卡方檢驗的適用條件:卡方檢驗的適用範圍[朗讀]

適用於四格表應用條件:1)隨機樣本數據.兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況:(1)所有的理論數t≥5並且總樣本量n≥40,用pearson卡方進行檢驗.(2)如果理論數t〈5但t≥1,並且n≥40,用連續性校正的卡方進行檢驗.(3)如果有理論數t〈1或n〈40,則用fisher's檢驗.2)卡方檢驗的理論頻數不能太小.r*c表卡方檢驗應用條件:1.r*c表中理論數小於5的格子不能超過1/5;2.不能有小於1的理論數.我的實驗中也不符合r*c表的卡方檢驗.可以通過增加樣本數、列合併來實現。

1.隨機樣本數據;2.卡方檢驗的理論頻數不能太小.兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況:1.所有的理論數t≥5並且總樣本量n≥40,用pearson卡方進行檢驗.2.如果理。

你的數據不適合使用卡方檢驗.卡方檢驗用於2個變量都屬於分類變量(例如性別、婚姻狀態等,屬於定性數據)時的數據分析,例如要分析性別與色盲之間(色盲一般分為「有」和「無」2個分類,屬於定性變量)的關係,就可以使用卡方檢驗.你的數據一個變量是組別(分為對照組和a租),而另一個變量(你的測定值)基本上可以說是定量數據(定量變量,例如身高、體重等都屬於這一類),這種情況首先考慮使用成組t檢驗.是否可以解決您的問題。

兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況:1.所有的理論數t≥5並且總樣本量n≥40,用pearson卡方進行檢驗.2.如果理論數t3.如果有理論數t統計專業研究生工作室為您服務。

卡方檢驗,是一種用途較廣的計數資料的假設檢驗方法,屬於非參數檢驗的範疇,主要是比較兩個及兩個以上樣本率(構成比)以及兩個分類變量的關聯性分析.其根本思想就是在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或擬合優度問題.描述總體統計特徵的指標稱為參數,總體一旦確定下來,參數就是固定不變的常量。