卡方檢驗的適用條件:卡方檢驗的適用範圍[朗讀]

卡方檢驗一般用於檢驗一個樣本是否符合預期的一個分布.原理就是,把預期的分布分成幾個互不相交的區域,每個區域的理論機率可知.然後看樣本值落在這些區域的頻率,是否跟理論機率差不多。

卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法,它在分類資料統計推斷中的應用,包括:兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗;多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類。

統計學中卡方檢驗主要是用於醫學、生物學的統計它用途很廣的一種假設檢驗方法,這裡我們主要學習它在分類資料統計推斷中的應用,包括:兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗;多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等.在分類資料統計分析中我們常會遇到這樣的資料,(它的適用條件):如兩組大白鼠在不同致癌劑作用下的發癌率如下表,(檢驗目的)問兩組發癌率有無差別。

常用於分類數據相關性的檢驗數據分布特徵等等.如列聯表檢驗中會用到。

1.建立數據集2.定義頻數變量3.配對卡方檢驗4.選擇統計方法:mcnemar5.結果分析:按α=0.05水平拒絕h0,接受h1,可以認為兩種方法的檢測結果不同.樣本率的解釋是某一樣本中,某件事發生的頻率或機率卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法,它在分類資料統計推斷中的應用,包括:兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗;多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等.卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度,實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合卡方值越小,偏差越小,越趨於符合,若兩個值完全相等時,卡方值就為0,表明理論值完全符合。