SPSS：趋势卡方检验 毕业季接近尾声，通过答辩的各位同学们即将开始新的旅程。回顾论文点滴，想必既有心酸又充满欣慰。 如果想比较男性、女性患者人数随年份变化的趋势是否有差异，那么就需采用趋势卡方检验的方法进行分析。 在这里将趋势卡方检验的具体操作一并跟大家分享： 打开SPSS数据库 首先对数据进行加权。 点击“数据”—“加权个案” 点击“分析”—“描述”—“交叉表格”： 接着点击“Statistics…”，选择“卡方” 上面第三个表格中的“线性关联”即为趋势卡方检验的结果，在这个例子里，卡方值为34.364 这里，借用该同学是否要做趋势卡方检验这个例子，是想说明一个小小的问题：统计分析方法服务于临床研究目的，所以，选择什么统计分析方法依赖于临床研究者打算阐明的问题。
卡方分布 卡方分布(chi-square distribution, ? -distribution)是概率统计里常用的一种概率分布，也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，在假设检验与置信区间的计算中经常能见到卡方分布的身影。 卡方分布的期望与方差分为为： ? 其中n为卡方分布的自由度。 卡方检验 χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量。 χ2用于衡量实际值与理论值的差异程度，这也是卡方检验的核心思想。χ2包含了以下两个信息： 1.实际值与理论值偏差的绝对大小。 2.差异程度与理论值的相对大小。 卡方检验做特征选择 卡方检验经常被用来做特征选择。
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Chi square test（卡方检验）是用于评价两类变量之间是否存在相关性的统计检验方法。 医疗研究会产生大量不同类型的数据，最容易识别的是定量的数据。 我们能够计算每组的平均改善程度，并做 t 检验吗？答案是否。处理这类数据最为常用的分析方法是 Chi Square 相关性检验。下面是最简单的一个例子。 我们检测的 p-value（任何 2×2 table 的卡方检验），是计算出的卡方值到坐标最右侧曲线下的面积。 查表可知，当卡方值在 6.64 时，p-value 已经小于 0.01。 下面计算零假设下的期望值以及最终的卡方值。 此时，自由度为： (2-1)\times(5-1)=4 。 自由度为 4 的 Chi Square distribution 如下 卡方为 7.43 时，p-value 是 0.1148。如果我们的显著性水平定为 0.05，则我们无法拒绝零假设。
这个时候就不可以使用方差分析了，就需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。 接下来我们具体看一下卡方分析是怎么做的。 现在某个研究机构为了验证一下吸烟与肺病的关系，通过抽样调查得到如下数据： ? 卡方检验的值用来反映理论频数和实际频数的差异大小。理论频数和实际频数差别越大(分子越大)，卡方检验值越大；反之，卡方检验值越小。 如果只是由于抽样误差造成的实际频数和理论频数的差异，那卡方检验的值应该很小，因为我们相信我们的抽样还是比较合理的，所以误差不会特别大；如果卡方检验值太大，就不太能够用误差来解释，只能说明原假设不成立，即各组之间的数据本来就有差异 我们在上面的描述中用到了两个词，卡方值很小或太大，什么样的卡方值算很小，什么样的卡方值算太大呢？这个时候就需要引入我们的卡方分布了，如下图所示，就和Z检验中的正态分布一样。 ? 计算出来的卡方值60.53远远大于3.84，所以可以认为我们的原假设是不成立的，即是否患肺病与是否吸烟是有关系的。 以上就是关于卡方检验的一个整体过程。
那么什么是卡方检验呢？ 01 卡方检验的定义 卡方检验是一种极为典型的对总体分布进行检验的非参数检验方法。用于检验数据是否与某种概率分布的理论数字相吻合，进而推断样本数据是否来自该分布的问题。 卡方检验可以检验属于每一类别对象或反响的观测数目与根据零假设所得的期望数目之间是否有显著差异。卡方检验的目的是根据样本所在母体分布(各类别所占比例)是否与已知母体不相同，是一种单样本检验。 卡方检验的零假设为：总体X服从某种分布，这里的样本认为是来自总体X。 03 卡方检验的SPSS操作 1. 在数据编辑窗口中，执行菜单栏中的【分析】→【非参数检验】→【旧对话框】→【卡方】命令，打开如图1所示的【卡方检验】对话框。 04 卡方检验实例 下面以一个实例来简单说明卡方检验的运用，以及对其结果的解读。 在一个正20面体的各面上分别标上0-9十个数字。每个数字在两个面上标出。
一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解，配对计数资料的卡方检验。 此时，再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。 为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢? 其实这两种方法各有侧重： 1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别; 2、Kappa检验会利用列联表的全部数据，而配对χ2检验只利用“不一致“数据 ，如表1中b和c; 3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小，而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。 PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验，SPSS的具体操作方法同McNemar检验。
Analyze—Descriptive Statistics-Crosstabs 过程，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 Linear-by-Linear Association一项，应该就是你所谓的卡放线性趋势检验。 (如果数据本身直接可以做卡方检验的，那就不再需要第一步了)。 ◆◆ 评论读取中…. 请登录后再发表评论!
