pearson卡方检验
spss数据分析之卡方检验 -
一、卡方检验基本类型Pearson卡方检验：适用于样本量大且期望频数大于5的场景，如大一至大三的年级与愿意或不愿意考研的独立性。当数据准备就绪后，通过SPSS中的数据—个案加权—频率变量，进行交叉表分析，结果显示卡方值15.750，p值小于0.001，表明年级与考研意愿有显著关联。Yates矫正卡方检验：适用到此结束了？。
数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图：然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。接下来进行卡方检验，依次选择：分析——描述统计——交叉表，弹出卡方分析的对话框，然后将变量一、二分别选入行变量和列变量，然后点击“统计到此结束了？。
一、卡方检验基本类型Pearson卡方检验：适用于样本量大且期望频数大于5的场景，如大一至大三的年级与愿意或不愿意考研的独立性。当数据准备就绪后，通过SPSS中的数据—个案加权—频率变量，进行交叉表分析，结果显示卡方值15.750，p值小于0.001，表明年级与考研意愿有显著关联。Yates矫正卡方检验：适用到此结束了？。
数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图：然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。接下来进行卡方检验，依次选择：分析——描述统计——交叉表，弹出卡方分析的对话框，然后将变量一、二分别选入行变量和列变量，然后点击“统计到此结束了？。
计数资料统计推断时，不同的条件下采用不同的检验方法；举个例子，两独立样本率的比较时，当总例数n≥40且所有理论频数T≥5时，用Pearson卡方检验。若所得P≈α，改用确切概率法；当n≥40但有1≤T＜5时，用校正的卡方检验；当n<40或有T＜1时，改用确切概率法。你可以发现Pearson卡方只是满足希望你能满意。
如果理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，使用第一行Pearson，表格里p>0.05，所以差异不显著。否则就用似然比卡方检验。还有一个线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候。第二行：连续校正，是用于2*2四格表的情况，如果四格表中，某格的理论次等会说。
卡方检验属于相关性分析吗? -
卡方检验和相关分析是两个不同的数据分析方法。卡方分析(交叉表分析，列联表分析，具体为Pearson卡方),用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况.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。首先判断p 值是否呈现出显著性，如果呈现出显著性，则说明两组数据具有显著性差异，具体差异可通过选择说完了。
皮尔逊卡方的概念：皮尔森卡方检验（英语：Pearson's chi-squared test）是最有名卡方检验之一（其他常用的卡方检验还有叶氏连续性校正、似然比检验、一元混成检验等等，它们的统计值之机率分配都近似于卡方分配，故称卡方检验）。“皮尔森卡方检验”最早由卡尔·皮尔森在1900年发表，用于类别变数的检验。
卡方检验有哪些应用条件和使用范围? -
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到此结束了？。
1、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。2、假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1,x2}和{y1,y2}。3、四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。卡方分布是概率论与统计学中常用的一种概率分布。当N≥40且所有理论频数T≥5时，用Pearson's 等会说。
什么时候该用卡方检验,什么时候用FISHER EXACT TEST检验 -
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。R×C表卡方检验应用条件：1、R×C表中好了吧！
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. 说完了。