卡方检验结果怎么看(
卡方检验结果怎么看呀,?？
1.随机样本数据🐌☘——😤；2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况🤣——-🙉🌩：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表等会说🙈-🏓♥。
1🐿🐊_🌲、ASYMP.sig就是我们常说的P值🐙——🧶，一般来说🤕🦆-_🐆🐰，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异🪰🐓_🌻🦌，P值大于0.05就没有显著差异🐑--🧨🎍。2😫_🦆🐞、分析结果🦛🌞|🀄🍁：χ2值与P值🎯_⛅️，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行🙁|——🌒，第1列和第3列🦕🎋-_🐘。补充*——🌈：第2行是校正的卡方值与P值🐾😚——|🦔，第4行是Fisher确切概率法计算的P值🐽🐱-——🌧🌍。3🎑🌻|_🦐、通常规定🐁🦐-🦅🦒：当总说完了*__😾*。
1.随机样本数据🐌☘——😤；2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况🤣——-🙉🌩：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表等会说🙈-🏓♥。
1🐿🐊_🌲、ASYMP.sig就是我们常说的P值🐙——🧶，一般来说🤕🦆-_🐆🐰，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异🪰🐓_🌻🦌，P值大于0.05就没有显著差异🐑--🧨🎍。2😫_🦆🐞、分析结果🦛🌞|🀄🍁：χ2值与P值🎯_⛅️，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行🙁|——🌒，第1列和第3列🦕🎋-_🐘。补充*——🌈：第2行是校正的卡方值与P值🐾😚——|🦔，第4行是Fisher确切概率法计算的P值🐽🐱-——🌧🌍。3🎑🌻|_🦐、通常规定🐁🦐-🦅🦒：当总说完了*__😾*。
卡方检验结果怎么看回答如下🌓_|🌲：卡方检验结果一个是看卡方值😭🕸-♣，另一个是看卡方值对应的p值🎍|_🦔🐑，也就是sig值🪡🌸_🦚😊，尤其是sig🥇||🌼，如果sig<0.05🐑🏒——🥌，表明检验的结果显著*🎴_|🐘，如果做的是拟合性卡方检验🦖😏__🎊，那么此结果表明数据的实际分布和期望分布差异显著🐲🐓|⛅️🐈⬛。如果做的是独立性卡方检验😛🐑_🙊，那么此结果表明所检验的两个变量相关显著🐈——🌷🍀。
卡方检验结果如下🪢||🍃🦁：SPSSAU智能分析如下🐈⬛🦍——😓：卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度🪆🐃——🎈🧿。计算这种偏离程度的基本思路如下🎀😏————🤓🏏。设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😊-🦌*，A与E之差称为残差😰🦆_——🦁。显然😫🐳|-♣😀，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度😪_🦊，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数和期望说完了🌷-😦🤐。
如何解读卡方检验结果?跪求大神?？
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+希望你能满意🤮🐭-🦁。+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×列表资料卡方检验希望你能满意🐯-🐪🦬。
第一个表🐾🥌||🎗🦠：n=66>40😁😦——🐸，最小期望频数=9.86>5😽|🐂，使用pearson卡方值🐚|🦇，卡方值=3.771🐵|🔮🐰，P=0.052>0.05🦣🐰_🦊，按检验水准为0.05下🤖_|🪆，无统计学意义🦤🦛|😳，即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异🐀-🍄。第二个表🐵😕-|😻：n=66>40🌟🐫|——🐉🐪，1<最小期望频数=1.88<5🐾🐳_——🥉，使用校正pearson卡方值💀——🥎✨，卡方值=2.031🌼🤿_|🐣，P=0.154>0.05👽_😁⚾，按检验还有呢？
卡方检验结果怎么解读?？
首先*——*，卡方检验的结果会包括一个卡方统计量（Chi-Square statistic）和对应的p值（p-value）🐿🐞-|🏓🤯。卡方统计量是通过计算实际观测频数与期望频数的差值平方😛🎗——🐟，再除以期望频数*🐹_🪡🤥，最后将这些差值平方加起来得到的😕*__😖☺️。p值则是用来判断卡方统计量是否显著的指标🎲😏_🐆。具体来说😄😸_-🎑，如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05到此结束了？🐅🤥_☀️*。
在分析结果呈现后🌳🌵|_😉🌼，首要关注的是P值😣|-🦂。小于0.05或0.01意味着显著性存在🐍-🦊🐗，而P值大于0.05则可能暗示无统计学意义🥀*|——*。此外🍂-_*，深入指标如治疗感冒药物疗效的差异程度🦙--🐜，SPSSAU会为你提供五个不同的衡量指标🧶——_🌎🏑，助你全面解读数据的细微差别🦜🌚——😭*。然而🐥-——🐇，卡方检验并非一成不变😛🐀——|😾🤠，它会根据样本量和期望频数的条件自动选择有帮助请点赞🌲🐗||*🐨。
spss的交叉表卡方检验结果怎么读啊?？
中间三行就是不同的计算原理进行的卡方结果分析一般情况下看pearson卡方就可以了sig的值如果＜0.05 说明两者有相关性😐🕷-_🌴，＞0.05 说明两者没有相关性但是从你最后一列可以看出你的数据不适合用卡方分析*————🐕🦺🐰，因为卡方分析的数据必须是频数数据🐅🤪_😞，也就是都应该是整数🐅🎊||🦖😽，但是你的还有0.33 明显的不对说完了🐐🌴_🦖🌹。
卡方检验是一种常用的统计方法🌚🌦————😍，主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异🌨🍃-🏒🐅，从而判断两个或多个变量之间是否存在关联🌧__🦕🪰。在解读卡方检验结果时🎖🐏——-🎍🐟，我们需要关注三个关键指标🦙🎈_|🦢：卡方统计量🦎-——🎣🧩、自由度和p值🐇🐷_——✨。1. 卡方统计量🌿_——🪄🕊：卡方值越大🥅🦃——☹️，表示实际观测频数与期望频数之间的差异越大🌷-_🐩，即变量之间的关联程度可能越等会说🪶🐦_🦛。