卡方检验中的自由度是怎么得出来的

卡方检验中的自由度是怎么得出来的

四格表卡方检验的自由度是?？
四格表卡方检验的自由度是行数-1乘以列数-1🌍🦑_——🤠。根据查询相关公开信息显示🏐__🍂，这个检验中😢🦒——-🐔，每个类别和特征之间只有一个关系🦓——|😶🧸，即自由度为行数-1乘以列数-1🔮🦁-|🐊🎄。
卡方检验适用于分类变量资料（等级资料需要用秩和检验🌤——😡🌟，卡方未考虑效应的等级顺序）例数则为2 行数为四个样本率4 （R-1）（C-1）3 那么把数据画成表格后🦡🎮|🏆，列标题为阳性率😎🦠_🦈、阴性率😄-|🐞🐀。行标题为那4个样本率（4组）🎎--🐘🙁，所以画成一个4×2表🐷————🐭😢。那么自由度=（行-1）×（列-1）（4-1）×（2-有帮助请点赞🙁————😮。
伴性遗传卡方检验的自由度?？
检验的自由度是🪳😠|👹👽：总体参数时独立资料的数目🐀|——🦟。据学海网得知😵🥍————🦠，伴性遗传卡方检验的自由度是总体参数时独立资料的数目🐪_🦒🌿，伴性遗传就是致病的遗传基因在性染色体上🪄|——😊。
如果你是按年份把总集分成13类的话🌟_🎄，那么自由度就是13-1=12.卡方检验的自由度是把总集分成k类🧧🐭——😶，自由度就是k-1.
卡方检验?？
这个公式可以帮我们求出卡方检验的值🌛🐟——🦄✨，我们用其中🦦__🦌🐉，自由度我们可以求出来🐕|_🎰，置信度的话🌦🪶-——🦔🐬，我们按照我们自己意愿挑选🐺🪁|——😕🦇，一般我们会挑90％或者95%🌺🌾——🤑🍃。这三个数值计算方法如下🦓-_💀：我们拿到这3个信息🌏☺️--⚡️🌳，去查表🔮_——🙃🥀，因为0.72小于查表得到的3.841🙈||✨🦊，所以我们得出这个硬币是均衡的结论🕸——*。这里还涉及到假设检验中🦆_-✨🦏，拒绝H0等会说🦏🐺-🤭🌔。
先算自由度df😿-|🥎🀄，根据自由度（常规来说是表中第一竖排的值）🦀🪢-|🦄；比方说自由度是1🐖🐄——🎍，在对应的1的那一横排找到你算出的卡方值的所在范围（注意是一个范围）🪀|🦄。比方说卡方值是0.5*🦒_-🥀🦁，那它所属的范围就是表中的0.46-2.71🌛🤖|🌳；再顺着找到范围的那两个数值最上面的值（就是0.10-0.50了）✨|-🦜🧨，就是概率p的有帮助请点赞🐷🦚__😕。
卡方值的取值范围是多少?？
在卡方检验中🐊|_🍂🦕，通常会选择一个显著性水平（α）🐋😜|🧸🐑，用于确定拒绝原假设的条件😌_🦖。显著性水平通常取0点05🦧🦛|——🐗🦝，即拒绝原假设的概率为5%🐑🙉_🐉。根据卡方分布表🥅_🦅🐲，可以查找到不同自由度下的卡方界值🌷-🦗。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希望你能满意😙✨-🌘🌖。
并且能较精确地给出这种判断的可靠程度🌏🙂-——🦋。具体的做法是🦏_🎴🎖，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）K^2的值越大😄--⛸，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大👿_|😂。当表中数据a🪀|——🐱😉，b🐪_🐅🎍，c🎎——🛷，d都不小于5时💮🐕-🐔，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度🐑_🏆： P(K^2≥k) 0.50 0.40 0.25 等我继续说🐟🌗||🀄*。

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