医学统计学:卡方检验
卡方检验医学统计学
卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一,它可用于测量两组数据之间的关联性。
在研究中,我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联,卡方检验就是我们解决这个问题的利器。
卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。
期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下,我们可以根据样本量和其他条件,计算出不同组之间的理论值。
而实际频数则是实验中观察到的实际结果。
卡方检验的步骤如下:1.建立零假设和备择假设。
零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系,备择假设则是反之。
2.确定显著性水平 alpha,通常取值为0.05。
3.构建卡方检验统计量。
计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后,再除以期望值的总和。
4.根据自由度和显著性水平,查卡方分布表得到 P 值。
5.如果 P 值小于显著性水平,拒绝零假设;否则无法拒绝零假设。
卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域,其中医学统计学是最为常见的一个。
卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。
举个例子,某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。
为了验证该药的疗效,实验组和对照组各50 人。
在 6 个月的治疗后,实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。
卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。
除了医学统计学之外,卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。
卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中,但它也有着自己的限制。
其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。
当样本量较小的时候,期望频数的计算就会出现一定的误差,进而导致检验结果不准确。
此外,在面对非常态分布数据时,卡方检验也会出现问题。
当数据呈现正态分布时,卡方检验的准确性最高。
然而,实际上,很多数据都呈现出非正态分布,这时需要使用一些修正方法来解决。
卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一,它可以用来测量两个变量之间的关联性。
医学统计学11卡方检验
卡方值和P值
卡方值是由卡方检验计算得 出的统计量,用于判断观察 值和期望值是否有显著差异。
卡方检验的使用场景
医学研究
卡方检验常用于分析医学疾病流 行病学数据,如患病率、死亡率 等。
市场调研
卡方检验可以帮助企业了解顾客 满意度,分析产品销售情况,进 行市场调研。
质量控制
卡方检验可以用于控制产品质量, 分析产品合格率、不良品率等, 确定生产工艺是否正确。
计算卡方值
2
计算观察频数和期望频数,并按照公式
计算卡方值。
3
查找P值
查找卡方分布表中的临界值,以确定P值
做出结论
4
的大小。
比较P值和显著水平的大小,根据结论做 出是否拒绝原假设的决策。
卡方检验的结果解释
P值的大小
P值越小,代表观察到的数据 和期望值的差异越显著。
自由度的影响
自由度代表了数据可以变化 的自由度,自由度越大,得 到显著差异的概率越小。
卡方值的含义
卡方值越大,代表观察到的 数据和期望值之间的差异越 大,量
样本量过小可能导致卡方值不准 确,无法判断相关性。
适用范围
卡方检验只能用于分析分类变量 的相关性,无法用于连续变量。
误判率
卡方检验只能用于分析相关性, 无法保证因果关系。
结论和要点
医学统计学11卡方检验
卡方检验是医学统计学中一项非常重要的方法,它可以检验两个或多个分类 变量是否有显著差异。
卡方检验的基础知识
分类变量
卡方检验只能用于检验分类 变量,即变量取值范围为有 限个不同的类别,如血型、 肿瘤分期等。
原假设和备择假设
原假设是指我们要检验的假 设,而备择假设则是对原假 设的一个补充或对立的假设。
医学统计学 -第09章 卡方检验
0.4 f(x)
v=1
0.3
2分布
0.2
v=4
v=6 v=9
0.1
0.0
0
3
6
9
12
15 x
(2)计算检验统计量
2 (A T )2
T
(41 36.5625)2 (4 8.4375)2 (24 28.4375)2 (11 6.5625)2
36.5625
8.4375
28.4375
6.5625
理论基础:超几何分布,不属于卡方检验
谢谢
表 慢性咽炎两种药物疗效资料
分组
兰芩口服液 银黄口服液
合计
有效
41 24 65
无效
4 11 15
有效率 (%) 91.11
68.57 81.25
合计
45 35 80
问题: 两个总体有效率是否相等?
