卡方检验可以比较两个独立样本的灵敏度吗
卡方检验可以比较两个独立样本的灵敏度吗 -
可以。卡方检验，首先对计数变量进行权重，analysis-描述性统计-crosstabs-两个分组变量放到行、列中-然后是计数变量放到最下面。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，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后面会介绍。
另，正如大家所说，卡方检验看起来更顺眼一点，不像率的Z检验搞得很玄乎似的，所以卡方检验更常用，这也是Fisher确切概率消失的原因。但是，在做总体率的可信区间估计和样本量估计时，显然Z检验这时比较好用了。不明白？看看总体均数的可信区间估计的公式就知道了，因为在计算Z的时候总体均数在里面，所以好了吧！
可以。卡方检验，首先对计数变量进行权重，analysis-描述性统计-crosstabs-两个分组变量放到行、列中-然后是计数变量放到最下面。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，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后面会介绍。
另，正如大家所说，卡方检验看起来更顺眼一点，不像率的Z检验搞得很玄乎似的，所以卡方检验更常用，这也是Fisher确切概率消失的原因。但是，在做总体率的可信区间估计和样本量估计时，显然Z检验这时比较好用了。不明白？看看总体均数的可信区间估计的公式就知道了，因为在计算Z的时候总体均数在里面，所以好了吧！
然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。
卡方检验是针对定类和定类数据的差异。独立样本T检验是针对定类和定量数据进行研究。这是两个不同的方法，一般只能选择其中一个方法进行。SPSSAU进行卡方检验和独立T检验的操作如下：
fisher test 和卡方检验的区别 -
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.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的格子等会说。
首先，卡方检验一般用于定性变量或分类变量，配对卡方检验是对同一研究对象而言的，独立样本t检验用于计数资料，测定两个独立样本之间有无统计学差异，
给一组数据怎么看是那种检验:单样本t检验,独立样本t检验,配对样本t检验...
卡方检验主要为了检验某个样本是否服从某种分布，是一种样本分布检验，他的发明者如果没记错的话应该是皮尔逊.在交叉列表分析中卡方分布会用到.多方回归我没听说过.独立样本t检验用于比较两个不同样本之间的均值是否相等.配对样本t检验是指同一个样本在两个不同时候均值的比较，比如比较某种减肥要的效果.相希望你能满意。
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}，其样本频数列联表为： y1 y2 总计 x1 a b a+b x2 c d c+d 总计 a+c b+d a+b+c+d 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较到此结束了？。
多个独立样本的卡方检验公式 -
多个独立样本的卡方检验公式：应用拟合度公式=129.3>10.828。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，后面是自由度，然后是P值。假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1，x2}等会说。
t分布(可以看做是小样本的正态分布) (1)当自由度越小，t分布与标准正态分布偏离越大(2)当自由度很大(30-50),t分布接近标准正态分布(3)EXCEL中可以利用TINV函数输出不同面积对应的t值(4)常用于两个均数是否相等的统计检验、回归系数是否为0的统计检验。分布(1)Z于一个服从标准正态分布的随机变量Z还有呢？