非参数检验—卡方检验

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——A·May

S-29T-60

卡方检验

卡方检验适用于非参数分布，主要用于以下三个方面：

第一，用于检验数据是否为卡方分布的状态，即用来检验某个数值出现的次数是否是均匀。

第二，用于四格表的差异分析，两行两列的数据是否存在显著差异。

第三，用于行列表差异分析，三行及三行以上的数据是否存在显著差异。

通常，第一方面的使用较少，卡方检验主要用于四格表和行列表的差异分析，标准特征就是次数或者个数问题，不是正态分布。

1

卡方分布检验

五天零件加工不合格的次数是否存在显著差异?

1.数据有两个变量，且明显小数据不是正态分布

2.给个数加权

3.卡方检验

分析；非参数检验；

旧对话框；卡方检验

4.查看结果

发现，Sig值小于0.05，说明残次品个数在这五天中存在显著的差异。这个差异表现在第五天的残次品个数明显是最高的，第一天的残次品个数是最小的。

2

卡方分布检验

每个数出现次数是否是均匀？？

注意不要搞混次数与数值

1.假设彩票出现的数字如下

2.卡方检验

3.查看结果

如果Sig值小于0.05，说明理数值分布就服从卡方分布吗？？？？

小伙伴们一定注意，关于分布状态的检验，原假设是数据服从这一分布状态。所以，这里Sig值大于0.05表明这些数字的分布是符合卡方分布的。

3

四格表卡方检验

比较男女性别在英语成绩是否及格上

是否存在显著差异？

1.标准Excel中的四格表

2.到了SPSS中的四格表（这种最常见）

或者是（这种最好用）

2.以第二种为例，进行差异分析

首先进行加权频数，第一种四格表不用加权

3.交叉表，卡方

4.查看结果

由于是自己编的数据，所以实验结果并不显著，我可以换一下，再看看。

5.调整数据

6.重复步骤，查看实验结果

结果发现，Pearson卡方是显著的，说明此时，男生和女生（行）在英语是或否及格（列）的水平上存在显著差异。这差异体现在男生通过率为12/102=11%，而女生的通过率有45/102=44%。

4

行列表卡方检验

检查不同专业的学生的英语成绩上

是否有显著差异？

1.行列表，比四格表多出n行或者列

2.加权频数

3.交叉表卡方检验

4.实验结果

查看Sig值小于0.05，说明不同专业方向在英语成绩上有显著性差异，具体差异也可以计算一下。

卡方检验就这么结束喽

对于卡方检验，记住四格表的格式就OK！

我是May,明天见!

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