分类数据的 拟合优度检验 独立性检验 分类数据的 拟合优度检验 前面我已经写了关于几种常见的假设检验内容，而 检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。 所以处理分类变量的检验是基于变量计数，而不是变量本身的实际值。 下面通过生成一些虚假的人口统计数据，并通过 检验来检验它们是否不同： import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as stats 检验统计量。 独立性检验是统计学的另一种检验方式，它是根据次数判断两类变量彼此相关或相互独立的假设检验。
一、假设检验 假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。 在假设检验中常记这个概率为 α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作 H0。把与 H0 相反的假设称为备择假设，它是原假设被拒绝时而应接受的假设，记作 H1。 假设的形式 H0——原假设， H1——备择假设 双侧检验：H0:μ = μ0 ，H1:μ ≠ μ0 单侧检验：H0:μ ≥ μ0，H1:μ < μ0 或，H0: μ ≤ μ0， H1:μ > μ0 假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受 H0，就否定 H1；拒绝 H0，就接受 H1。 零假设检验 二、频数统计与独立性检验 离散型变量通过计算频数，然后进行独立性检验。
②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍： 卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 接下来通过卡方检验，来确定结论，使其具有统计学意义。 02 卡方检验 卡方检验在于比较期望频数和实际频数的吻合程度。 实际频数就是单元格内实际的观测数量，实际频率的分母为总样本数。 卡方检验的原假设是期望频数等于实际频数，即两个分类变量无关，备择假设则是有关。 通过公式计算得出卡方统计量，其值服从卡方分布。 卡方分布图如下，横轴为卡方统计量值，纵轴为P值，n为自由度。 ? 下面用Python对数据进行卡方检验。 from scipy import stats # chi2_contingency:卡方检验,chisq:卡方统计量值,expected_freq:期望频数 print('chisq = %6.4f
x2检验（chi-square test）或称卡方检验 x2检验（chi-square test）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法。 可以分为成组比较（不配对资料）和个别比较（配对，或同一对象两种处理的比较）两类。 通过实例计算，读者对卡方的基本公式有如下理解：若各理论数与相应实际数相差越小，x2值越小；如两者相同，则x2值必为零，而x2永远为正值。 四、行×列表的卡方检验（x2test for R×C table） 适用于两个组以上的率或百分比差别的显著性检验。 五、配对计数资料x2检验（x2test of paired comparison of enumeration data） 在计量资料方面，同一对象实验前后差别或配对资料的比较与两样本均数比较方法有所不同
和“SPSS学习笔记”的其他方法不同，卡方检验是针对计数资料的 目录 一、卡方检验、Fisher精确检验（2*2） 分析 操作 结果及分析 二、卡方检验（R×C） 分析 操作 结果及分析 三、配对卡方检验 分析 操作 结果及分析 ---- 一、卡方检验、Fisher精确检验（2*2） 分析： 案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性 所以使用Chi-Square Tests表格中的Pearson卡方检验的结果，X2==【】，P值=【】，按α=0.05检验水准，P<0.05，拒绝H0，差异有统计学意义，可以认为【。。不同】。 1、卡方检验（R×C）结果显示χ2=42.959，P < 0.001，按α=0.05的检验水准，拒绝H0，差异有统计学意义，提示不同血型的研究对象职业类型不同，两者之间存在一定的相关性。 血型与职业类型之间存在弱相关性，Cramer’s V = 0.207，P < 0.001 三、配对卡方检验 分析： 把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料
