怎么看卡方分布图(
请问卡方分布表怎么看??？
查看卡方分布表步骤😪|🐖：1🦣_-🧶🐍、首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数2🐂_🐹😛、然后查表🐼|😒🐥；表的左侧第一列是df值🤗-😏，即自由度🎖——🌾，上方一行是p值🦂🐸||😫，即分位数🐍__🦂。本提中自由度为1🦅|😸，查表自由度为1对应的行🦋🦔||🤑😫。通过查表找到卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介值概率为3.84🐯🥍——😤。因为21.04等我继续说🐃😅_🖼。
查看卡方分布表🦀_⚡️🦒，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么🐳🎟-🐐，然后查表🏉🐝-_🦌♣；表的左侧第一列是df值🎰|_🎄🕷，即自由度⛳-🌻🎇，上方一行是p值😰_|🎑🐼，即分位数🐋🦨|😘🦟。需要先找到第一列的自由度😎🍃_-😔🎴，其中本题自由度为1🦎♟|-😛，查看自由度为1对应的行🤔_|🤒，对应找卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介有帮助请点赞🐔-😪👿。
查看卡方分布表步骤😪|🐖：1🦣_-🧶🐍、首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数2🐂_🐹😛、然后查表🐼|😒🐥；表的左侧第一列是df值🤗-😏，即自由度🎖——🌾，上方一行是p值🦂🐸||😫，即分位数🐍__🦂。本提中自由度为1🦅|😸，查表自由度为1对应的行🦋🦔||🤑😫。通过查表找到卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介值概率为3.84🐯🥍——😤。因为21.04等我继续说🐃😅_🖼。
查看卡方分布表🦀_⚡️🦒，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么🐳🎟-🐐，然后查表🏉🐝-_🦌♣；表的左侧第一列是df值🎰|_🎄🕷，即自由度⛳-🌻🎇，上方一行是p值😰_|🎑🐼，即分位数🐋🦨|😘🦟。需要先找到第一列的自由度😎🍃_-😔🎴，其中本题自由度为1🦎♟|-😛，查看自由度为1对应的行🤔_|🤒，对应找卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介有帮助请点赞🐔-😪👿。
查看卡方分布表步骤🪅——_🍂☁️：1😸|——☄️、首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数2🥉_-🦏🎏、然后查表🐬_-🐾🙂；表的左侧第一列是df值🌸|🦟🎖，即自由度🦘🌱|😘，上方一行是p值🐚🤗-|⛸🐓，即分位数🎑🙁||🦡。本提中自由度为1🐖🤕——😸💫，查表自由度为1对应的行🐱🐦|😷。通过查表找到卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介值概率为3.84🥈🎗_*🎐。因为21.04希望你能满意🏆——🧐。
从表的备注a中看到最小期望值都是超过5🦩🎑__♣，所以🦐🎋-——🌜🐗，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以🐰🐪|_*🦕。所以说明卡方检验显著🤕||😂，交叉表的两个变量之间有显著的相关性🐹_-🦒。如果说备注a中说的有最小期望值小于5的🌗🦌-🕊，这个时候就需要看fisher的精确检验值就可以了*🎎-|🌻。所以卡方检验出来通过不同检验方法的检验结果🦉|🥊🌦，一般情况好了吧🌺🥈-🙁！
卡方检验结果怎么看?？
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🐃🐀|_🌧🏆。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😦🦖-*。通常规定⛳🐉-👿：1🌸_|🦥、当总样本量n说完了🤿🍀|-🦢🎋。
SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究”→“卡方检验”🐜🏵_🐨🐓；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有帮助请点赞🐓_☄️🪅。
求高手,四格表卡方检验结果怎么看?？
而且没有理论次数小于1的情况🐁🕊_——😂🎽，使用第一行Pearson🧿——|🐀。但是你的论次数小于5的格子有50%🦇——-🎆，再分🌻-|🎏🎆：理论次数小于5的格子超过20%🦎😕-🪶⛳，而且没有理论次数小于1的情况最好n大于等于40🎭|🏵💐，用连续性修正🐱_😽；有理论次数小于1的情况或n<40🐡|_🐜，用精确概率或似然比卡方检验🐿_🌔☹️。你的数据60个🐋-——🌳😞，用连续性修正🌨-🎾，p=0.058>0.05 后面会介绍🐘——🐟🪶。
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高🐤——🍀。但需要注意的是🦖-_🦟，卡方值受到样本量的影响🌘-——🐔，样本量越大🕸|-🐁，卡方值可能越大🤠|🦃🐊，因此不能仅凭卡方值大小来判断关联的显著性😄-|🤗。2. 自由度🌼_|🦍：自由度是卡方分布的一个重要参数🎄|*，它与样本量和变量的类别数有有帮助请点赞🦇🐒-😑。
卡方检验结果怎么看?？
卡方检验结果主要关注以下几个方面🌤🌟-🌷：1🧧🎰|-🪡🐤、卡方统计量*-😥：这是一个用于衡量观察数据和期望数据之间差异的量🌛🐩——😸🦚，计算方式是将每个观察值与对应的期望值之间的差异平方后除以期望值🍁🐣——🐊，然后加总🙈_🌕。卡方统计量越大🥇-|*😝，表示观察数据与期望数据之间的差异越大🕹——|💐🐇。2🦝|🐫😯、自由度🐂-🤗🏒：自由度是指在进行卡方检验时可以自由变化的参数个有帮助请点赞🤥🐪|_🧿🌖。
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🎫🤧-💥，按检验水准为0.05下🦙——🐏*，无统计学意义*_🐍🐿，即尚不能认为两组的早期死亡率有差异🦟|-🕸🦆。交叉表中Fisher检验为确切概率法概率🦛——🐃🦂，无统计量(即无卡方值)😯🤡_——🐘😲，通常看双侧概率🐆_——🦋。