实验报告卡方检验
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。
实验五 卡方检验
实验五
2检验 χ
石玉琴
WUST
列联表资料分析－ 列联表资料分析－Crosstabs
1 四格表资料的χ2检验 – 结果解释 – 界面说明 2 配对资料的χ2检验 – 界面说明 – 结果解释 3 行×列表的χ2检验 – 界面说明 – 结果解释
WUST
一、四格表的χ 检验
2
1 2 3 界面说明 分析实例 结果解释
WUST
实例操作2 实例操作2 现有198份痰标本，每份
标本用A、B两种培养基培养结核菌，结 果如下表，问A、B两种培养基的阳性培 养率是否相等？
A培养基 + + 合计 48 20 68 B培养基 24 106 130 72 126 198 合计
WUST
END
甲培养基 + + 合计 14 9 23 乙培养基 2 3 5 16 12 28 合计
WUST配对资料的χ2检验源自例8.11 p93 步骤: 步骤 首先建立数据文件，取名EG1510.sav 首先建立数据文件，取名 对数据文件EG1510.sav进行分析 对数据文件 进行分析 1. Data==>Weight Cases 2. 激活 激活Weight Cases by单选框 单选框 3. Freqency Variable：选入Weight ：选入 单击OK钮 4. 单击 钮
WUST
上
机 作
业
1、掌握数据文件的SPSS输入格式。 2、掌握四格表资料的χ2检验 3、掌握配对四格表资料的χ2检验
WUST
实例操作1 实例操作1 某医生用国产呋喃硝胺治
疗十二指肠溃疡，以甲氰咪胍作为对照 组，问两种方法治疗效果有无差别？
处理 呋喃硝胺 甲氰咪胍 合计 未愈合 8 20 28 愈合 54 44 98 合计 62 64 126
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。
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。
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。
卡方检验 实验
2 四格表χ 检验的适用条件及其公式
适用条件 直接法 基本公式
2
(A T) T
2
四格表专用公式
2 ( ad bc ) n 2 (a b)(c d )(a c)(b d )
T≥5 且n≥40
1≤T＜5 且n≥40 T＜1 或n＜40
校正法
2
( A T 0.5) 2 T
2 2
则 ：
配对χ2检验：
1. b+c≥40时，直接法计算：
2 ( b c ) 2 bc
ν=1
McNemar检验 （ McNemar’s test ）
2.当b+c＜40时，应作连续性校正，即校正法计算：
2
( b c 1) 2 bc
ν=1
式中b与c分别代表两种方法处理结果不同部 分的实际频数。
有关，欲推断甲法和乙法的总体阳性率是否相 等，只需比较B（b来自的总体）和 C（c来自 的总体）是否相等即可。
bc bc b c 2 2 (A T) b c 2 2 2 bc bc b c T 2 2
处理 2
+ a c m1=a+c b d m2=b+d
合计 n1=a+b n2=c+d n=a+b+c+d (固定值)
设计特点：两份样本实质上是一样的，不是互相独立的。 研究目的：推断两处理的阳性概率有无差别。 a+b 处理1的阳性率= n a+c 处理2的阳性率= n
配对χ2检验的基本原理：
可见，两种方法阳性率的差别只与b和 c
作业
• • • • P347页 课题四 课题五 课题六
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。
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
2、分层卡方检验
实
验
要
求
掌握卡方检验的基本原理，了解卡方值的计算和意义。掌握配对卡方检验、
分层卡方检验。掌握卡方检验的使用条件。
二、实验描述及实验过程
实
验
描述
1、在周六晚节目单修订前后，分别进行了收视率的调查。在节目被修改前，收视率记录为ABC 29%,CBS 28%,NBC 25%,独立电台18%。节目被修改后，300个家庭所组成的样本产生下列电视收视数据：ABC 95个家庭,CBS 70个家庭，NBC 89个家庭，独立电台46个家庭。取显著性水平 =0.05，检验电视收视率是否已经发生了变化。用软件spss进行分析，并解释各表的含义。
信阳师范学院数学与信息科学学院
实 验 报 告
姓名：李菲菲学号：***********
专业班级：统计学2011本科班课程名称：统计软件（SPSS）
指导教师：罗庆红实验日期：2013-11-15
实验题目：成绩：
一、实验目的及要求
实验
目
的
从已知的样本数据出发，来判断总体各取值水平出现的概率是否与已知概率相符，即：该样本是否的确来自已知的总体分布。卡方检验主要用于无序分类变量的统计推断。
表四
风险估计
值
产品类型(A / B)的几率比
a
a.无法计算“风险估计”统计量。仅对无空单元格的2*2表计算。
