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- 卡方检验的作用和应用条件卡方检验的作用
- 已知：甲乙两组数据的平均数都是5，甲组数据的方差 ，乙组数据的方差 ，下列结论中正确的是 A．甲组
- 两样本比较的秩和检验中，甲组中最小数据有2个0.2.乙组中最小数据有3个0.2.则数据0.2对应的秩次为
卡方检验的作用和应用条件卡方检验的作用
关于卡方检验的作用和应用条件，卡方检验的作用这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！1、卡方检验是用途很广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
2、一、卡方检验基本思想 在分类资料统计分析中我们常会遇到这样的资料，如两组大白鼠在不同致癌剂作用下的发癌率如下表，问两组发癌率有无差别?----------------------------------------------------------- 处理 发癌数 未发癌数 合计 发癌率%------------------------------------------------------------ 甲组 52 19 71 73.24 乙组 39 3 42 92.86-------------------------------------------------------------- 合计 91 22 113 80.33---------------------------------------------------------------52 1939 3是表中最基本的数据，因此上表资料又被称之为四格表资料。
3、卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。
4、每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等(均等于两组合计的发癌率)的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为71*91/113=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。
5、二、四格表资料的卡方检验 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。
6、1. 专用公式:若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=(ad-bc)2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，自由度v=(行数-1)(列数-1)2. 应用条件: 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。
7、当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
8、三、行X列表资料的卡方检验 行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。
9、1. 专用公式:r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]2. 应用条件: 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。
10、当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行X列表资料卡方检验的应用条件。
11、而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。
12、四、列联表资料的卡方检验:同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。
13、1. R*C 列联表的卡方检验:R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行X列表资料的卡方检验相同。
14、2. 2*2列联表的卡方检验:2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。
15、当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=(ad-bc)2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。
16、列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。
本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。
已知：甲乙两组数据的平均数都是5，甲组数据的方差 ，乙组数据的方差 ，下列结论中正确的是 A．甲组
两样本比较的秩和检验中，甲组中最小数据有2个0.2.乙组中最小数据有3个0.2.则数据0.2对应的秩次为
在两样本比较的秩和检验中，当遇到相同的数据值时，我们通常需要对这些相同值赋予相同的秩次。
然而，当这些数据值位于不同组别时，处理方式会有所不同。
针对您提出的问题，我们首先需要明确一点：在秩和检验中，数据的秩次是根据其在所有观测值中的大小顺序来确定的，而不是单独在各自组别中确定。
现在，让我们具体分析甲组和乙组中的最小数据0.2的情况。
由于甲组有2个0.2，乙组有3个0.2，这些数据值在所有观测值中是最小的，因此它们应该被赋予最小的秩次。
但是，由于它们在两组中都存在，我们不能简单地将它们各自在组内排序。
正确的做法是，首先将所有观测值放在一起进行排序。
由于0.2是所有数据中的最小值，它们将共同获得最小的秩次。
但是，因为有5个相同的0.2值，我们需要对这些相同的值赋予相同的秩次。
在这种情况下，通常的做法是将这些相同值的秩次取为它们秩次的平均值。
假设总共有N个观测值，那么这5个0.2的秩次将是它们原本应有的秩次的平均值。
例如，如果N足够大，使得这5个0.2的秩次原本应该是1, 2, 3, 4, 5，那么它们的平均秩次将是/5 = 3。
因此，每个0.2将被赋予秩次3。
然而，需要注意的是，这里的解释是基于一个简化的例子。
在实际应用中，当存在多个相同的数据值时，秩次的计算可能会更加复杂，特别是当这些数据值不是所有观测值中的最小值时。
此外，具体的秩次计算还可能受到所用统计软件或具体秩和检验方法的影响。
因此，在实际应用中，建议参考相关统计软件的文档或咨询专业统计人员以获取准确的秩次计算方法。
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