(1)建立检验假设 H0:π1=2 两药的总体有效率相同 H1:π1≠π2 两药的总体有效率不同 检验水准=0.05
bc
= 1
若b+c<40,采用以下校正公式
2 (| b c | 1)2
= 1
bc
第三节 行×列表资料的2检验
(一)R×C表 最常见的形式是
2×C列联表(一般为2个构成比的比较) R ×2列联表(一般为多个样本率的比较)
R×C列联表2检验的原理与2×2列联表2 检验的原理完全一样
统计量计算公式
合计 40 30 32 102
有效率(%) 87.50 66.67 21.88 60.78
(1)建立检验假设,确定检验水准
H0 :1 2 3
H1
:
1
,
《医学统计概论》第7章卡方检验Chi-square test
(3) 当n<40或有T<1时,用Fisher’s exact probability。
7.2 配对四格表资料的χ2检验
配对设计包括:(1)同一批样品用两种不同的处理方法;(2)观察 对象根据配对条件配成对子,同一对子内不同的个体分别接受不同的处理; (3)在病因和危险因素的研究中,将病人和对照按配对条件配成对子, 研究是否存在某种病因或危险因素。
表7-1 两组降低颅内压有效率的比较(P137)
组别
试验组 对照组 合计
有效
99 75 174
无效
5 21 26
合计
104 96 200
有效率(%)
95.20 (p1) 78.13 (p2) 87.00 (pc)
实际频数A (actual frequency) 理论频数T (theoretical frequency)
,
1
因为有一格1<T<5,且n>40时,所以应用连续性校
正χ2检验。
四、精确概率法(Fisher’s exact probability)
在无效假设成立的前提下且周边合计固定时,产生任意 一个四格表(i)的概率Pi 服从于超几何分布,其计算式为:
a b!c d !a c!b d !
Pi
a!b!c!d !n!
药物治疗组 164
18
182
外用膏药组 118
26
144
4.59
>0.0125 (NS)
合计
282
44
326
二、各实验组与同一对照组比 关键是检验水平的校正
'
2k 1
自学
7.6 双向有序分组资料的线性趋势检验
医学统计学——卡方检验
• ⑵χ2分布具有可加性:如果两个独立的 随机变量X1和X2分别服从ν1和ν2的χ2分 布,那么它们的和(X1+X2)也服从(ν1+ ν2)的χ2分布。
χ2 界值
• ν确定后,如果分布曲线下右侧尾部的 面积为α时,则横轴上相应的χ2值就记 作χ2 α,ν ,即χ2界值。其右侧部分的 面积α表示:自由度为ν时, χ2值大 于界值的概率大小。χ2值与P值的对应 关系见χ2界值表(附表6)。χ2值愈大,P 值愈小;反之,χ2值愈小,P值愈大。
• T22=(c+d)×(1- PC)=(c+d)×(b+d)/n = 56×17/112=8.5
χ2检验的基本思想
• χ2检验实质上是检验A的分布与T的分 布是否吻合及吻合的程度,χ2越小,表
明实际观察次数与理论次数越接近。
• 若检验假设成立,则A与T之差不会很 大,出现大的χ2值的概率P是很小的, 若P≤α,就怀疑假设成立,因而拒绝 它;若P>α,则没有理由拒绝它。
不同自由度的χ2分布曲线图
图 8-1 不同自由度的χ2 分布曲线图
二、χ2检验的基本思想
• 例8-1 某中医院将112例急性肾炎 病人随机分为两组,分别用西药和 中西药结合方法治疗,结果见表8-1, 问两种方法的疗效有无差别?
表8-1 两种方法治疗急性肾炎的结果
组 别 治愈例数 未愈例数 合计 治愈率(%)
例8-2
• 某医师将门诊的偏头痛病人随机 分为两组,分别采用针灸和药物 两种方法治疗,结果见表8-3 , 问两种疗法的有效率有无差别?
