论文问什么使用卡方检验

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

四格表资料的卡方检验四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较.1.专用公式：若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d,则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(

可以

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

看显著性看P值,也就是sig.值,P

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

你这里是一个2X3列的交叉表,下面的检验是说有统计学差异,但是你这里的原假设是什么呢?你可以吧var0000001,2换成具体的变量名字,可以有助于理解.

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

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,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就

不知道你是什么情况下的卡方检验,卡方值很大,P值非常小,8.14394乘以十的负十四次方,推翻零假设.要么是N组样本量不相等,或者不同类别样本量不相等,不知道你的具体情况.

不一定,选用这两种方法是和你的交叉表有关的,Fisher是适合理论格子数小于5的情况,和你做卡方检验的结果没关系.而且Fisher是基于超几何分布,不属于卡方检验的范畴,可以算是卡方的补充.再问：那书

你的卡方值有没有超过0.5的,p值都大于0.5,你的结果完全没有意义.根本不谈用不用似然比卡方检验等不同的卡方检验条件.再问：请看一下我的附表，没明白你的回答再答：我的神哪！value的值是没有超过1

http://baike.baidu.com/view/852140.htm

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

用公式编辑器

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

有序的分类变量不能做卡方,因为卡方是检验频率分布是否相同,对于有序变量来说不仅仅是频率分布不同,而且因为等级的关系,容易出错.

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