔279只，请问该处理控制性别有效吗？
三、实验步骤
1、数据录⼊:将性别和数量分别录⼊到SPSS数据表中。
2、频数加权：点击【数据→加权个案】，将数量选⼊【频率变量】框内，择
【加权个案】，点击【确定】按钮。
3、卡⽅检验：点击【分析（A）→⾮参数检验（N）→卡⽅（C）】，弹出卡⽅检验对话框。
将“性别”选⼊【检验变量列表（T）】；【期望值】选“所有类别相等”，点击【选项】按钮，【统计量】选“描述性”，【缺失值】选“按检验排除个案”，然后【继续】；
4、点击【精确】按钮，选择“精确”然后【继续】；
5、单击【确定】输出结果。
四、结果解释
表（1）显⽰的是两个类别的观测数、期望频数和残差值；表(2)给出了卡⽅值、⾃由度，渐进显著性和精确显著性为0.162＞
0.05表明性别⽐例符合1:1，该处理⽅法不能显著影响性别。
华北理工卫生统计学实验指导10卡方检验
实验十：卡方检验【目的要求】1.熟悉卡方检验的基本思想、卡方分布的特点。
2.掌握卡方检验的适用范围和应用条件。
【案例分析】案例1：某医师将下表资料进行2×2表的χ2检验，得到χ2=8.030，P=0.005，所以认为两种诊断方法的诊断结果差异有统计学意义，病理诊断较好。
请对其统计分析进行评价。
两种诊断方法对肿瘤的诊断情况病理诊断临床诊断合计恶性肿瘤良性肿瘤恶性肿瘤154055良性肿瘤201535合计355590案例2：某医师为比较中药和西药治疗胃炎的效果，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。
该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t=-2.848，P=0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效差别有统计学意义，中药疗效高于西药。
问题：1、这是什么类型的资料？2、该资料属于何种设计方案？3、该医师采用的统计方法是否正确？为什么？若不正确，应该用何种统计方法？步骤是什么？案例3：某医院分别用中药和西药治疗儿童慢性鼻窦炎，结果如下。
某医师对此资料进行了χ2检验，得到χ2=6.961，P=0.031，所以认为两种药物治疗儿童慢性鼻窦炎疗效不同，中药组疗效优于西药组。
该结论是否正确？为什么？某医院用两种药物治疗儿童慢性鼻窦炎疗效组别 治愈 好转 无效 中药组 20 17 6 西药组15308【SPSS 操作】1.两样本率的比较Data →Weight Cases …： Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics →Crosstabs …→Statistics ： Chi-square →Cells …： Row →OK 2.配对计数资料比较（McNemar 检验）Data →Weight Cases …: Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics →Crosstabs …→Row(s)：分类变量1→Column(s)：分类变量2→Statistics: McNemar →OK 3.多个样本率比较的卡方检验Data →Weight Cases …: Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics → Crosstabs …Row （s ）：分类变量1→Column （s ）：分类变量2→Statistics: Chi-square →Cells …： Row →OK【练习题】一、填空题1.R ×C 表的自由度是 。
SPSS卡方分析实验报告
实验八：卡方检验一、实验目的：学习利用spss进行卡方检验，包括配合度检验、独立性检验、同质性检验。
二、实验内容：1.专家对某些产品的等级评定如表1所示，试分析专家的不同等级评定是否有一致。
2.某校对学生的课外活动内容进行调查结果如表2所示，试分析男女学生在课外活动内容上是否有关联。
3.教学评比成绩效应表如表3所示，试分析两次测验结果是否能合并。
三、实验步骤：1.对个案进行加权，选择数据→加权个案，弹出窗口，选择加权连续数据count。
2.选择分析→非参数检验→卡方，弹出窗口，设置专家的评定等级为检验变量，再对精确和选项进行设置，一般卡方分析都选择渐进法。
点击确定，得出配合度分析结果。
3.对个案进行加权，选择数据→加权个案，弹出窗口，选择加权连续数据人数。
4.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，选择活动内容和性别分为为交叉表的行和列，对统计量和单元格进行描述。
统计量选择卡方，单元格显示观察值和理论值。
点击确定，得出独立性检验结果。
