连续校正卡方检验的适用条件(
在什么情况下,卡方检验需要连续性矫正?如何矫正?？
1-40的样本量😝——-🌏，理论频数低于5🐖|-😐🐇，需要correct
（1）n ≥40🐳🐩——😫🐓，T ≥ 5. 用Pearsonc2统计量（非连续性校正）（2）当n≥40时🐦🦔-🐕🦺🐾，如果某个格子出现1≤T ≤5🤿|——🤯🎏，则需作连续性校正🦅🐉——_🪰。（3）n<40🌵🦔_*❄🧨，或任何格子出现T<1🛷_😄☘，或检验所得的P值接近于检验水准a🎗_🎄🎰，采用Fisher确切概率检验🐜😒——🦣。卡方检验的统计量是卡方值它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与是什么⛳🐑_🤣。
1-40的样本量😝——-🌏，理论频数低于5🐖|-😐🐇，需要correct
（1）n ≥40🐳🐩——😫🐓，T ≥ 5. 用Pearsonc2统计量（非连续性校正）（2）当n≥40时🐦🦔-🐕🦺🐾，如果某个格子出现1≤T ≤5🤿|——🤯🎏，则需作连续性校正🦅🐉——_🪰。（3）n<40🌵🦔_*❄🧨，或任何格子出现T<1🛷_😄☘，或检验所得的P值接近于检验水准a🎗_🎄🎰，采用Fisher确切概率检验🐜😒——🦣。卡方检验的统计量是卡方值它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与是什么⛳🐑_🤣。
一🦄🐲——|🐰😑、适用于四格表应用条件🐭🐫|——🐈🦇：1🐽|-🦐🐔、随机样本数据🦛__🐘*。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1≥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🐌|😴🌘。2🌱|😑🧸、卡方检验的理论频数后面会介绍🤡|🏏。
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表卡方检验应用条件🦧|_🐍：1🦝_🧨、R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5🦜-_☹️。2🐋|-*、不能有希望你能满意🦈-😥。
独立四格表资料卡方检验的连续性校正条件是什么?？
独立四格表资料卡方检验的连续性校正条件是0.5/n🎭——🦖*。根据查询信息相关显示🐸🎗——_😊🧵，当np🦂|_🏉，nq中有一个小于30时🐈⬛-🦐🐼，要进行连续性矫正🐲🍀_🦧⛅️，矫正为0.5/n😐🧶-|🎴。
在实际应用中😥——🦅🥀，卡方检验公式的适用条件为🐇——🪴🌱：80%以上的理论次数大于5🐲|♥，并且所有的理论次数不能小于1🌓😈_|🦓。在实际研究中😽|✨，当单元格的理论数据过小时🌦💀_*🧨，一般采用下列几种方法进行处理🌙*❄_——⚾：（1）增加样本容量*🦛-——🐉。如果在数据处理之前发现问题*|🐼，并且补充被试可以保证测试条件不变🐕🦺🎴|🧐，对研究结果没有影响🐓🙄-🐪，则可以补加被试🦜_|🥌🦁，使还有呢？
卡方检验和精确概率法分别在什么情况下使用?？
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表卡方检验应用条件🌿——-🏉🦟：1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5🐘🦋|_🐊🪡；2.不能有小于1的等会说🤢————✨。
卡方检验试用条件🥈_🦡：随机样本数据🐍🤯|_🤿；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🦠——🏓。卡方检验等我继续说🥎🏅|😭🐪。
spss 做卡方检验 期望值小于5怎么解决?？
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🐕🦺-🐋🎿。将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1🍄_🐐😤，A2🌿|🪲，A3🦗-——🐰，…🦜🐳|🥀，Ak🌩🐈|-🦨，如可取A1=（a0🌙|😁，a1]🕊🍄——😣🐂，A2=(a1🏒|——😌，a2]♥*-😅🐭，..🐣|🥌🐐，Ak=(ak-1,ak)🦧-_😯🕷，其中a0可取-∞🐹😧_-🐦🌍，ak可取+∞🐫🌺_🦆，区间的划分视具体情况而定🌘_🐞，但要使每个小区间所含的样本值个数不等会说🐯-——🐣。
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大于给定希望你能满意🐺*_🐓。