卡方检验的样本量计算公式(
怎么进行卡方检验??？
独立样本四格表的卡方检验🎇_😀🐅：独立样本四格表的χ²检验🦚|_🦘🦭，就是最简单的双向表🌳_🦖，即2×2表的χ²检验🐀||🌘🖼，既可以用缩减公式来计算χ²值😊_🪀*，又可以用χ²检验的基本公式来计算χ²值🐒🎖——-🪶。独立样本四格表χ²值的缩减公式🐅😳——|😲🐽：χ²=[(ad-bc)²N]/[(a+b)(a+c)(还有呢？
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🦤🪅——🐵🌦。卡方检验😳🦠_——🦜：2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验🦦🐲_*🦊，根据卡方值计算公式的不同😬|🎣，..
独立样本四格表的卡方检验🎇_😀🐅：独立样本四格表的χ²检验🦚|_🦘🦭，就是最简单的双向表🌳_🦖，即2×2表的χ²检验🐀||🌘🖼，既可以用缩减公式来计算χ²值😊_🪀*，又可以用χ²检验的基本公式来计算χ²值🐒🎖——-🪶。独立样本四格表χ²值的缩减公式🐅😳——|😲🐽：χ²=[(ad-bc)²N]/[(a+b)(a+c)(还有呢？
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🦤🪅——🐵🌦。卡方检验😳🦠_——🦜：2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验🦦🐲_*🦊，根据卡方值计算公式的不同😬|🎣，..
卡方检验的步骤主要包括🦁🪰-🐫🌻：1.建立假设🐇😷——🦗：在进行卡方检验之前🦢-——🐼🎁，需要先建立起原假设和备择假设🐞🦗_😽。原假设通常是默认情况下两组数据之间没有关联或者差异不大🎮😧_-🎴*，而备择假设则是相反的🐓——|🐇🏐，即认为两组数据之间存在明显的关联或差异💐——|😫。2.计算卡方值🪲——-*🌾：在建立了原假设和备择假设之后🐉|_🐙，需要计算出卡方值🪴-⭐️。计算公式为🐭🍀|🎋：卡说完了*——🦁🥏。
卡方检验要求各类别期望值不小于5🎄🍄——🦑*，否则需要使用校正公式🐂🦘_|🕊🐤。在总样本量不大🦏🎣-|🪄🌏，且存在期望值小于1时🌝——🏅，校正公式也不管用了🍁🐁_*，只能使用精确概率法（Fisher's exact test）🙉|☘🎐。知其然而不知其所以然会增加误用的可能性🐰——🎊，这里尝试解开背后的原因☺️——🦔。1. 从公式上解释要解释这个问题绕不开卡方检验的计算原理🪴🐃_🐒。卡方等会说🦮🔮_|🌩。
卡方检验的基本步骤?？
一🎾🐼————🤬🐃、期望值的计算期望值是根据样本数据和总体比例计算的🌳||🐀*。在计算期望值时⚡️🐹_🐓🦈，需要注意分母不能为0🀄——😑🤥。二🏈-😓*、分类变量的个数在计算自由度时🎟🤯|——🌱🌖，需要注意分类变量的个数🦝*_🦕。如果分类变量的个数不正确🧶🐃_🐯🧵，会导致自由度错误👿🐇|😅😱，进而影响卡方临界值的计算😢😂__🥈🐣。三😀|——😓*❄、样本数据的代表性卡方检验的前提是样本数据能够代表总体🦋——_🦔。
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🦧*-_🤧🎋。准确的说就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度🐲-——🙊🦇，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小等会说🎄🃏_🌥。
比值检验用什么方法??？
计算卡方统计量🎯🦘|🤖🐑：卡方统计量是实际观察频数与期望频数之间的差异的度量🦓😌-💥🐅。计算公式为🌻|_🌷🌝：卡方统计量= Σ[(实际观察频数- 期望频数)² / 期望频数]🥉-🀄😱，其中Σ表示对所有组求和⛈🐲_|🦟🐪。确定显著性水平💐🎴_🙂☘：显著性水平（α）是我们愿意承担的第一类错误的概率🦙🪡|——😂🦢，即在零假设成立的情况下**-|🎫，错误地拒绝零假设的概率😈🦅|——☘🦧。
参考来源🎋_🐪😽：张文影🌵🐨|——😼🐵，邝春伟编著.SPSS统计分析基础教程（第2版））SPSSAU结果如下🐵⛸-_🕹：卡方值计算如下🏓🌤_*：其中A代表某个类别的观察频数💥_🎾，E代表基于H0计算出的期望频数🪄⛳|🐹🛷，Ai为i水平的观察频数🐯|*🦝，Ei为i水平的期望频数☹️_🎭🐫，n为总频数🐂🀄_|🐐，pi为i水平的期望频率🤗🤯——🐗🐤。当n比较大时🛷🐏——🐨🤥，χ2统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布🦢|🐙🦝。
样本量100可以进行卡方检验吗?？
1. 专用公式🌷🐥——_🌏☘️：r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+有帮助请点赞🧩😇|🌸。+Arc/nrnc)-1]2. 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×列表资料卡方检验有帮助请点赞🐑_-🐁。
以性别与色盲的独立性检验为例🐅🦄-*，我们设定原假设和备选假设🤗--🌺🐍。当样本容量庞大🦙🎍|🐏，理论频数的计算则遵循严谨的公式🙃-🤑。在R×C表中🐁🃏_|🐺，Pearson卡方检验是首选🌗🐩|😻🏆，当N（样本量）超过40且每个T（格子频数）大于5时😇🦅——-🌗，若p值接近显著性阈值（如0.05）😽🐿-_🐏🤪，可能需要引入Fisher's exact test来提升精确度🦃🐈⬛_🐥。Yates's 有帮助请点赞🎗_🦡🌱。