5.步骤和三四步骤基本相同，但在统计量设置时，还需用到mcnemar检验，点击确定，得出同质性检验结果。
四、实验图表及步骤图示：表1表2表3五、实验结果及分析：分析一：由结果得渐进显著性为0.141，说明专家的不同等级评定是无显著差异。
分析二：由结果可知，p=0.016<0.05,说明男女学生在课外活动内容选择上有差别。
分析三：由结果可知各种检验结果都表明p=0.000<0.05,说明两次测验结果差异显著，不能合并。
六、实验小结：通过本次试验我掌握了卡方分析的基本步骤，但操作时我发现得结合理论知识，通过自己的理解操作起来才会更简单。
同时，假设设计、数据类型和输入数据方式环节尤其重要，某个环节出错，整个结果都是无效的。
一句话，基础功得扎实。
实验7 卡方检验
实验7 卡方检验一、实验目的掌握拟合优度卡方检验和独立性或同质性卡方检验。
掌握单一样本K-S 检验。
二、实验设备微机、SPSS for Windows V17.0 统计软件包。
三、实验内容1．完成拟合优度卡方检验的 2 道上机练习题。
2．完成独立性或同质性卡方检验的 2 道上机练习题。
3. 完成单一样本K-S 检验的1道上机练习题四、实验步骤（一）拟合优度 χ2 检验的 SPSS 操作过程1．建立至少包含一个待检变量的 SPSS 数据文件，如图 7-1 所示。
2．鼠标单击“分析→非参数检验→卡方”菜单项，打开“卡方检验”主对话框，如图 7-2 所示。
图7-1 拟合度χ2检验的数据文件 图7-2 卡方检验主对话框3．指定检验变量：从左侧变量框中选择待检变量（可多选），单击中间的箭头按钮，使之移到右边的“检验变量列表”框中。
4．在“期望全距”栏内确定检验值的范围：（1）从数据中获取：数据文件中最小值和最大值所确定的范围，系统默认此项。
（2）使用指定的范围：可指定检验值范围，在 Lower 和 Upper 参数框中键入检验范围的下限和上限。
5．在“期望值”栏中指定期望值：（1）所有类别相等：各组所对应的期望值都相同，即要检验的总体服从均匀分布，系统默认此项。
（2）值：指定要检验的总体服从某种特定的分布，在其右边的框中键入相应各组所对应的由指定分布所计算而得的期望值。
每输入一个值后按“添加”按钮，于是在它右边的框中便增加刚键入的期望值，期望值必须大于 0，直到输完所有的期望值为止。
如果输入了错误的期望值，则用鼠标点击该错误的期望值，单击“删除”按钮可删除之，或修改后单击“更改”按钮替换之。
6．单击“选项”按钮，打开“选项”对话框，如图7-3 所示。
（1）“统计量”栏：选择输出统计量⏹描述性：输出样本容量、平均数、标准差、最小值、最大值。
⏹四分位数：输出四分位数。
（2）“缺失值”栏：选择缺失值的处理方式⏹按检验排除个案：当分析涉及到含有缺失值的变量时，先剔除该变量中含有缺失值的记录后再分析。
5卡方检验
随 值的增大，观测值与理论值符合程度越来 越小。
2
其符合程度由概率决定。
(Oi Ei ) 2 2 Ei
χ2值与概率P成反比，
χ2值越小，P值越大，
χ2越大，P值越小。
test 用途
2
指对样本的理论数先通过一定的理论分布推算出来，
适合性检验
然后用实际观测值与理论数相比较，从而得出实际观 测值与理论数之间是否吻合。因此又叫吻合度检验。
对于资料组数多于两组的值，可通过下面简式进行计算：
O 1 n n pi
2
2 i
Oi －第 i 组的实际观测数
pi －第 i 组的理论比率
n－总次数
二、独立性检验
关联？ 独立？
变量Ⅰ
列联表进行检验
变量Ⅱ ……
列联表是将观测数据按两个或多个变量进行分类的数据表。
（一）2×2列联表的独立性检验
实验5 作业
第五章：P84
习题5.5
独立性
检验
习题5.8
适合性
检验
练习
是指研究两个或两个以上的计数资料或属性资料之间是
独立性检验
相互独立的或者是相互联系的假设检验，通过假设所观
测的各属性之间没有关联，然后证明这种无关联的假设
是否成立。 在连续型资料的假设检验中，对一个样本方差的同质性
同质性检验
检验。
一、适合性检验
比较观测数与理论数是否符合的假设检验。
是对样本的理论值先通过一定的理论分布推算出来， 然后用实际观测值与理论值比较，从而得出实际观测
行
列 1 2 合计
1 O11 O21 C1
2 O12 O22 C2
… … … …
非参数检验(卡方检验),实验报告
