卡方值为多少时拒绝原假设(
卡方值为多少时拒绝原假设??？
p值是能够拒绝零假设的最小显著性水平👻——🐾，显著性水平大于等于p值时拒绝原假设🏅————*，反之则不拒绝🎋🦃__😗。你所做的卡方检验p值很小🐈——-😩，则说明有较大的可能性零假设会被拒绝😳——_🐍🐄。你可以将该p值与0.05,0.01,0.001等常用的显著性水平进行比较🦧🐌——🎃，一般如果小于0.05😅_|🌼😑，就可以回答“在5%显著性水平下拒绝原假设”了⛸🐣|——*。
在自由度为1时🌤💐|-🦁，卡方界值表的取值范围在3点841附近🦍——_🐺，即当卡方值大于3点841时🐗__🦕，可以拒绝原假设🦏🦁|-🧧，认为观察值与期望值存在显著差异🐐🦂|_🦝。在自由度为2时🦄|🐑🦚，卡方界值表的取值范围在5点991附近🦉🦑|_🎍😰，即当卡方值大于5点991时🦈|*😓，可以拒绝原假设🎃-——🧵，认为观察值与期望值存在显著差异*|_🦛。卡方值的应用🥅_🪱：1🌺🐽——|🎲🤡、分类变量的关联性分说完了🦠🐸_*。
p值是能够拒绝零假设的最小显著性水平👻——🐾，显著性水平大于等于p值时拒绝原假设🏅————*，反之则不拒绝🎋🦃__😗。你所做的卡方检验p值很小🐈——-😩，则说明有较大的可能性零假设会被拒绝😳——_🐍🐄。你可以将该p值与0.05,0.01,0.001等常用的显著性水平进行比较🦧🐌——🎃，一般如果小于0.05😅_|🌼😑，就可以回答“在5%显著性水平下拒绝原假设”了⛸🐣|——*。
在自由度为1时🌤💐|-🦁，卡方界值表的取值范围在3点841附近🦍——_🐺，即当卡方值大于3点841时🐗__🦕，可以拒绝原假设🦏🦁|-🧧，认为观察值与期望值存在显著差异🐐🦂|_🦝。在自由度为2时🦄|🐑🦚，卡方界值表的取值范围在5点991附近🦉🦑|_🎍😰，即当卡方值大于5点991时🦈|*😓，可以拒绝原假设🎃-——🧵，认为观察值与期望值存在显著差异*|_🦛。卡方值的应用🥅_🪱：1🌺🐽——|🎲🤡、分类变量的关联性分说完了🦠🐸_*。
详情请查看视频回答🧐♦_|*❄，
如果确实是这样🎍🏐|😀😐，应该是接受原假设(也就是没有统计学意义)🌾|_*，因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a （不包括等于a 🎀——🌳🤣，例如a=0.05）就拒绝原假设🦜🤒——☄️。不过😹🐵——🤿🦝，如果你是使用统计软件的话🥀🃏-🐽🤠，应该不存在这个问题💮-——🐲🙁，因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点*👿_|🐆，不可能出现你说的情况🐷🥉_🛷。原因很简单🌹🐋_🎉，在统计学领还有呢？
白话“卡方检验”?？
5. 做出结论🦖-🐒：比较p值和显著性水平🐓——-🐃，如果p值小于显著性水平😣--😵🦃，拒绝原假设🐆--🦌*，认为变量之间不独立🌱🐸-🐦。四🎨⛅️_♟、卡方检验的实践应用以调查青少年行为与家庭状况的关系为例♟😈————🐬，通过收集数据构建观察频数表😂🌺_♦，然后根据原假设计算期望频数表*——-😤🦢。接着🌑🐃-——🐾，计算卡方统计量并查找p值🐀🛷——🦅🐬，最后根据p值和显著性水平做出结论😈🌵-🧧💐。五🎽🐍||⛸😠、卡方好了吧😦🌔——🐘！
1. 卡方的定义🦋_|🐷🥌：卡方是一种数理统计中的指标🎍——-🐘，用于衡量实际频数与期望频数之间的差异程度🐕-_🦨。在进行假设检验时😡|🌚🎽，尤其是拟合度检验和独立性检验中☺️|*，卡方值经常被用来判断观测数据与理论模型之间的差异是否显著*🐰-——🐵🌚。当这种差异达到一定的水平时😰|⚾🐌，就会拒绝原来的假设🐵🦁|-☘。卡方值越大🦑😖——🐡，说明实际观测数据与理论模型之间的希望你能满意🐹——😎。
假设检验的前提条件?？
计算统计量🌏——🌾：根据样本数据计算得到一个统计量😭🤣-🤤，用于评估样本结果与原假设的一致性🐔💀-——🔮。常见的统计量有t值🦍——👺、F值和卡方值等🌍🐫_🙁😕，具体选择哪种统计量取决于问题的性质🦏🦃_-🍁。确定临界值🦄_🐖🐿：根据显著性水平和自由度🐺——🐉，确定相应的临界值🥀-_🐈⬛。如果计算得到的统计量超过临界值🦎_|🐚，则拒绝原假设🌚|🤠🐈；否则🎨_-🦚，接受原假设🐗_-💥。判断结果🌦_🌼👽：将计算希望你能满意🌼🏈——🦡。
卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法🎋⚡️|🦘🧸。它属于非参数检验的范畴🎖|-☁️🕷，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析🐓😭-😭。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题对行乘列卡方检验时🙈*--🦈，要求不能有五分之一以上的单元格理论频数小于5🤿🍁_🐲🍀，或者不能等会说🐇|-😏。
如何分析变量的数据??？
从分析结果中看出男性更偏爱吃面食占比为60％🐘🐔|😒，女性更偏爱吃米食约占调查中的80％🦇🎃——😝。从数据来看☄️——_🦀，不同性别的饮食习惯有差异⭐️-——🦭，模型中的卡方值为16.667🐖|_⚾🐲，其中p值小于0.05*♣|_🐥，拒绝原假设🥀🤠——-🎖，说明模型显著🤮-🦈🐏，不同性别的饮食习惯有差别🎀————🖼。并且从堆积柱形图中也可以直观查看到男性更爱吃面食✨🐐——_🌱🐨，女性更爱吃米食🐸🦚--🛷*❄。
只是对其中的HL验证😈*|🪢🦗，P刚刚超过0.05🏒-🌚🎮，不到0.1🌍——_🦕🐆。这里是因为你a取了5%,如果a取10%🥏-🏒🐒，P=0.074就要拒绝原假设了🐹__🍄。所以在实战中🐕🪆|——🌼，一般出现“P值在0.05-0.1之间”的情况时*💮|😝，我们都要特别小心🤭|🐆，不能简单的“接受”原假设了事🐃——|👻💐，一般是扩大样本量或多做几次试验来验证😡|——🦅。可供参考的书😹🐍——|😳：《Logistic回归等会说⛅️🐳-☄️。