趋势卡方检验原理(
卡方检验和趋势卡方检验的区别?如何在SPSS中操作??？
当“分组变量”（行变量）是有序多分类变量时🪀🐯——🐩，分析变量（列变量）不是有序多分类变量时🪅——🦍🌘，比如🌼*-🐭，不同年龄段（20-⭐️--🌵🐱，30-🦋🐸-😀🏸，40-🦅🐟_|🐞，50-🤿🐺——-🌲🦊，）的疾病患病率情况*🙀——🐔😈，这个时候不同年龄段是分组变量🎄-_💫，为有序多分类变量🦋——_🌍，分析变量是患病与否🐒🦠|🐊🐈⬛，可以用卡方检验🌤🌘——|🧶😰，如果卡方检验有统计学差异🐆🐔——*，再看下面的卡方趋势检验结说完了🐺🎗|_🐜😼。
当率是按自然顺序的等级分层时🌾|*，除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外🦓_🌸🐥，若要分析率是否随分层变化而变化的趋势🌳🐁-|🧶😙，可以用趋势卡方检验🐾🐌——|🌹🤧。若无单调性趋势🌜🦝_-😢🍁，则不需作趋势卡方检验🦏-🤐🐏。SPSS中卡方检验🦢🤑_-🐆：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs 趋势卡方检验😶🪡——|🦂🎐，可以参看如下网址🤡😕-🐍🤐。
当“分组变量”（行变量）是有序多分类变量时🪀🐯——🐩，分析变量（列变量）不是有序多分类变量时🪅——🦍🌘，比如🌼*-🐭，不同年龄段（20-⭐️--🌵🐱，30-🦋🐸-😀🏸，40-🦅🐟_|🐞，50-🤿🐺——-🌲🦊，）的疾病患病率情况*🙀——🐔😈，这个时候不同年龄段是分组变量🎄-_💫，为有序多分类变量🦋——_🌍，分析变量是患病与否🐒🦠|🐊🐈⬛，可以用卡方检验🌤🌘——|🧶😰，如果卡方检验有统计学差异🐆🐔——*，再看下面的卡方趋势检验结说完了🐺🎗|_🐜😼。
当率是按自然顺序的等级分层时🌾|*，除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外🦓_🌸🐥，若要分析率是否随分层变化而变化的趋势🌳🐁-|🧶😙，可以用趋势卡方检验🐾🐌——|🌹🤧。若无单调性趋势🌜🦝_-😢🍁，则不需作趋势卡方检验🦏-🤐🐏。SPSS中卡方检验🦢🤑_-🐆：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs 趋势卡方检验😶🪡——|🦂🎐，可以参看如下网址🤡😕-🐍🤐。
对比🐏*|🐋🐗。分数是对比的意思🤩-🐂，趋势检验是反映等级或生物学阶梯关系的分类数据进行假设检验的有效方法😒🥀——🤪🤒，是由美国Breslow教授于1980年首先提出的🕸_|🙊。
存在线性关系🦤-|🌸、🦡🐟————✨。根据查询中国工业网显示🎄🏓-🦕，线性趋势卡方检验的结果说明存在线性关系🦣__🦌，但不能给出这种线性相关的强度和方向🪶-🙃☀️。要判断线性相关的强度和方向😞🦆——🪢，需要查看Pearson相关系数🥏||😶。
有那位大侠能告诉我什么叫趋势卡方检验??？
卡方检验是用途很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🤬_-🍀🐏。
Kruskal-Wallis 检验是非参数检验😱——_👹*，单向有序资料趋势卡方检验是一直线性的率的检验☹️|——🦇，双向有序资料或单向有序资料🤢🐍||🦈，
请教高手如何在SPSS上做趋势卡方检验?？
Trend Test（即趋势χ2检验）🐃|🐬🧨。我觉得如果要看🙉_——😈，可以看下图中的Chi-Square Tests表里的Linear-by-Linear Association那一项🌤|🥉，这个实际上是对各层的率做的一个线性拟合的检验🌈|_🌺🌎，可以以这个参考🌙🕊_🦝☺️，检验统计量的值也差不多🦟🌸——🌈✨。这个仅是个人看法🐕🏆|——🌸，不知是否成熟🕷🦛|——🦉*，还请各位讨论♥——*❄🤖。
Analyze—Descriptive Statistics-Crosstabs 过程⛅️🐣-🐐🙉，分别放入两个变量🤭_|🌷🏒，然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae🐹_🦁🙁，完成后会出现卡方独立性检验结果💥😺-🐦⛅️，其中有Linear-by-Linear Association一项🌹🌼——_🐗🐷，应该就是你所谓的卡放线性趋势检验✨_|🌨🐄。望采纳🐘-🎆！
两组计量资料t,u检验。?？
1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法💥-——🎭，常用于计量资料中两个小样本均数的比较🐕🦺_|🌓🦓。理论上🐷-🕷😣，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体🤥🦊|🌿🌞，两样本均数比较时🦭😜-🌾，还要求两总体方差相等🌴♠_🦈🧿。但在实际工作中🐡🐬——🍄，与上述条件略有偏离🦐_——🐍，只要其分布为单峰且近似正态分布🦭_-🐡，也可应用[2后面会介绍🙂😧————🕹🤬。
它主要包括数据的频数分析😺🎄_😞、数据的集中趋势分析🎰-🎊🦖、数据离散程度分析🦙🛷-🦎🌻、数据的分布以及一些基本的统计图形🧐__🦐。 1🥇🥎__😈😚、缺失值填充🐿|🎯🦉：常用方法有剔除法🌷🐆-|🦐🍂、均值法🌹🐖__🌺、决策树法😯🐺-🌘。 2🐃🥎_——🐼🎲、正态性检验😉——-😴🐦：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布😈|🐑😗，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验🌥_|😣。常用方法🕊🦅_🏈：非参数检验的K-量检验🦟|-🐈⬛、P-P图🐅♟|🦍🦭、Q-是什么🦧——_🌘。