非参数检验(卡方检验),实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验( 卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点20xx—20xx 学年度第2学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1 、硬件配置:处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2 、软件环境:IBM SPSSStatistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述) （1）课本第六章得例6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果; （2）然后将实验指导书得例1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等) 例例6 、1 表1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧) 精确Sig、(双侧) 精确Sig、(单侧) Pearson 卡方9、277a1 、002连续校正b7、944 1 、005似然比9、419 1 、002Fisher 得精确检验、003 、002 有效案例中得N 80a、0 单元格(、0%) 得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E 不同得资料应选用不同得卡方计算方法。
5卡方检验分析
5卡方检验分析卡方检验（Chi-square test）是一种统计方法，用于验证观察数据是否符合理论分布或是否存在相关性。
它通常用于分析分类数据的统计显著性。
卡方检验的基本思想是比较观察频数和期望频数的差异。
观察频数是从实际数据中获取的频数，期望频数是基于理论分布或假设的频数。
通过比较观察频数和期望频数的差距，我们可以评估观察数据与理论分布是否有显著性差异。
卡方检验通常分为两种类型：卡方拟合度检验和卡方独立性检验。
1.卡方拟合度检验：用于验证观察数据是否符合一些理论分布。
例如，我们可以用卡方检验来验证一个骰子的各个面是否具有均匀分布。
在这种情况下，我们将观察频数与期望频数进行比较。
如果差异不显著，则我们可以接受骰子具有均匀分布的假设。
2.卡方独立性检验：用于验证两个分类变量是否相互独立。
例如，我们可以使用卡方检验来验证性别和喜好的关系。
我们可以收集一组数据，其中包含性别和喜好的观察频数。
然后，我们可以使用卡方检验来确定性别和喜好之间是否存在显着的关联。
卡方检验的统计假设如下：-零假设（H0）：观察数据与理论分布或变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：观察数据与理论分布或变量之间存在显著差异。
卡方检验的步骤如下：1.根据研究问题和数据类型选择相应的卡方检验。
2.建立零假设和备择假设。
3.计算观察频数和期望频数。
4.计算卡方值，即观察频数与期望频数之间的差异。
5.根据卡方值和自由度计算P值。
6.判断P值是否小于显著性水平，如果小于，则拒绝零假设，否则接受零假设。
需要注意的是，卡方检验对样本量的要求比较高，通常要求每个类别的期望频数都大于5总结起来，卡方检验是一种验证分类数据是否符合理论分布或是否存在相关性的统计方法。
它用于比较观察频数和期望频数之间的差异，并通过计算P值来判断是否存在显著差异。
卡方检验在生物统计学、医学研究和社会科学等领域都得到了广泛应用。
卡方检验实验报告doc
卡方检验实验报告篇一：实验报告卡方检验试验报告解：组数：1→对照，2→新措施。
存活与死亡数：1→存活数，2→死亡数。
在SPSS中输入数据后选择选择数据→加权个案，然后再选择分析→描述统计→交叉表。
得到如下表：由表1与表2可以看出有效案例中的 N=300，自由度为1，卡方值为：7.317，P值为：P=0.0073(原文来自：小草范文网:卡方检验实验报告).8415，拒绝假设是合理的。
解：在SPSS中输入数据后选择选择数据→加权个案，然后再选择分析→描述统计→交叉表。
得到如下表：篇二：非参数检验(卡方检验) 实验报告大理大学实验报告课程名称实验名称专业班级姓名学号实验日期XX—XX学年度第学期实验地点第2页共9页第3页共9页第4页共9页第5页共9页篇三：实验报告一：卡方检验本科学生综合性实验报告学号学院生命科学学院专业、班级 09应生A 实验课程名称生物统计学教师及职称张麟（研究生）开课学期填报时间云南师范大学教务处编印例2：放射性物质放射出的质点数是服从泊松分布的有名例子。
1910年Rutherford等人的著名实验揭露了这个事实。
