程序包BDSA中的函数z.test（）可以快速地实现方差己知时两总体均值差的假设检验。
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
Cochran-Armitage trend test，简称为CAT趋势检验，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个分类变量关联性的检验方法，和卡方检验不同的是，该方法要求其中一个分类变量必须只有两个类别，另外一个变量则是一个有序的分类变量。
因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
做临床数据分析的时候我们经常会用卡方检验或者Fisher精确检验去看看不同的临床特征在两组里面有没有显著差异。今天小编就带大家来重现一下下面这篇paper的Table2
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
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
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
Apache Spark中的理念之一就是提供丰富友好的内置库，以便用户可以轻松组织数据管道。随着 Spark，尤其是 MLlib 在数据科学家和机器学习从业者中迅速风靡，我们窥见了模型拟合之外对数据分析支持的需求。为了满足这种需求，我们开始添加通用统计函数的可扩展实现来升级数据管道的各个组件。现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持：
利用逻辑回归进行客户流失预警建模中涵盖了许多比较细的知识点，思维导图只展示了极小的一部分，相关知识点链接将穿插在文中。
数据挖掘中，特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。
对于每一个医学狗来说，科研数据的统计分析是无法逾越的高墙，从课题设计，论文发表，毕业答辩，执医考试到基金课题申请，SCI撰写发表……任何一步都离不开数据的统计分析。
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
大家应该很熟悉卡方检验，卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据（样本量>40）。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种
今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。
接上一期的分享，今天继续学习统计学的相关知识，今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用（一类错误与二类错误）以及相关、因果以及回归关系。
效力分析是实验设计阶段非常重要的一部分内容，它主要是帮助我们确定在指定显著性条件下实验所需要的样本量并评估该实验设计的统计效力。通过效力分析，我们也能给出在现有的样本量下该实验结论的可靠性。如果结论的可靠性非常低，那么几乎可以宣布这个实验是无效的，我们应该修改或者直接终止实验。由此看来，效力分析是我们在进行研究时需要重视的一部分内容。
在评估结构方程模型的拟合，很常见的应用是研究χ2进行测试，因为在给定足够大的样本量的情况下，它几乎总会检测出模型与数据之间的统计上的显着差异。因为，我们的模型几乎总是数据的近似值。如果我们的模型的协方差矩阵实际上匹配抽样变异中的样本协方差矩阵，该χ2 无论样本量多大，该检验在统计学上均无统计学意义。
假设指的是当我们没有足够的证据支持一个结果时，先可以假定一个结果。这个事先给出的假定结果，就叫做原假设（或零假设, H0），同时提出与之相对应的假设，叫做备择假设（H1)。
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，可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验，在SPSS软件中，默认H0成立，即观察频数和实际频数无差别，即两组变量相互不产生影响，两组变量不相关，如果检验P值很高，则假设检验通过；如果检验P值很低，则检验不通过，观察频数和实际频数有差别，两组变量相关。SPSS数据检验具有很强的科学性和完备性，因此给出的报告也较复杂，下面就来进行SPSS卡方检验结果解读。
和卡方检验类似，费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验，适用于样本个数很小的情况。在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的p值很精确。
如果你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考：
非参数检验是指在母体不服从正态分布或分布情况不明确时，即不依赖母体分布的类型，用以检验数据是否来自同一个母体假设的一类检验方法，又称分布自由检验。
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详细演示一遍吧。
如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排序，其评估指标也会不同。
在统计分析中,我们会听到很多检验,有T检验,卡方检验,秩和检验,F检验,费舍尔检验等等,这么多检验,光听就要晕了,还怎么用啊?哪种检验什么时候能用什么时候不能用,能用的检验效果好不好,有什么优缺点
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符，或者是否组间的频数分布有（显著）差异。
我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。关于这套临床数据的下载可以参考
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
作者：Matteo Courthoud 翻译：陈超校对：赵茹萱本文约7700字，建议阅读15分钟本文从可视化绘图视角和统计检验的方法两种角度介绍了比较两个或多个数据分布形态的方法。 从可视化到统计检验全方位分布形态比较指南： 图片来自作者 比较同一变量在不同组别之间的经验分布是数据科学当中的常见问题，尤其在因果推断中，我们经常在需要评估随机化质量时遇到上述问题。 我们想评估某一政策的效果（或者用户体验功能，广告宣传，药物，……），因果推断当中的金标准就是随机对照试验，也叫作A/B测试。在实际情况下，我们会
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
我们前面讲过方差分析，方差分析的应用场景是什么样子的呢？不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候，我们可以用方差分析。请注意，这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时，我们用方差分析，想一下什么类型的数据可以求均值呢？是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性差异呢？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。
指象：谓天以景象示意，出自于《汉书》；希望以数据指象为言语，得一类而达之。感谢一路走路，不离不弃的你们，谢谢。
该论文名为《Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility》，论述了武汉金银潭医院、南方科技大学、上海交大、武汉中南医院等8家单位的最新研究成果——A、B、AB和O型这几种不同血型与新冠肺炎易感性存在的关联。
频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布，这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的。
首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来，我先回到卡方检验的诞生的之地。
本文介绍了一种使用卡方检验计算特征选择方法，并利用Hive SQL实现卡方检验值的计算。通过一个示例数据集，展示了如何运用该方法进行特征选择。
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