两种疗法对偏头痛的治疗结果
疗 法 有效例数 无效例数 合计 有效率(%)
针 灸 33(30.15) 2(4.85) 35 94.29
医学统计学卡方检验
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
χ2检验的自由度
• χ2检验,根据自由度ν和检验水α准查表得χ2界值。
• 当ν确定后, χ2分布曲线下右侧尾部的面积为α时,横
轴上相应的χ2值记作
2 ,
。
• 当ν确定后, χ2值越大,P值越小。
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
四格表资料χ2检验的专用公式
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
χ2 检验
是现代统计学的创始人之一,英国统 计学家Karl Pearson于1900年提出的 一种具有广泛用途的假设检验方法。常 用于推断两个总体率(或构成比)之间 有无差别。
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四格表资料的χ检验
2
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
旧药
2
14
16
12.5
新药
3
8
11
27.3
合计
5
22
27
18.5
⑴设H0 :π1=π2 ,即两药疗效相同;H1 : π1≠π2
基本思想
实际频数(actual frequency,A):a、b、c、 d 理论频数(theoretical frequency,T )
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
假设H0:πA=πB=π,即A组与B组治疗的总体有效率相 等
A组:理论有效者=(a+b)×(a+c)/n; 理论无效者=(a+b)×(b+d)/n
资料仅供参考,不当之处,请联系改正。
Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数固定不变的条件下,利用超几何分 布(hypergeometric distribution)公式直接计算表内 四个格子数据的各种组合的概率,然后计算单侧或双侧累 计概率,并与检验水准比较,作出是否拒绝H0的结论。
医学统计学-卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法,用于比较观察值和期望值之间的差异。它 在医学研究中有着广泛的应用,可以帮助我们验证假设、推断总体特征以及 分析类别变量的相关性。
卡方检验的定义和原理
卡方检验是一种基于卡方分布的统计检验方法。它基于观察值与期望值之间 的差异来判断样本数据与理论分布的拟合程度。
卡方检验的局限性和注意事项
• 卡方检验只能验证分类变量之间的关联性,不能验证因果关系。 • 卡方检验对样本足够大和数据分类合理的要求比较严格。 • 卡方检验结果受样本选择和观察误差的影响,需要谨慎解释。 • 在进行卡方检验前,需要对数据进行充分的清洗和准备。
结论和要点
卡方检验是一种常用的统计方法
卡方检验的应用领域
医学研究
卡方检验可以用来分析疾病的发生与某个因素之间的关联性,如吸烟与肺癌。
社会科学
卡方检验可以用来研究不同人群之间的行模式和态度偏好,如性别与政治观点。
市场调研
卡方检验可以用来分析消费者的购买偏好和市场细分,如年龄与产品偏好。
卡方检验的假设和前提条件
1 独立性假设
卡方检验基于观察值和期望值之间的差异来验证两个变量之间是否存在独立性。
它可以帮助我们验证假设、推断总体特征以 及分析类别变量的相关性。
结果解读和意义
卡方检验的结果可以帮助我们了解变量之间 的关系,并为决策提供依据。
应用广泛
卡方检验在医学研究、社会科学和市场调研 等领域都有着重要的应用。
局限性和注意事项
卡方检验有一定的局限性,需要注意样本大 小和数据分类的合理性。
4
比较卡方值和临界值
判断卡方值是否大于临界值,从而做出关于拒绝或接受原假设的决策。
卡方检验的结果解读和意义
医学统计学--卡方检验
笃 学
精 业
修 德
厚 生
6
2 ( A T ) 2值的大小还取决于 个数的多少(严 T 2 ( A T ) 格地说是自由度 的大小)。由于各 皆是 T 2
正值,故自由度 愈大, 值也会愈大;所以只 2 值才能正确地反映 有考虑了自由度 的影响,
实际频数 A和理论频数 T 的吻合程度。检验时, 要根据自由度 查 2 界值表。当 2≥ 2时, P , ,
2 中,若拒绝无效假设
H0只能做出总的结论,但还不知道哪两
个率之间有差别。若想知道哪两个率之间
有差别,还要进行两两比较,本节介绍两
两比较的方法之一:行×列表的分割。
笃 学
精 业
修 德
厚 生
30
4.行×列表的分割 (一)多个实验组间的两两比较 由于要做重复多次的假设检验,需对第Ⅰ 类错误作校正,新的校正检验水准为:
第七章 掌握内容:
2 检 验
1.检验的基本思想和用途 2.成组设计四格表资料检验的计算及应用条件
3.配对设计四格表资料检验 4.行列表资料检验及应用时应注意的问题 5.频数分布拟合优度的检验 了解内容 1.四格表资料的Fisher精确概率法的基本思想 与检验步骤
笃 学 精 业 修 德 厚 生
2 检验是一种用途很广的假设检验方
处理组 1 2 属性 阳性 阴性 合计
合计
a (T11) c (T21) m1
b (T12) d (T22) m2
n1(固定值) n2(固定值) n
要想知道处理组1,2之间差别是否有统计学意义, 常用 2 检验统计量来作假设检验。
笃 学 精 业 修 德 厚 生
5
医学统计学(6)卡方检验
• 第5步:结果解读(1) • 结果解读:各组的中医分型构成比。
• 第5步:结果解读(2) • 结果解读:x2=4.020,p=0.403
【例7】某医院肝胆外科在手术中,观察了222例胆结石患者,其发病部位与结石类型的资料见表, 分析其发病部位与结石类型间有无关系?