在这个实验中，观察了长为7.5秒的时间间隔里到达某指定区域的质点数，共观察N＝2608次描述：Chi-Square＝1665.129，df=10,Asymp. Sig.＝0.0000 例8 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能的效果，某学院对随机抽取15名男生，进行5个月的长跑锻炼，5个月前后测得的晨脉数据如表所示，问长跑锻炼后的晨脉次数有否降低？某校15名学生5个月长跑锻炼前后的晨脉次数（单位：次/分钟）结论：计算结果表明，Asymp. Sig. (2-tailed)＝0.004 欲对三位运动员的综合技术作出评价，以不同专业层次的8位教师对三位运动员的技术作评分（下表），问不同教师对三位运动员技术水平的评价有无不同？描述：Chi-Square＝0.062，df=2，Asymp. Sig.＝0.969>0.05,，不同教师对三位运动员技术水平的评价基本一致。
实验报告卡方检验
试验报告解：组数：1→对照，2→新措施。
存活与死亡数：1→存活数，2→死亡数。
在SPSS中输入数据后选择选择数据→加权个案，然后再选择分析→描述统计→交叉表。
得到如下表：表1：组数* 存活与死亡数交叉制表存活与死亡数存活数死亡数合计组数对照计数11436150期望的计数新措施计数13218150期望的计数合计计数24654300期望的计数表2：卡方检验值df渐进Sig. (双侧)精确Sig.(双侧)精确Sig.(单侧) Pearson 卡方1.007连续校正b1.011似然比1.006Fisher 的精确检验.010.005线性和线性组合1.007有效案例中的N300a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于5。
最小期望计数为。
b. 仅对2x2 表计算由表1与表2可以看出有效案例中的N=300，自由度为1，卡方值为：，P值为：P=<，理论均数均大于5。
拒绝原假设，接受备则假设，故认为有显著疗效。
查表得，而>，拒绝假设是合理的。
解：在SPSS中输入数据后选择选择数据→加权个案，然后再选择分析→描述统计→交叉表。
得到如下表：表3：分组* 观点交叉制表观点同意不同意不知道合计分组55岁以上计数32281474期望的计数36~55岁计数44211782期望的计数15~35岁计数47121372期望的计数合计计数1236144228期望的计数表4：卡方检验值df渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方4.047似然比4.047线性和线性组合1.078有效案例中的N228a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于5。
最小期望计数为。
实验报告卡方检验
实验报告卡方检验实验报告：卡方检验1.实验目的本实验旨在通过卡方检验方法，验证两个或多个分类变量之间是否存在显著的关联性。
通过运用卡方检验方法，可以对观察数据与预期数据之间的差异进行分析，进一步判断所研究的因素是否具有统计学上的显著性差异。
2.实验步骤2.1设定假设：零假设（H0）：两个或多个分类变量之间不存在显著的关联性。
备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著的关联性。
2.2收集数据：根据研究问题的要求，收集并整理相关的实验数据。
2.3计算期望频数：根据总体比例和样本容量，计算预期频数，以便与观察频数进行对比。
2.4计算卡方值：根据公式进行卡方值的计算，公式为：χ²=∑(Oi-Ei)²/Ei，其中Oi为观察频数，Ei为期望频数。
2.5设置显著性水平：根据研究问题的需求，设定显著性水平α，通常为0.05或0.012.6查卡方检验表：在给定的显著性水平下，查找卡方分布表中的临界值。
2.7判断结果：判断计算得到的卡方值是否大于临界值，若卡方值大于临界值，则拒绝零假设，即认为两个或多个分类变量之间存在显著的关联性。
3.实验结果与分析在我们的研究中，我们选择了两个单一的分类变量作为案例进行卡方检验。
我们的研究问题是：“在社区中，男性和女性是否对该社区的环境质量有着不同的看法？”我们统计了500名男性和500名女性对该社区环境质量的看法，并整理了以下数据（表格1）。
表格1：男性和女性对社区环境质量的看法------------------------------------，好，一般-----------------------------------男性，350，100，5------------------------------------女性，100，200，20------------------------------------我们首先计算了期望频数，以便进行卡方值的计算。
独立性卡方检验
，
本科学生实验报告
学号：********** 姓名：@@@@@@
学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课程名称：生物统计学实验
教师：孟丽华（讲师）
