以下哪些问题不适合利用卡方检验
以下哪些问题不适合利用卡方检验?？
以下这些问题不适合利用卡方检验🐥🎗_🌖🤬。1♠————🦙🐩、处理四格表数据不考虑样本量和最小理论频数而直接采用卡方检验🏸-🐋🐙，处理四格表数据是卡方检验最为常见的用途之一🐡🤔|🏓🐺，其目的在于分析构成比率上的差异是否具有统计学意义🎈-_😎。2🦖--🌓、不考虑分析目的🕸-|🐫、设计类型而盲目套用卡方检验🌵🦇_——🐋🦭，有的四格表资料本身是配对的🙃🦚——🐞，且研究的目的主要是等会说🐏🤓_😅👿。
两组有序试验结果的药物疗效🦋-💫🤒。卡方检验不适合解决的实际问题是两组有序试验结果的药物疗效🤡😎——_🎋。卡方检验*🌼_🐪🐰，是用途非常广的一种假设检验方法😕——|🦕，它在分类资料统计推断中的应用♦|🦄，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验🦚🛷——🌻，多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等♠|🦦。
以下这些问题不适合利用卡方检验🐥🎗_🌖🤬。1♠————🦙🐩、处理四格表数据不考虑样本量和最小理论频数而直接采用卡方检验🏸-🐋🐙，处理四格表数据是卡方检验最为常见的用途之一🐡🤔|🏓🐺，其目的在于分析构成比率上的差异是否具有统计学意义🎈-_😎。2🦖--🌓、不考虑分析目的🕸-|🐫、设计类型而盲目套用卡方检验🌵🦇_——🐋🦭，有的四格表资料本身是配对的🙃🦚——🐞，且研究的目的主要是等会说🐏🤓_😅👿。
两组有序试验结果的药物疗效🦋-💫🤒。卡方检验不适合解决的实际问题是两组有序试验结果的药物疗效🤡😎——_🎋。卡方检验*🌼_🐪🐰，是用途非常广的一种假设检验方法😕——|🦕，它在分类资料统计推断中的应用♦|🦄，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验🦚🛷——🌻，多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等♠|🦦。
现在想用spss分析🦜🎀-😼，应该用什么检测方法 你的资料不适合使用卡方检验😻*_☹️。卡方检验用于2个变数都属于分类变数（例如性别🐲🐦——🐓、婚姻状态等💀🌒||🏐🎨，属于定性资料）时的资料分析🐔————🐕🐟，例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类🐸*——💐🤐，属于定性变数）的关系🐓🌵-|🤥，就可以使用卡方检验🦘🎉——🦉。你的资料一个变数是组别（分为到此结束了？🐵-😫。
1🐿🐽——|☀️。错在D(Xi-X平均)=D(Xi)+D(X平均)这步🦉🤿--🕷🌴，因为Xi和X平均不是相互独立的🐫-|🐯，Xi的取值显然影响X平均2😢🎉——🐗。这个道理其实和1的根本原理是一样的🦅💥|🐪。卡方分布是要考虑自由度的🐀🌱——😞🤥，何谓自由度😒_☄️♥，就是能自由随机取值的随机变量😷🐚||🪰🌷，比如X1, X2, X3, 后面会介绍🎋_——☄️🦡。, Xn⭐️————🐘，但如果你已经确定了这些为自由的随机变量🌹_🌹，那么后面会介绍😮——-🐵。
卡方检验问题?？
一些数据*——🐾，他会服从卡方分布🐊|🐋🤗，卡方检验是用来处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数和理论频数是否一致的问题🤖-🐳，说白了就是有无显著差异🛷-🎭🐩。如过计算出来的卡方值小于理论卡方值🌔-🏉，那么就可以拒绝H0🐷🦓-|🤯，说明差异显著🌍🐽||🌧。这个测验中分类项数是3🐂🎣--🦟🦏，所以df自由度是2⭐️_——🎗😣，根据卡方值表可知卡方0.05是5.99🦋-_🐭🤤，测验中的有帮助请点赞🐝|🦓🌪。
P值等于1🐆🐞————🐝🦠，表示两组无统计学差异🎐|*；确切概率法不输出卡方值🐉——🥀，看P值就够了💐|🌳。
请教一个fisher确切概率法和卡方检验的问题?？
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.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表等我继续说🦭🐔|👻🦘。
另🦊👻-🌿🌷，列联表的卡方检验中🐿🐁——🐏，在不满足条件下可合理地合并或删除分类🪱🦆_🎆。但你的人群的就业分类😷_🌳：有正式工作*——🏅、灵活就业😧🦌|——🌖、离退休🥅🐹——🀄、学生及无业四类⛈_-🌤。它们是一个整体🥏——-🧸🪁，不应任意分割🎮——🦏🐑。当然卡方值是可以进行分割🐐|🥊，用在多个率的两两比较上🥎🐾-😱🌘，此时必须调整检验水准a🐝-|🦋🎀，调整后的a=0.00714(你可以找相关的书籍等会说🌚——|🐤。
关于卡方检验的概率问题?？
备择假设就是不等于🐼|🐑🐖。所以😶😈__🦎，当p小于0.05（比如0.001）🐌————🌲，说明发生错误推翻原假设的几率仅为0.1%😴|——🌹🕊，因此你就可以推翻原假设🤠_-🌈🌾，选择备择假设了（既与目标值不相等）🤢🕸_——🐀。对于离散数据的卡方检验🐟🎫————🐯🌼，原假设是事件A与事件B是不相关的🦂||🤡，备择假设事件A与事件B是相关的🦌|🦢。欢迎追问*😴-🕊。
1😊🍀_-🐸🦄、配合度检验就是按照原始假设🌘🦋||🐼🀄，验证观察数据是否符合假设😹🐘——😼，如概率相等🐹🌔||😦，如举例的题目可以在中搜到😻_|🦊，原题假设比例符合1🦕🐍__🐝🥀：2🦜__🌞🍀：1？然后将54人按比例分就为期望频数🎎🦈_🦁，用观察数据和期望频数进行卡方检验即可🥎_|😀🐡。2🐪🐝——🎀、原始假设是比例相同😬|🎋，即1:1:1*_🍀，用观察素具做卡方说完了🐤-——🕊♠。