ห้องสมุดไป่ตู้
• 第5步:结果解读(3)
• 结果解读:四格表中有期望值小于5,选连续校正的卡方。x2=3.621,p=0.057? • P(exact)=0.031?
四格表x2检验结果的选择
• 1)当n≥40,所有理论值≥ 5时,用pearson卡方检验。 • 2)当n≥40,但有理论频数1≤理论值<5时,用连续校正的卡方检验;或者确切概率法。 • 3) n<40或有理论值<1,或P≈α时,用确切概率法。
校正公式
• 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)
• 第4步:x2检验(1)
• 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框:组别和疗效分别进入行和列
• 第4步:x2检验(2)
• 选择统计量按钮 • 在交叉表:统计量
行×列表卡方检验注意事项
• 当多个样本率(或构成比)作卡方检验,结论为拒绝零假设时,只能认为各总体率(或总体 构成比)之间总的有差别,不能说明两两之间有差别;两组间的比较需进一步做多个样本率 或构成比的两两比较,即多重比较。
行×列表卡方检验注意事项
• R×C表可以分为双向无序、单向有序、 双向有序属性相同和双向有序属性不同等 4类。
• 通常情况下只有双向无序的资料(例如多 个样本率的比较、多个样本构成比的比较 )可以使用R×C列联表卡方检验。
09卡方检验(医学统计学)
1.建立检验假设并确定检验水准
H
:
0
1
2
,即两组新生白兔HBV的总体感染率相等
H1:1 2 ,即两组新生白兔HBV的总体感染率不相等
0.05
2.计算概率 根据公式计算各种组合的四格表概率,结果见表
9-4。例如实际观察到的四格表资料的概率为
P* 9!8!8!9! 0.041464 7!2!2!6!17!
构成比之间有无差别。
Karl Pearson
第一节 四格表资料的 2检验
例9-1 吲达帕胺片治疗原发性高血压疗效,将患者随 机分为两组,试验组用吲达帕胺片加辅助治疗,对 照组用安慰剂加辅助治疗。试分析有效性。
2 检验的基本思想可通过其基本公式来解释:
2 观察值 理论值 2 A T 2
死亡 3 6 9
合计 44 24 68
四、四格表资料的Fisher确切概率法
当四格表资料中出现n<40 或T <1,需改用四格表 资料的Fisher确切概率法。该法是一种直接计算概 率的假设检验方法,其理论依据是超几何分布( hypergeometric distribution)。四格表的确切概率 法不属于检验的范畴,但常作为四格表资料假设 检验的补充。
=0.05
2.计算检验统计量
2 259(2 3212 3692 ...... 4442 1) 297.38
9871080 5181080
9 3 3 9 5 5
(3 1)(4 1) 6
3.确定P值,作出推断结论 查 2 界值表得P<0.05,认为三个不同地区的人群血型分布 总体构成比有差别。
C 各样本率均不相等
D 各样本率不等或不全相等
E 各总体率相差很大 3.四格表资料 2 检验中,出现下列哪种情况需进行校正
医学统计学第七章卡方检验
n 40 或 T 1,直接计算概率。
2 连续性校正仅用于 的1 四格表资料,当
,一般不作校正。
时2
23
第二十三页,共100页
例7-2 某医师欲比较胞磷胆碱与神
经节苷酯治疗脑血管疾病的疗效,将78 例脑血管疾病患者随机分为两组,结果 见表7-3。问两种药物治疗脑血管疾病的
有效率是否相等?
