行×列表资料的卡方检验 做出来fisher 的exact sig.值为1

卡方检验主要有三种作用,方差的同质性检验,判断多个样本的方差是否一样,适合性检验,即比较观察值与理论值是否符合,如生物上的得到实验数据看是否符合孟德尔定律,还有一种叫独立性检验,研究因素之间的关系,如

可以

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优

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≥4

打一个比方来说,你要检验骰子是不是做了手脚.如果你扔了10次骰子,结果都是6.那么你就可以基本断定骰子被做手脚了.无论是t检验,卡方检验,还是f检验都是检验某个假设是否成立.你通过实验可以获取某个随机

没错,当卡方检验的期望频次小于5的格值数超过了20%时,只能用费舍尔精确数据的检验结果,你的结果也就是0.109,此时Pearson的结果是不可靠的,对于四格表而言,这种情况即使列联校正的结果也不可靠

由于满清的无能当时的中国任别国瓜分剥削民怨沸腾用孙中山先生自己的话就是中国的命运在每一个中国人身上中国人如果醒那么中国还有救中国人如果还继续睡下去那么中国在将来很有可能要亡国灭种在那个水深火热的年代他

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

如果是有序的资料,你要看概率分布,用analyse-nonparametric-Kruskal-WallisTest.如果是无序的资料,都一样.

卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优

统计学求助：卡方检验独立性时,那个P=0.01P=O.05p的含义是什么还有做卡方检验会得到一个卡方值,在统计中有个叫卡方分布,通过计算出来的卡

TK=ToolKits工具包(军工符号)Noabbr缩写=number号码

如果是两组数据是来自不同的样本,就用独立t；来自同一个样本或者匹配样本的话就用配对t.不知道为什么要用F检验~再问：是使用两种不同的方法对相同的样本检测得到的2组结果再答：不明白你的问题是什么？

当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验：Analyz