卡方检验题目两个
谁会卡方题目,求大神帮忙 -
数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，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。
卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等，属于定性数据）时的数据分析，例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类，属于定性变量）的关系，就可以使用卡方检验。你的数据一个变量是组别（分为对照组和A租），而另一个变量（你的测定值）基本上可以说是定量数据好了吧！
数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，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。
卡方检验用于2个变量都属于分类变量（例如性别、婚姻状态等，属于定性数据）时的数据分析，例如要分析性别与色盲之间（色盲一般分为“有”和“无”2个分类，属于定性变量）的关系，就可以使用卡方检验。你的数据一个变量是组别（分为对照组和A租），而另一个变量（你的测定值）基本上可以说是定量数据好了吧！
这种疫苗不能起到预防甲型H1N1流感的作用得概率是P(x^2>=6.635) ≈0.01，也就是说这是一个小概率事件，由于这种疫苗不能起到预防甲型H1N1流感的作用得概率是0.01，说明有1％的人认为它不能起到作用，所以有99％的把握认为“这种疫苗能起到预防甲型H1N1流感的作用”。
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，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。卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断好了吧！
统计的卡方检验问题~~ -
1、配合度检验就是按照原始假设，验证观察数据是否符合假设，如概率相等，如举例的题目可以在中搜到，原题假设比例符合1：2：1？然后将54人按比例分就为期望频数，用观察数据和期望频数进行卡方检验即可。2、原始假设是比例相同，即1:1:1，用观察素具做卡方好了吧！
适合度检验 原假设：心脏病人猝死人数与日期的关系为2.8：1：1：1：1:1:1 当P小与0.05拒绝原假设接受对立假设就是关系不是上面的比例，如P大于0.05则接受原假设的关系比例，
F检验和卡方检验到底要用哪侧检验啊? -
对于z检验和t检验采用单双侧根据题目而定，这个就不多说了；对于f检验和卡方检验，看后面的检验表发现，f检验有单双侧之分，但卡方只有单侧的。所以间接证明了f可以单双侧，卡方只能单侧。对于f检验什么时候单，双，我也不是很清楚。f检验和卡方检验是两个完全不同的东西啊，适用情况完全不同，这个好了吧！
方法一：把数据转化成四格表，然后你就明白了。然后用卡方检验。发病 不发病实际（fo） 201 262 共463人期望(fe) 169 294 共463人X2=4.789 由于df=1,查表得，P<0.05显著，说明这个预测是具有统计学意义的。方法二：用spss做的话，那就是列联表分析。数据录入格式好了吧！
两组人眼球运动率是否相同用spss怎么做? -
例子：独立样本T检验，性别在年龄上是否存在显著差异，年龄是连续变量；卡方检验：男性和女性在是否患有高血压上是否存在显著差异，是否患有高血压为类别变量。题目要求的两组人的眼球运动率就可以用独立样本T检验来做。独立样本T检验比较两组数据之间是否存在差异，例子：男性的汉语考试成绩与女性的汉语等我继续说。
经四格表卡方检验，得卡方值=3.082，P=0.079>0.05，按a=0.05检验水准，无统计学意义，即尚不能认为两个选区之间对所提名的候选人的支持存在差异。