开课学期：2012 至2013 学年下学期填报时间：2013 年 4 月30 日
云南师范大学教务处编印
表2 Kruskal-Wallis 检验
秩
健/病株数N 秩均值
品种健康2250 1336.26
患病500 1552.09
总数2750
表3
检验统计量a,b
品种
卡方31.543
df 1
渐近显著性.000
a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 健/病株数
通过独立性卡方检验得：表3的皮尔逊卡方检验、似然比、线性和线性组合等得出：自由度为4时，0.01水平的卡方值是1336.26，而结果远大于这个值，因此可以推断出不同的品种与赤霉病的发生是有关联的。
（六）、实验总结分析：
1、卡方检验主要应用在：推断两个或多个样本率及构成比之间的差别有无统计学意义，分类变量配对设计下的卡方检验.频数分布的拟合优度检验等。
2、独立性检验适用于离散型资料的假设检验，其基本原理就是通过卡方值的大小来检验实际观测值与理论值之间的偏离程度，独立性检验是判断两个或多个因素是否具有关联关系；
3、由于卡方分布是连续的，而计数资料或属性资料是离散的，所以所得到。
卡方检验结果分析
样本的基本信息：一、样本总数56二、性别：男27人，女29人三、年级：大二四、民族：汉族25人，少数民族31人五、学院：社心学院16人，管理学院12人，旅历学院17人，计科学院11人◆性别与其它因素的关系：1、平时阅读情况与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.345大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此平时阅读情况与性别不存在显著性差异。
2、有否阅读计划与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson精确检验，其中sig值0.128大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。
3、阅读方式与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数少于5，最小期望计数为0.96接近1，因而使用fisher 精确检验，其中sig值0.161大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。
4、对课外阅读的看法与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.857大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对课外阅读的看法与性别不存在显著性差异。
5、阅读量的趋势与性别的关系交叉表计数性别合计男女你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势上升趋势10 3 13 下降趋势11 14 25 基本不变 6 12 18合计27 29 56结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.048小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势与性别存在显著性差异。
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.139大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够时间进行课外阅读与性别不存在显著性差异。
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试验报告
13・在研究某种新措施对猪白痢的防治效果问题时，获得了如下数据:
解：组数：1-对照，2-新措施。
a
存活与死亡数：1-存活数，2-死亡数。
在SPSS中输入数据后选择选择数据一加权个案，然后再选择分析一描述统计一交叉表。
得到如下表：
表1：组数*存活与死亡数交叉制表
表2：卡方检验
b・仅对2x2表计算
由表1与表2可以看出有效案例中的N=300,自由度为1,卡方值为：7.317,
P值为：P=0. 007<0. 05,理论均数均大于5。
拒绝原假设，接受备则假设，故认为有显著疗效。
查表得3. 8415,而7.317>3. 8415,拒绝假设是合理的。
15・在一项是否因提高小学生计算机课程的比例的调查结果如下:
问年龄因素是否影响了对问题的回答(=0. 05) &
解：在SPSS中输入数据后选择选择数据一加权个案，然后再选择分析一描述统计一交叉表。
得到如下表：
表3：分组*观点交叉制表
表4：卡方检验。