目录 一、卡方分布介绍 二、步骤 ---- 一、卡方分布介绍 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。 ---- 二、步骤 【分析】-【描述统计】-【交叉表】 将要分析进行卡方检验的两个变量分别选择至“行”、“列”，然后点击菜单右侧第二个按钮“统计”,在弹出的二级菜单中勾选“卡方” 发布者
卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度 加权指定频率变量，是进行卡方检验的必要步骤。 图3 对频数进行加权 加权完毕后，就可以进行卡方检验了，操作步骤如图4所示，在分析中选择描述统计，交叉表，将第一列数据指定行，将第二列数据指定为列，然后在统计中选择卡方，最后点击确定，软件将进行卡方检验 2.卡方检验结果解读 卡方检验结果如图5所示，个案处理摘要显示了有效数据和无效数据的数量。 似然比结果与卡方检验差别不大。
卡方检验可以用于判断两个类别变量的相关性是否显著。在分类的应用场景中可以用卡方检验选择特征，特征与目标变量的相关性越显著说明特征越重要，预测力越强。 一、先简单介绍一下卡方检验的步骤。假设y为目标变量，取值为好和坏，x为特征变量取值为高、中、低。 4、对于同一分布，卡方值越大，P就越小，但是不同特征的属性个数可能不一样，从而导致每个特征得到的卡方分布的自由度不同，因此在用卡方检验选择特征时，使用P值可能更准确，P值越小，特征越重要。 但总体而言，P值和卡方值选择的特征差别不是很大，下面会用实例说明。 二、上面简单的介绍了卡方检验的原理，下面看如何实现卡方检验选择特征。 1、先用python展示如何进行卡方检验，用上面所举的例子。
python卡方检验是什么 说明 1、统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏差程度，实际观测值与理论推断值之间的偏差程度决定了卡方值的大小。 卡方值越大，两者的偏差程度越大；相反，两者的偏差越小；如果两个值完全相等，卡方值为0。 2、一般适用于自变量X为离散类型，由于变量Y为离散类别值，数据一般呈正态分布。 contingency import numpy as np data = np.array([[41,25], [34,29]]) kt= chi2_contingency(data) print('卡方值 =%.4f, p值=%.4f, 自由度=%i expected_frep=%s'%kt) 以上就是python卡方检验的介绍，希望对大家有所帮助。
2）T检验 T检验共分为三种方法，分别是独立样本T检验，配对样本T检验和单样本T检验。 独立样本T检验和单因素方差分析功能上基本一致，但是独立样本T检验只能比较两组选项的差异，比如男性和女性。 3）卡方分析 卡方检验用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况，则应该使用卡方分析。 其他不同 一、what 1、卡方检验 Chi-Square Test 卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。 卡方检验：单样本卡方检验、两样本卡方检验、两分类变量间关联程度的度量、Kappa一致性检验、Mcnemar 配对卡方检验、分层卡方检验。 三、卡方检验和t检验的区别： 卡方检验和T检验的前提条件（原假设）是对立的： 卡方检验：假设没有相关性 T检验：假设没有差异（相等）
根据下列资料检验男性与女性饮酒者啤酒偏好是否相同。 作业数据： 图片 解： 第一步：在SPSS内输入数据 在输入数据时，在【变量视图】里面设置数据类型 设置后如图： 第二步：开启卡方检验 2.1对啤酒数量进行加权 数据–个案加权 2.2交叉表 2.3得出结果 Pearson卡方值为6.122，对应的显著性P值为0.047<0.05。
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