卡方检验校正公式使用条件(
卡方校正公式使用条件?？
卡方校正公式的应用条件🐖🦆|_🌙⚡️：要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5😕😯_🏸🐫。当有T<1或1<T<5的格子较多时🐰-🙃，可采用并行并列🦒😓——😡🐝、删行删列💐😊|🍁🐪、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件🐸|——🐸。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法🦢|_🐌😥。基本原理🐺😆_🎑🦗：卡方检验就是统计好了吧🦧*|-🌒！
一🙃🙁--🤓、基本公式的应用条件1*🌲-🏸、样本量足够大😨*_🌲，一般要求样本量大于30🙊🎰-🎳🪲，以保证统计量的近似性和稳定性🏵🎖——🌤🏈。观察值数量合理🐪|🌳🦉，每个格子的期望频数不应过小*——😁🎯，通常要求每个格子的期望频数大于5🎲-😠🏑。2🃏_🐘🦠、分类变量没有混杂因素🐌__🐅，即两个分类变量是独立的😇--🐼*，没有其他因素影响它们之间的关系🦑*-🌵🌓。数据符合卡方检验的要求*-|🦐🐵，即数据应等我继续说😸|——🕸🛷。
卡方校正公式的应用条件🐖🦆|_🌙⚡️：要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5😕😯_🏸🐫。当有T<1或1<T<5的格子较多时🐰-🙃，可采用并行并列🦒😓——😡🐝、删行删列💐😊|🍁🐪、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件🐸|——🐸。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法🦢|_🐌😥。基本原理🐺😆_🎑🦗：卡方检验就是统计好了吧🦧*|-🌒！
一🙃🙁--🤓、基本公式的应用条件1*🌲-🏸、样本量足够大😨*_🌲，一般要求样本量大于30🙊🎰-🎳🪲，以保证统计量的近似性和稳定性🏵🎖——🌤🏈。观察值数量合理🐪|🌳🦉，每个格子的期望频数不应过小*——😁🎯，通常要求每个格子的期望频数大于5🎲-😠🏑。2🃏_🐘🦠、分类变量没有混杂因素🐌__🐅，即两个分类变量是独立的😇--🐼*，没有其他因素影响它们之间的关系🦑*-🌵🌓。数据符合卡方检验的要求*-|🦐🐵，即数据应等我继续说😸|——🕸🛷。
（1）n>40且所有期望频数（T）大于5🐰|_🪲🍀，用Pearson c2🐈|-🥈。（2）n>40且1s期望频数（T）lt;5🌺|*🦂，用校正c2🐇🍁-|😯🐿。（3）n<40或理论频数（T）lt;1🎱-🦁，用Fishers 精确检验☘🌾——-🤠🦟。（4）psa时🐄🐳|——🌎，用Fisher精确检验☘️🦌_🎋。（自由度df=(C-1)(R-1)）行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较🎴__🦣。卡方检验的专用公式🐷|——👺：r后面会介绍🐘😓-☹️🌴。
行列表资料卡方检验公式使用有条件🐁|_🤓🥍，和前两种卡方检验有10点🦖|😴🐔。1🌿🐐-🤢、推断两个及两个以上总体率或构成比是否有差别🙂|🦢，两个分类变量间有无相关关系💐🦊——*😹，多个率的趋势检验🦏-🐀，以及两个率的等效检验等🌛|-*。2🦚--🌚、当n＞40🐉|_🦖🎨，且T≥5时😹|🎳🎀，用非连续性校正值🐟😒--🤩。3🦢-|*🐲、若所得P≈α😖*-——🐙😍，则改用四格表的确切概率法🏵🌕_-🐈⬛。4😅-_🌏🤔、当n≥40😴_🤨🪶，..
卡氏公式有何特点??？
在实际应用中☀️|🎆，卡方检验公式的适用条件为😖🐂|🌘：80%以上的理论次数大于5😘|——🐏*，并且所有的理论次数不能小于1🐉🪀_🦭。在实际研究中🥎|🦔，当单元格的理论数据过小时🤓🌻|-🌻🌎，一般采用下列几种方法进行处理🦜-🐉🌩：（1）增加样本容量🤫————💀🌴。如果在数据处理之前发现问题🎳——😜🪲，并且补充被试可以保证测试条件不变*_😽，对研究结果没有影响🐄🦖——🥈🎋，则可以补加被试🎊🎋——|🐇，使后面会介绍🍂*|-👿。
卡方检验的应用条件🕊_——🦗：1🦑-🦠、一是随机样本数据👺——😅🐬。2🦅🎄————🎍🐦、二是卡方检验的理论频数不能太小😩🐔|🙁🕊，要求每个格子中的理论频数T均大于5或1🦗-😝。卡方检验用于推断两个及两个以上总体率或构成比是否有差别😐|_*，两个分类变量间有无相关关系🐺|♦，多个率的趋势检验⛸🎁-🐝🤯，以及两个率的等效检验等☀️|——♦。此外👺🏸||🤗🦋，也用于频数分布的拟合优度检验🌾🌦|-♠。卡到此结束了？🎈🧨--🎄🐯。
spss软件中卡方检验的校正公式?？
R*C列联表卡方检验要求理论频数不宜太小🕸————😑，一般不宜有1/5以上的格子的理论频数小于5🎊🎁-🀄🃏，或不宜有一个理论频数小于1🐪🕸_*🕊，而你的R*C列联表没有超过1/5⛳-|🐦🦗，所以可以直接用卡方检验🐯😎__🌨🥍。校正公式只适用于四格表资料🦛|🦆，列联表没有校正公式可言🦅|_🦆🌲。如果出现理论频数不满足此要求🐲————🌻🌱，可以考虑选择如下方法处理🌺🦈__🦜🐚：适当增加是什么🌼🐓————🌧。
（1）n ≥40😺😔__🦊🌼，T ≥ 5. 用Pearsonc2统计量（非连续性校正）（2）当n≥40时🎨🐀_-🎉，如果某个格子出现1≤T ≤5🦝_|🦉，则需作连续性校正🐜-🦢🥀。（3）n<40🐡-🌒🐉，或任何格子出现T<1🎴🦑_🐔🐗，或检验所得的P值接近于检验水准a🐙🧿||🎀，采用Fisher确切概率检验🪀__🐊🐔。卡方检验的统计量是卡方值它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与好了吧🦠*_🦃🐂！
卡方检验的应用条件是什么??？
方检验的使用条件🐌🐝|_♦，一是随机样本数据🐅|_🎐；二是卡方检验的理论频数不能太小🍀🥎__🕷。要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5🐬——⭐️。当有T<1或1<T<5的格子较多时🌦🦂_——🪆🌱，可采用并行并列🪆_|🌓*、删行删列😵♠-😗、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件😓🪳_🐽。而多个率的两两比较可采用希望你能满意🦈🧩-|🐖。
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表卡方检验应用条件🦈——*🔮：1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5🦋——*😨；2.不能有小于1的有帮助请点赞😕🐟||🌸🦬。