24
阳性 阴性
4
18
5(3) 6
9
24
合计 感染率(%)
22
18.18
11
45.45
33
27.27
39
第三十九页,共100页
一、基本思想
在四格表周边合计数固定不变的条件
下,计算表内4个实际频数变动时的各种
组合之概率 ;再Pi按检验假设用单侧 或双侧的累计概率 ,依P据所取的检验
水准 做出推断。
40
第四十页,共100页
b, c为两法观察结果不一致的两种情况。
检验统计量为
2 (b c)2 , 1
bc
2 c
( b c 1)2 bc
Байду номын сангаас
,
=1
33
第三十三页,共100页
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
1.各组合概率Pi的计算 在四格表周边合计数不 变的条件下,表内4个实际频数 a,b,c,d 变动的 组合数共有“周边合计中最小数+1”个。如例
7-4 , 表 内 4 个 实 际 频 数 变 动 的 组 合 数 共 有 9+1=10个,依次为:
医学统计学卡方检验
计算期望频数
2
根据独立性假设,计算预期的频数。
3
计算卡方值
根据观察频数和期望频数,计算卡方值。
判断显著性
4
根据卡方值和自由度,判断结果是否显著。
卡方检验的计算方法
卡方检验的计算方法主要包括计算卡方值、计算自由度以及查找临界值。 计算卡方值:
1. 计算每个组别的观察频数和期望频数之差的平方。 2. 将所有差的平方相加,得到卡方值。 计算自由度: • 自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1) 查找临界值:
卡方检验的应用范围和特点
卡方检验广泛应用于医学研究中,例如研究疾病与风险因素之间的关联性。 卡方检验的特点包括:
非参数检验
不依赖于总体的任何参数假设。
适用性广泛
可用于分析两个或释。
卡方检验的步骤
1
收集数据
收集观察到的数据,例如不同组别的频数。
根据自由度和显著性水平,在卡方分布表中查找对应的临界值。
案例分析:卡方检验在医学统计学中的应用
临床研究
通过卡方检验分析患者病情与治疗 效果之间是否存在关联性。
遗传研究
运用卡方检验检测基因型与表型之 间的关联性。
公共卫生
分析卡方检验数据以确定风险因素 与疾病之间的关联性。
结论和总结
卡方检验是一种强大的统计工具,可用于分析变量之间的关联性。 通过掌握卡方检验的原理、应用和计算方法,我们能更好地理解数据背后的 关系,并做出有针对性的决策。
医学统计学卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法,主要用于比较观察到的数据与期望值之间 是否存在显著差异。
卡方检验的原理和假设
卡方检验基于观察到的频数与期望频数之间的差异,用于判断变量之间是否存在关联性。 卡方检验的假设为:
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CM C N M P( x ) n CN
式中X的取值是从0与(n-N+M)之较大者开始直到n与M之较小者为止。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 超几何分布
x n x CM CN M P( x ) n CN
C
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。 例 某院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞米松(对照组) 降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结果见表1 。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别?
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数不变的条件下, 利用超几何分布直接计算样本事件及 比样本事件更极端情形发生的概率。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
1.当n≥40且所有的T≥5时,用χ2检验的基本公式;当P≈α时,改用四格 表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤:
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤:
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤:
2.当n≥40 但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验的校正公式;或改用四 格表资料的Fisher确切概率法。
2 c
2
( A T 0.5) T
n 2 2
2
(|ad-b )(a+c)(b+d )
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
2.当n≥40 但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验的校正公式;或改用四 格表资料的Fisher确切概率法。 例题:某医师欲比较胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾病的疗效,将 78 例脑血管疾病患者随机分为两组,结果见表。问两种药物治疗脑血管疾病 的有效率是否相等?
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的用途:
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
例题 某医院欲比较异梨醇口服液(试验组)和氢氯噻嗪+地塞米松(对照 组)降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组,结果 见表1。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别?
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ χ2检验的基本思想
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
2.当n≥40 但有1≤T<5时,用四格表资料χ2检验的校正公式;或改用四 格表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 超几何分布 是一种散离型概率分布,常用于流行病学研究。 若总体含量为N例,其中有M例阳性,N-M例阴性,则从该总体中随机抽 取(每抽1例不予返回就抽下一例)含量为n的样本,其中恰有X例阳性 的概率为: x n x
x M
M! x!( M x)!
在上述条件下,如果每抽一例重返回再抽下一例,则阳性率 N ,于是n 例中恰好有x例阳性的概率就成二项分布,对于有限总体来说二者区别就在 此。已知N、M与n时就能按上式算出取不同x值时的概率,可画出图形。
M
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
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。
卡方检验
χ2检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一, 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,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。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 步骤:
在四格表周边合计数不变的条件下, 利用超几何分布直接计算样本事件及 比样本事件更极端情形发生的概率。
卡方检验
■ 四格表资料的χ2检验
3.当n<40,或T<1时,用四格表资料的Fisher确切概率法。 Fisher确切概率法的基本思想
在四格表周边合计数不变的条件下, 利用超几何分布直接计算样本事件及 比样本事件更极端情形发生的概率。
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的概率密度函数:
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的概率密度函数:
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布具有可加性:
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的分布函数和χ2分位数:
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布的分布函数和χ2分位数:
卡方检验
■ χ2分布
χ2分布与正态分布的关系:
卡方检验
School of public health
医学统计学 (Introduction to medical statistics)
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卡方检验
卡方检验
χ2检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一, 英国人K . Pearson(1857-1936)于1900年提出的一种具