结论：这里Kappa检验的 假设是：Kappa=0，即两者完全无关，表三显示Kappa的值为0.000，P的值为1.000，接受 假设（推销员与产品类型无关），拒绝 假设，认为推销员与产品类型有关。但是根据经验，一般认为当Kappa 0.75时，两者的一致性较好；0.4 Kappa<0.75时一致性一般，Kappa<0.4时两者一致性较差。此处的估计值是0.000，因此本例中数据的一致性较差。
如何在报告中准确运用卡方检验和t检验
如何在报告中准确运用卡方检验和t检验引言：在数据分析领域，统计检验是一种重要的工具，能够判断观察到的数据是否与某种理论或者假设一致。
其中，卡方检验和t检验是常用的统计方法，用于分析不同类型的数据。
然而，准确运用卡方检验和t检验并从中得出有效结论并不是一件容易的事情。
本文将详细介绍如何在报告中准确运用这两种统计方法，包括背景介绍、假设设定、数据处理、计算过程以及结果解读。
一、卡方检验：1. 背景介绍：卡方检验是用于检验两组或多组分类变量之间是否存在显著差异的方法。
在研究中，我们常常需要分析两个或多个分类变量之间的关联性。
2. 假设设定：在进行卡方检验之前，需要明确研究的目的，并设置相应的假设。
通常情况下，我们会设置原假设（H0）和备择假设（Ha）。
3. 数据处理：在进行卡方检验前，需要对收集到的数据进行整理和处理。
确保数据的准确性和一致性，排除掉样本中的异常值和缺失值。
4. 计算过程：根据研究的具体情况，选择合适的卡方检验方法，并进行相应的计算。
常见的卡方检验方法包括独立性检验、拟合优度检验和对称性检验等。
5. 结果解读：结合检验的结果和统计显著性水平（通常设定为α=0.05），判断原假设的接受与否。
同时，对卡方值、自由度和P值进行分析解读，从统计学上给出对研究问题的结论。
二、t检验：1. 背景介绍：t检验是用于比较两组数据之间均值差异是否显著的方法。
它主要用于分析两组样本（或配对样本）的数值型数据。
2. 假设设定：在进行t检验之前，同样需要明确研究的目的，并设置相应的假设。
一般而言，我们会设置原假设（H0）和备择假设（Ha）。
3. 数据处理：在进行t检验前，需要对收集到的数据进行清洗和处理，确保数据的可靠性和一致性。
特别地，在进行配对样本t检验时，需要计算差值。
4. 计算过程：根据研究的实际情况，选择合适的t检验方法，并进行相应的计算。
常见的t检验方法包括独立样本t检验和配对样本t检验等。
5. 结果解读：根据计算出的t值、自由度和P值，判断原假设的接受与否。
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。
卡方检验总结
数据特点
方法要点
注意事项
χ2检验
1、χ2检验用途较广：a.两个或多个独立样本率的比较；b.配对设计两样本率的比较；c.拟合优度检验
2、χ2检验基本思想：用统计量度量实际频数A和理论频数T之间的吻合程度
四格表资料
四格表
行：分组
列：结局
1、计算理论频数：
2、检验统计量：
3、确定P值，得出结论
1、期望频数T≥5，且总例数n≥40时，采用Pearsonχ2检验
2、对每个四格表进行χ2检验
准
频数分布拟合优度χ2检验
观察实际频数的分布是否服从某一期望频数分布
1、将数据编制成频数表，求出实际频数A；
2、根据欲拟合的理论分布，求出各组段的理论概率和理论频数T；
3、计算统计量：
v=(组数-1)-计算T时所用参数个数
4、做出推断结论
2、1≤T＜5，采用连续校正χ2检验
3、T＜1，或n＜40，或所得P值接近检验水准α，采用Fisher确切概率检验
配对四格表
甲行，乙列
行列均为观察结果
1、计算统计量：
b+c<40
b+c<40用校正公式
R×C表
行：分组
列：结局
1、计算统计量
2、确定P值
R×C列表检验允许不超过1/5的理论频数小于5大于1，但不能小于1。
对R×C表，若较多格子（1/5）的理论频数小于5或有一个格子的理论频数小于1，则易犯第一类错误。
1、增大样本含量
2、删去该格所在的行或列
3、根据专业知识将该格所在行或列与别的行或列合并
多个样本率比较，若拒绝，需进一步做多个样本率的多重比较。
多个样本
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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：
试问新措施对防治该种痴病是否有显著疗效（ =）
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1.006
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。
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（ =）
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：
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 N228
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为。