卡方检验频数为0
卡方检验的实际数出现0的时候,怎么办?？
卡方检验的实际数出现0的时候🦝——🥈，怎么办？没关系的😲🐖|-🦨🐏，可以有0的😒🦨——-🐍，直接分析就可以卡方检验试用条件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,用连续性校说完了🐤--🐬。
实际频数为0不影响的🤡😧-|🎳，
卡方检验的实际数出现0的时候🦝——🥈，怎么办？没关系的😲🐖|-🦨🐏，可以有0的😒🦨——-🐍，直接分析就可以卡方检验试用条件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,用连续性校说完了🐤--🐬。
实际频数为0不影响的🤡😧-|🎳，
当观察频数与期望频数完全一致时🦕🌵|——😐，卡方值为0🙉🐽|-💥😨。用SPSS做-交叉表-卡方检验的结果😍🐤-|🐸🐪，和Yates校正公式手工计算结果会有出入🎯-*🌴，这种情况我也碰到过🐬🦖——🥀。呵呵😒🐣__*，具体原因我也不知道🦕🏈-🐣🙈，你可以去查阅spss专业书籍吧🐇🐇——-🐪😵。TIPS:反正P值都大于0.05🌨🕊-🎀，没有统计学差异🌲🎋__*，所以对你的结果影响不大😧🦒_🦌🤬。
卡方检验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😊🌟_——🐗🕊，如果卡方值越大🐟🐂_🕊，二者偏差程度越大💫——😹😐；反之🪡_🦕，二者偏差越小🤣_🦀；若两个值完全相等时😶🦟|——🦔😓，卡方值就为0🦛-|😹，表明理论值完全符合😭————🦂。经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性🐤😄-_😓。假好了吧🦔🎴|🌗🐬！
卡方检验四格表中有一项为0,如何调整资料?还是只需取fisher精确概率值即 ...
主要根据理论频数来看直接用卡方检验🐕🦺|-🐕🦺、或连续性校正还是fisher确切概率法吧🐷__🦕，
卡方检验🐫🙊——|✨：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🥀🎎|——🦄🏐，如果卡方值越大🌈——🦖💀，二者偏差程度越大😹_——🦍🥉；反之🤖_🌨🐼，二者偏差越小💀|-😆🕊；若两个值完全相等时🥎🥋_😦🎣，卡方值就为0🙄|——🐿🐔，表明理论值完全符合🦝🐫-🦕。相关性检验*-——🦇：变量之间的相关的程度用相关系数r表征*|——🦤。当r大于给定到此结束了？🏉🐿-😕。
卡方检验的基本思想是?？
卡方检验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🐼_⛅️，如果卡方值越大🐈⬛_🎽🦥，二者偏差程度越大😜🐪|-🐝🦍；反之🏈||🐡🪅，二者偏差越小🐭-_🐿😹；若两个值完全相等时🐷-_🐔，卡方值就为0🦚-🕷😺，表明理论值完全符合🦢——-🕷🐒。要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总好了吧🦛😓——🐦🧐！
卡方检验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🌖-_🦭，卡方值越大🥈🦢——🐌🙈，越不符合🎆————🌏；卡方值越小🕸😒——_🥍🐳，偏差越小*😘-🪰，越趋于符合🌸——⛳🏈，若两个值完全相等时🌈🌗-😢🐍，卡方值就为0⛅️-|🌑，表明理论值完全符合🔮*-🐘。注意🦏🦕_🌼🎰：卡方检验针对分类变量👻-🤑🦟。（1）提出原假设🥌——|🌿🐟：H0🦋_-🐰：总体X希望你能满意🎫|*🦫。
变量中多个值为零,应该怎样用spss做卡方检验?？
合并单元格🍂——😼😐。尽量不要让格子里的次数成为0
卡方值的计算公式为🤕|-🎱：χ²=Σ（（O一E）#178;/E）😈😗||🐺⛈，其中O表示观察频数🐕|——🐣，E表示期望频数**❄——-😕。对于每个观察频数与期望频数的差异☄️🐕🦺——_🐦🌟，都会计算出一个卡方值🐙😇|😥。因此🐭🤓|-🐃，卡方值的个数与自由度（df）有关🌈——🍁，自由度越小🤧🌖————🪱🙉，卡方值的个数就越少🐘_🦛🪱。在卡方检验中🧐🐖-🪀🐕🦺，通常会选择一个显著性水平（α）🌱|🦓，用于确定拒绝到此结束了？🦅——🦂。