r*c式卡方检验公式推导(
卡方检验公式 -
卡方检验公式R*C列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n（ad-bc)^等我继续说。
行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。1. 专用公式：r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+有帮助请点赞。+Arc/nrnc)-1]2. 应用条件：要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删有帮助请点赞。
卡方检验公式R*C列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n（ad-bc)^等我继续说。
行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。1. 专用公式：r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+有帮助请点赞。+Arc/nrnc)-1]2. 应用条件：要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删有帮助请点赞。
进行R×C卡方检验前，需确认三个关键假设：变量类型（如购房人和房屋类型）均为无序分类；观测值独立；样本量充足，最小期望频数大于5。本研究符合前两个假设，接下来我们将检验样本量是否足够。SPSS操作步骤数据预处理： 如果数据为汇总格式，需在Analyze菜单下的Weight Cases中进行加权，选择Frequency Va等会说。
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.不能有小于好了吧！
卡方检验详解 -
其中，chi 是希腊字母的读音，其实读音更像是“开”，而不是“卡”。square表示平方，因此在英语中，卡方分布写作distribution。在理解卡方检验之前，应当理解卡方分布。卡方分布是一种连续概率分布。如果一个随机变量服从标准正态分布，即,那么就服从自由度为1的卡方分布。记作或者 而如果都服从标准正态希望你能满意。
卡方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，还有一个变量3是权重，例数数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把等会说。
如何用SPSS做R×C的卡方检验 -
卡方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，还有一个变量3是权重，例数数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把等会说。
Fisher's Exact Test后面的Value应该就是卡方值，不过4格表中，这里是空的（有的说法是Fisher's Exact Test没有卡方值，只有p，可能是SPSS而已，其他软件的4格表，Fisher's Exact Test也有值），只有一个p就够了。
R×C表的卡方检验中,P<0.05说明() -
R×C表的卡方检验中，P＜0．05说明（）A.被比较的n个样本率之间的差异有显著性B.样本率间差别没有显著性C.任何两个率之间差别均有显著性D.至少某两个样本率是差别有显著性正确答案：D
这个和四格表是一样的，在分析，描述统计，交叉表里面，详情你可以参考我冒泡统计微信服务号里面的卡方检验那一节，里面有详细的介绍的，