怎麼用SPSS計算一組資料的卡方值

2021-03-04 06:20:48 字數 1965 閱讀 2526

1樓:匿名使用者

這個要有具體頻數才能分析

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計算等位基因在病例組中和對照組中的頻率分布 卡方值用spss怎麼計算呢? 5

2樓:匿名使用者

卡方檢驗你的資料應該用交叉列聯表做,資料錄入格式為:建立兩個變數,變數1是組別,正常對照組用資料1表示,病例組用資料2表示;變數2是位點,a用1表示,c用2表示,還有乙個變數3是權重,例數資料錄入完成後,點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變數1選到rows裡,把變數2選到column裡,然後點選下面的statistics,開啟對話方塊,勾選chi-squares,然後點continue,再點ok,出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗,第一行第乙個數是卡方值,後面是自由度,然後是p值。

spss統計學 如下圖中卡方檢驗每組的x2值和p值是怎麼計算得到的

3樓:呂秀才

這是**的寫作思路裡涉及的,每行就相當於是每個組的資料而已,也就是分析了下 每個組的男女性別是否有顯著差異。通常我們看到只有乙個卡方 那是因為你把所有資料彙總到乙個組裡面分析不同性別的差異。

舉個例子,乙個學校有很多班級,你可以只分析乙個卡方值 來看下這個學校的男女是否有差異,也可以分每個班級分析乙個卡方值 ,看每個班級的性別是否都不存在差異。

4樓:匿名使用者

他是亂做的,或者他做了單組卡方檢驗

5樓:

在spss中用crosstab命令計算得到

6樓:勤奮的陸

卡方檢驗每組的x2值和p值是可以通過fisher精確概率法

計算得到的。

x2檢驗本質上是用來檢驗實際頻數與理論頻數的吻合程度,當實際頻數與理論頻數的差值越大,x2值也越大,也越容易得出有差異的結論。

所以當單元格中的理論頻數太小時,有可能導致分析的偏性,而fisher精確概率法是一種直接計算概率的假設檢驗方法,對樣本以及單元格的理論頻數並無過多要求,在實踐中,一般會遵循以下幾點規定:

(1)當n≥40且所有的t≥5時,用卡方檢驗;當p≈α時,改用四格表資料的fisher精確概率法;

(2)當n≥40但有1≤t≤5時,用校正卡方檢驗,或改用四格表資料的fisher精確概率法;

(3)當n<40,或t<1時,用四格表資料的fisher精確概率法;

對於理論頻數,無需糾結太多,在spss中會直接提示有多少單元格的理論頻數小於5。若提示0單元格,那麼選擇pearson卡方檢驗的結果,若提示有單元格的理論頻數小於5,那就選擇fisher精確概率法。一旦提示不是0單元格,就選擇fisher精確概率法的結果。

擴充套件資料

卡方檢驗步驟:

(1)提出原假設:

h0:總體x的分布函式為f(x).

如果總體分布為離散型,則假設具體為

h0:總體x的分布律為p=pi, i=1,2,...

(2)將總體x的取值範圍分成k個互不相交的小區間a1,a2,a3,…,ak,如可取

a1=(a0,a1],a2=(a1,a2],...,ak=(ak-1,ak),

其中a0可取-∞,ak可取+∞,區間的劃分視具體情況而定,但要使每個小區間所含的樣本值個數不小於5,而區間個數k不要太大也不要太小。

(3)把落入第i個小區間的ai的樣本值的個數記作fi,成為組頻數(真實值),所有組頻數之和f1+f2+...+fk等於樣本容量n。

(4)當h0為真時,根據所假設的總體理論分布,可算出總體x的值落入第i 個小區間ai的概率pi,於是,npi就是落入第i個小區間ai的樣本值的理論頻數(理論值)。

(5)當h0為真時,n次試驗中樣本值落入第i個小區間ai的頻率fi/n與概率pi應很接近,當h0不真時,則fi/n與pi相差很大。基於這種思想,皮爾遜引進如下檢驗統計量

,在0假設成立的情況下服從自由度為k-1的卡方分布。

excel怎麼計算一組資料的平均值

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