如果两组数据的差异比较显著怎样进行卡方检验(
如果两组数据的差异比较显著,怎样进行卡方检验??？
在SPSS比较两组人性别🌖_🍃🌳、年龄数值是否有差别😉_💫，应用卡方检验🤖-🧨🐊。卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析*||🐘♥。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题😟|😎☹️。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🎄🤮————🦚🐾；多个率或多个还有呢？
卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析🦝🐪-🎾，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系🦋__🐘😵。卡方检验常采用四格表🎄-|😀，如图5-4-18所示🌿🕊__😆，比较的A🦐🐈_🌦、B两组数据分别用a🐊||🐒🐆、b⛈🪅-🐙、c🐄——*、d表示🦅|_🧿🐆，a为A组的阳性例数🏸|-😍😉，b为A组的阴性例数🐰🐳-|🦚*，c为B组的阳性例数*——🦋，d为B组的阴性例数🎍——_🌚🙃。..
在SPSS比较两组人性别🌖_🍃🌳、年龄数值是否有差别😉_💫，应用卡方检验🤖-🧨🐊。卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析*||🐘♥。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题😟|😎☹️。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🎄🤮————🦚🐾；多个率或多个还有呢？
卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析🦝🐪-🎾，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系🦋__🐘😵。卡方检验常采用四格表🎄-|😀，如图5-4-18所示🌿🕊__😆，比较的A🦐🐈_🌦、B两组数据分别用a🐊||🐒🐆、b⛈🪅-🐙、c🐄——*、d表示🦅|_🧿🐆，a为A组的阳性例数🏸|-😍😉，b为A组的阴性例数🐰🐳-|🦚*，c为B组的阳性例数*——🦋，d为B组的阴性例数🎍——_🌚🙃。..
1.对数据进行统计分析前🌾🦊——|🕸😓，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件🦂🦋__🎄。2. 经ANOVA（或Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05）🏸😕-|🍃🥋，需要对每两个均数进行比较🦄--🤠🥌，需要采用上图所述“两两比较方法”🦁-😌🐜，而不能直接对每两组数据进行t-test（或Mann-Whitney U-test）🐸|——*，因为会增加犯I 等会说🙃🍀-😟🍄。
比较性别（分类变量🐰😙_-🦏🐡，定性数据）使用卡方检验🌏🕷-_🦙⛅️，比较年龄（连续型变量🦜——🐕😋，定量数据）使用单因素方差分析🦎😖——🏒。分析→描述性统计→交叉表🤧🦏||🦩🐁，然后将性别选入行变量框⚾|👹，分组选入列变量框（行😱|🐲🙃、列变量反过来选没有影响）🃏——-💀🎗，点击统计按钮🎈🦎-_😈，勾选卡方选项即可♣🎈——_🐘☁️。分析→比较平均值→单因素ANOVA🥍|🦏🎑，将年龄选入因变量框🥎🦥_-🐈😍，分组选入后面会介绍💐||🐸😄。
什么是卡方检验?？
卡方检验的基本原理是对两组观测数据进行比较😽🍃|-🦢，得出实际观测值和期望观测值之间的差异🐙——_🥎🦙，然后通过计算卡方值进行假设检验🎀*|——🦁🌔。在卡方检验中🦥-🤮🐅，如果实际观测值和期望观测值之间的差异达到了一定的程度🥊-🎋，则表明两组数据之间存在显著的关联🎇_🌺🦕，拒绝原假设🙀🐒-🧸，接受备择假设🐼😵|🕊，反之🌱☺️|🌨，接受原假设🕊|🐷。卡方检验的步骤主要包括🐗😽-🐄🐣：1说完了🐋——☺️😤。.
卡方统计量为4.929♦-😱，p 值为0.027🥀😣-_🤨😯，这意味着我们有足够的证据拒绝零假设*🐡-|🤿😔，并发现两组病死率之间存在显著差异🧵__🌍。使用卡方检验方法的原因如下🦬|🏈🤡：两组数据都属于类别变量（病死/存活） 我们希望比较两组中各类别的频数是否相等🤗——-🐵🎖，以确定是否存在关联或差异性🐑🏉_——🌱🌗。
如何利用SPSS12.0软件进行卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义...
由于你给出数据带🥏|🧿🦂，应该不是绝对值(真实的数据)🐽🥋——🌳🐐，而是“百分数” 😨||🌵🌝，无法进行卡方检验😾|🤗🤭，请参照下列步骤进行操作🐽|-😒。建立数据文件🦌————🐷🍀：组别🐨——😧🐾：1(实验组)🌼😩——😧🪱，1😴_🌤💥，2(对照组)🧩🐜——-🦨🦡，2🎊|😗🐍；结果🌿🥀|♦🎋，1🎳🐺|-🍀，2😃-😆🧿，1😳-😿🤿，2🌘_🎋；频数💥🪳|——🐪🐲：输入对应的绝对值🐨_🌵*。选择Data > Weight Case🐆|🦘。选择Weight cases by🦚⛳|🏵，把“频数”放入Frequency variable🌨——|🪄，..
继续”🥉🌏-😦🐆，返回到“交叉表”对话框🦭|🐵🌹。6🦂🌾_🦋😺、在“交叉表”对话框中🃏✨——🐀😀，单击"确定"按钮🐍🐼——🐀🧧，即可得输出结果🤨☘️|🦨。7🌓🌵-*🐞、卡方检验结果🦩|🌲🌎：主要看pearson卡方检验行🐱-💫🎴，pearson卡方数值即为卡方值（如下的12.705）🪀🦆|——🦐😗，渐近显著性（sig）值即为P值（如下的0.002）🦮*_*，小于0.05时认为不同位置对不同类型的胎盘判断有显著的差别🥇|😗🦎。
怎样对两组变量是否相关进行检验?？
一般情况结果看person卡方的值🃏🐅————🏆，如果你的某个单元格的期望值小于5😋*-_🎆，结果需要校正🐏——_🏐🐇，建议看fisher精确检验的结果♥|🕊，双侧sig<0.05就代表差异显著了🥉-|🥅🍂，差异显著即表明所检验的两个变量相关😟🐚——_🐗🦌。以下是数据分析结果🌛|🌳：有上表可知♣——_🍀⛸，pearson卡方值=0.398>0.05🐦_-🦖，因此卡方检验的结果不显著🙁||🐺，也就是说无充分理由认为变量有帮助请点赞🐜|🎣。
2🐼🎴-——🐦、独立性检验👽-🦓：检验两个或两个以上因素之间的关联性或独立性问🎯-_🌥🤡。3*-_🦃🧨、同质性检验🐪|🐚🦢：检验双样本在单一变量的分布情形是同质还是异质🎗——🌨🦮。卡方检验主要用于研究定类与定类数据之间的差异关系⭐️🥅——🦘🐲。一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性🦩——🦚🦑。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况🌵_-♟。SPSSAU系统中🐫🎉--🐄🐹，卡后面会介绍🌵_🦦😷。