这种情况能否使用卡方检验(
这种情况能否使用卡方检验? -
你的理解是正确的，这种情况绝对不能使用卡方检验，这样做是完全错误的！卡方检验只能用于两个分类变量之间的独立性检验，而你的测定值是平均百分数，基本属于连续型变量，因此你使用mann whitney u 检验基本没什么问题。不过，如果你的样本量较大（比如两组之和超过50），那么根据中心极限定理，使用成组t等我继续说。
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上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。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，二者偏差越小说完了。
你的理解是正确的，这种情况绝对不能使用卡方检验，这样做是完全错误的！卡方检验只能用于两个分类变量之间的独立性检验，而你的测定值是平均百分数，基本属于连续型变量，因此你使用mann whitney u 检验基本没什么问题。不过，如果你的样本量较大（比如两组之和超过50），那么根据中心极限定理，使用成组t等我继续说。
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上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。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，二者偏差越小说完了。
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不能太小。二、R×C表卡到此结束了？。
一般情况都精确概率法除非你有强大的专业理由（非统计理由），已知两组间肯定是某某大于或小于或优于或差于另一组，你就选择卡方检验。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.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卡方进有帮助请点赞。
卡方检验的使用范围有什么? -
1、卡方检验的使用范围：在分类资料统计推断中进行应用。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。2、t检验的使用范围：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。二、两者的优缺点不同：1、卡方检验的优缺点：..
可以做卡方检验，注意expected value
spss如何使用卡方检验? -
一、在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares。二、打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。三、接着，和简单线性回归不同的就是我们要放入工具变量，也就是对上面的受教育年限进行预测的变量，这个变量希望你能满意。
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。上述是适用于四格表。..
卡方检验和精确概率法分别在什么情况下使用 -
一般情况都精确概率法除非你有强大的专业理由（非统计理由），已知两组间肯定是某某大于或小于或优于或差于另一组，你就选择卡方检验。
行列表资料卡方检验公式使用有条件，和前两种卡方检验有10点。1、推断两个及两个以上总体率或构成比是否有差别，两个分类变量间有无相关关系，多个率的趋势检验，以及两个率的等效检验等。2、当n＞40，且T≥5时，用非连续性校正值。3、若所得P≈α，则改用四格表的确切概率法。4、当n≥40，..