卡方分布图临界值怎么看(
查临界值表到底怎么查??？
请看统计实务P238页的附表1,是关于Z分布查表方法🐯🌟_🦜🌑，注意表下面的图😘👹|🎀。本表中🦮——_🐁🦎，如果显著性水平a=0.05,则1-a=0.95,由于Z分布是对称图形💀😽-_🦊，用0.95/2=0.475,到表中找0.475,可以看到表的行和列值是1.96,即为Z在0.05显著性水平上的临界值🌿🐬——_♠🐉。对于卡方分布🌏|🦧，即附表2,行显示显著性水平🐷_*，列显示自由度好了吧🐭🐬——😔🌲！
利用公式举例计算🐖|🤥🐌，χ²=∑(Oi-Ei)/Ei~χ²(k-1)i=1~k Oi是观测值Ei是期望值统计量大于临界值时🐃-|🐳🤩，拒绝原假设卡方统计量是指数据的分布与所选择的预期或假设分布之间的差异的度量*_🦕⛸。在1900年由英国统计学家pearson提出🦒-🪅，是用于卡方检验中的一个统计量🦖🐆|——😮。它可用于检验类别变量之间的等我继续说🤫-🎫🦣。
请看统计实务P238页的附表1,是关于Z分布查表方法🐯🌟_🦜🌑，注意表下面的图😘👹|🎀。本表中🦮——_🐁🦎，如果显著性水平a=0.05,则1-a=0.95,由于Z分布是对称图形💀😽-_🦊，用0.95/2=0.475,到表中找0.475,可以看到表的行和列值是1.96,即为Z在0.05显著性水平上的临界值🌿🐬——_♠🐉。对于卡方分布🌏|🦧，即附表2,行显示显著性水平🐷_*，列显示自由度好了吧🐭🐬——😔🌲！
利用公式举例计算🐖|🤥🐌，χ²=∑(Oi-Ei)/Ei~χ²(k-1)i=1~k Oi是观测值Ei是期望值统计量大于临界值时🐃-|🐳🤩，拒绝原假设卡方统计量是指数据的分布与所选择的预期或假设分布之间的差异的度量*_🦕⛸。在1900年由英国统计学家pearson提出🦒-🪅，是用于卡方检验中的一个统计量🦖🐆|——😮。它可用于检验类别变量之间的等我继续说🤫-🎫🦣。
从前面的知识我们可以知道♟||🌥，对于从正态母群体中观测到的n个样本🦠🤧-😅，用如下公式表示的统计量V是自由度为n的卡方分布🐃🌱_🎣🤿： 卡方分布的分布的临界值表如下😂*__♥🍁： 通过查表可以知道V在95%置信区间的范围🐔🌓-🦝🌷，从而求出总体方差的95%置信区间🐭🤬-🤕🌻。如对于自由度为5的卡方分布V来说👹😺——🌧。95%的置信区间可以按照0.83 <= V <= 12.83来计算最终好了吧🎄——🍂！
根据查询相关信息显示😕🐙-|🤣，卡方检验是一种用于检测两个变量之间关系的统计方法😠🤐——|🤯，在进行卡方检验时🦈————♥，会得到一个卡方值🎟——🌏😅，然后通过临界值来判断两个变量之间是否具有相关性🌴😕_|✨🙁。如果算出的卡方值等于临界值😰-|🎯，说明两个变量之间没有显著的差异*|🍄，但是需要注意卡方检验的限制性较强🦅🌗——*🦔，不能完全代表变量之间没有相关性🎱-|😔。所有帮助请点赞😯🏈_🕷🎫。
如何计算卡方分布临界值,用R语言怎样实现?？
qchisq()函数🪶🌨|——🐒，第一个参数填1-alpha😹🌈_🐫，第二个参数是自由度🤩-🌴，
卡方值是非参数检验中的一个统计量😹-☁️，主要用于非参数统计分析中🐓_|🦥⛸。作用是检验数据的相关性😒_🦘。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05🦐-🎿😕，说明两个变量是显著相关的🐘🐨__🤪。将计算所得的x2值与临界x2值（负值都容取绝对值）作比较🌱|🌚，若计算值大于临界值🤯🐝|_🦧，则否定Ⅱ0🎇-_😷*；反之🤒🌷_🎍，则承认Ⅱ0♦_|🦈🌖。计算卡方值的公式一般可表示等我继续说🌸_|🌹。
自由度为4的卡方临界值?？
在这个问题中共有5个分类项目🐘🦓|-🪅，即比较5个分类项目的频数🦆🦘||🙀，但是在实际计算中🐭_|🐟，最后一个分类项的频数是由全部频数减去前面4个频数所得到的🌲_🎣🦏，因此实际上只有4个独立信息🎭🕸——*。所以计算这类检验的自由度公式是🤩——☺️：df=n-1=5-1=4🎄🎑_🐵，所以自由度是4🦤🌷_|😦🐐。查表可知😹_🤤🦊，当自由度为4时🐾🪅——_♟，显著性水平位0.05🐱🦘——🤭🎃，卡方临界值是还有呢？
怀特检验看n*R^2与相应卡方分布临界值（x^2（r））的大小🤐——|🦗🌼。n为样本容量🐼🌱——🌻，R^2为相关系数🐞*--🎰🐳，x为卡方符号🏉_🎑，r为辅助方程中解释变量个数🙁😴_🦄🤤。X X^ X*X2 X2 X2^2 由此看辅助方程中解释变量个数共5个🥀🦜|_🥇🌼，所以你去查卡方分布表*——😀，查表得😫_😶*，在5%显著性水平（如果你的问题所取得显著性水平不是5%😥🧨_🏑🌕，那就换等我继续说🐯🐄_|🐲😹。
卡方值大于临界值说明什么?？
卡方值大于临界值通常意味着观察频数与期望频数之间的差异显著🦈*_-🐚🎭，即所研究的两个变量之间可能存在关联或某种非随机性的关系🦮💐——|😼。详细来说🐈⬛——🧐，卡方检验是一种统计假设检验方法🐨——🎄😐，用于分析实际观测值与理论预期值之间的差异是否显著🦢_🧵。在进行卡方检验时🎊🐇|😕😿，我们会计算出一个卡方统计量😇|😴🥀，这个统计量衡量了实际观测频数与在等会说☀️🐣|😺。
想要了解这些样本在总体上是否存在显著性差异🦝🦨|🌏。通过卡方检验🐦*——🌷，我们可以决定是否拒绝原假设⛈|-💥，即这些样本在总体上没有显著性差异的假设🌱🌚-🥌。当卡方小于临界值时*——🐁，我们无法拒绝原假设🦤——|🦘，说明这些样本在总体上没有显著性差异😸🖼——-🌙。因此🌓_🐒，卡方小于临界值表示我们缺乏证据来否定原假设😢|🎈🤬，需要进一步研究来确认结果的有效性🎲🏏_🎯。