关于统计学的卡方检验
关于统计学的卡方检验 -
科普中国·科学百科：卡方检验，
卡方检验是统计学中主要用于医学、生物学的统计，它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。卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说，它可以检验单变量多项分类好了吧！
科普中国·科学百科：卡方检验，
卡方检验是统计学中主要用于医学、生物学的统计，它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。卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说，它可以检验单变量多项分类好了吧！
计算方法：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差值平方与理论频数之比的累计和。每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的后面会介绍。
（1）n>40且所有期望频数（T）大于5，用Pearson c2。（2）n>40且1s期望频数（T）lt;5，用校正c2。（3）n<40或理论频数（T）lt;1，用Fishers 精确检验。（4）psa时，用Fisher精确检验。（自由度df=(C-1)(R-1)）行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。卡方检验的专用公式：r还有呢？
统计学做卡方检验的时候需要计算出来的卡方值大于临界值吗 -
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。将计算所得的x2值与临界x2值（负值都容取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。计算卡方值的公式一般可表示到此结束了？。
关于独立性检验，有一个比卡方检验更精准的检验，叫fisher's exact test。它通过直接计算否定零假设的概率，也就直接得到了一个准确的p值。有一个经典的女士品茶的统计学故事。有一个女士号称可以区分出一杯茶是先倒入了奶还是先倒入了茶。统计学家Fisher 为了验证她的说法，做了一个实验。拿了8杯茶，4杯是先等我继续说。
卡方适合性检验名词解释 -
卡方检验(Chi-Squared Test或χ 2 {displaystyle chi ^{2}} Test)是一种统计量的分布在零假设成立时近似服从卡方分布( χ 2 {displaystyle chi ^{2}} 分布)的假设检验。在没有其他的限定条件或说明时，卡方检验一般指代的是皮尔森卡方检验。在卡方检验的一般运用中，研究人员将观察量的值划分成后面会介绍。
认为变量之间的关联不显著。举个例子，假设我们进行了一项关于吸烟与肺癌关系的卡方检验，得到卡方值为10，自由度为1，p值为0.001。根据这个结果，我们可以认为吸烟与肺癌之间存在显著关联，因为p值远小于0.05。这个结论是基于观测频数与期望频数之间的较大差异得出的，而这种差异在统计学上是显著的。
统计学(70)-卡方检验X2 -
这时候，我们的X2检验出场了。不难看出，f 值反映了理论频数和实际频数的差异大小。理论频数和实际频数差别越大（分子越大），X2值越大；反之，X2值越小。（1）当无效假设成立时，理论频数和实际频数应该相等，此时X2值为0 。如果无效假设成立，只是由于抽样误差造成理论频数和实际频数不相等，则还有呢？
配伍组卡方检验是McNemar检验，它是由McNemar在1947年提出，用于两分类配对设计计数资料的检验。