卡方检验中的自由度问题请教《医学统计学》第4版P82-83中的例题8.4如题:现有三种药物,欲研究其治疗心绞痛的疗效.另
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卡方检验中的自由度问题
请教《医学统计学》第4版P82-83中的例题8.4
如题:现有三种药物,欲研究其治疗心绞痛的疗效.另设一组安慰剂作为对照,实验结果见下
疗效 安慰剂 A药 B药 C药 合计
28 51 39 29 147
未缓解 70 12 20 29 131
合计 98 63 59 58 278
1.建立检验假设并确定检验水准
H0:四种疗法的心绞痛缓解率相同;
H1:四种疗法的心绞痛缓解率不同或不全相同;
α=0.05
2.计算检验统计量
X²=278×(28²/(98×147)+51²/(63×147)+39²/(59×147)+…+29²/(58×131)-1)
算得X²=47.51
3.查X²界值表,确定P值,做出推断结论
V=(3-1)(2-1)=2,(问题就在此处的自由度是不是应该是V=(4-1)(2-1)=3呢?)X0.05(2)=5.99,由于X²>X²0.05(2),则P
请教《医学统计学》第4版P82-83中的例题8.4
如题:现有三种药物,欲研究其治疗心绞痛的疗效.另设一组安慰剂作为对照,实验结果见下
疗效 安慰剂 A药 B药 C药 合计
28 51 39 29 147
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合计 98 63 59 58 278
1.建立检验假设并确定检验水准
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α=0.05
2.计算检验统计量
X²=278×(28²/(98×147)+51²/(63×147)+39²/(59×147)+…+29²/(58×131)-1)
算得X²=47.51
3.查X²界值表,确定P值,做出推断结论
V=(3-1)(2-1)=2,(问题就在此处的自由度是不是应该是V=(4-1)(2-1)=3呢?)X0.05(2)=5.99,由于X²>X²0.05(2),则P
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tsqj_sun 共回答了12个问题
|采纳率100%- 嗯,对.是书上印错了
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lisawxj1年前1
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hdgsotr 共回答了16个问题
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现在手头做的工作是三种疾病相关性比较I (137例)、II(244例) 、III(39例) 三种疾病.
不同症状分别为:A,B,C
I组:A 19例,B10例,C 72例
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III组分别与I组、II组比较A、B、C三种症状的发生率是否存在差异
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组别 症状 数量
1 1 19
1 2 10
1 3 72
2 1 29
2 2 36
2 3 65
3 1 6
3 2 6
3 3 25
分析的时候先用 数量这一列进行加权,之后使用卡方检验,分别选择行变量(组别)和列变量(症状)就可以了1年前查看全部
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|采纳率92.9%你把原始数据做个表格1年前查看全部
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|采纳率92.6%我也不是特别清楚.刚刚在看书的时候刚好看到这里,就把书上的给你说一下:在做方差齐性检验时,若为两样本,使用F双侧检验精度更好;若样本数量超过2个(≥3个)时,使用Bartlett检验精度更好:(1)样本含量较大时,直接使用bartlett检验;(2)样本含量较小时,要使用修正bartlett检验.bartlett检验室服从卡方检验的,具体原理涉及到bartlett球形分布(有点儿复杂),你只需要知道其应用范围就知道啦^_^1年前查看全部
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蛋白阳性染色为淡黄色、棕黄色或棕褐色。每个标本取15张切片,每张切片在染色均匀区随机选取5个高倍视野( ×100),每个视野计数100个细胞,由两位高年资病理科医生各自独立进行判断,采用二级计分法统计结果,并取平均值(mean score,MS)。判断标准:根据染色强度,将结果分为3级,分别表示为:1+,2+,3+;计算每100个细胞中阳性细胞数,然后二者相乘,即为最后评分。理论上结果的范围为0~300分 。
最后用t检验 得出P值。
空白对照组 给药组 P
正干预 176.08±9.093 146.44±6.402 0.000
负干预 169.46±9.813 147.58±6.652 0.000
P 0.001 0.385
但是我看很多文章似乎不是这么计算的,是每张切片随机观察具有代表性的10个高倍镜视野,根据胞膜胞质染色程度及染色细胞百分比进行评分:基本不着色者为0分,着色淡者为1分,着色适中者为2分,着色深者为3分;着色细胞占计数细胞百分比≤5%为0分,6%~25%为1分,26%~50%为2分,>50%为3分。将每张切片着色程度得分与着色细胞百分比得分相乘为其最后得分,0~1分为阴性(-),2~3分为弱阳性(+),≥4分为强阳性(++)。之后结果用卡方检验。
我的数据不知是否一定要用卡方检验,什么情况下用哪种统计方法?
lf_god1年前1
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kr2005 共回答了18个问题
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例如我在做调查,不同年龄的顾客到超市的频率,120每周1次,234人两周1次,300一个月一次,345人两个月及以上1次,这种情况是用卡方检验还是用方差分析.chongchengju2061年前3
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转身忘记你 共回答了19个问题
|采纳率94.7%在这题中,方差分析只能检验:
1.x09顾客数目是否受顾客年龄影响?
2.x09顾客数目是否受顾客到超市的频率的影响?
3.x09顾客数目是否受到顾客年龄以及频率的共同影响?
如果要检验顾客年龄与顾客到超市的频率之间有无关联,应该用独立性检验,而独立性检验要先构造似然比检验,再化作一个渐近服从卡方分布的统计量,再用卡方分布去检验的.
因此如果要检验顾客年龄与顾客到超市的频率之间有无关联,应近似用卡方分布检验. 但检验方法不是一般的“两总体均值已知,检验它们的方差是否相等”的那种卡方检验.你可以用统计软件进行独立性检验,则避免了钻研理论的麻烦.1年前查看全部
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组别 例数 初中及以下 大专及以上
实验组 52 22 23 7
对照组 50 18 24 8
本题利用SPSS12.0如何进行卡方检验?fatpcx1年前1
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nnxian 共回答了29个问题
|采纳率89.7%秩和检验就行1年前查看全部
- 卡方检验的结果分析,数据多为零是不是就没意义啊
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Valuex05dfx05Asymp.Sig.(2-sided)x05Exact Sig.(2-sided)x05Exact Sig.(1-sided)x05Point Probability
Pearson Chi-Squarex0522.897(a)x05 3x05.000x05.000x05x05x05
Continuity Correctionx05x05x05x05x05x05x05
Likelihood Ratiox0524.193x053x05.000x05.000x05x05x05
Fisher's Exact Testx0523.256x05x05x05.000x05x05x05
Linear-by-LinearAssociation x0521.222(b)x05 1x05.000x05.000x05.000x05.000
N of Valid Casesx05129x05x05x05x05x05x05
ax050cells (.0) have expected count less than 5.The minimum expected count is 9.77.
bx05The standardized statistic is -4.607
不明白为什么结果求出来多为.000,老觉得是不是拿出问题,还是怎么?我是SPSS白痴,希望说详细一点,mowdcn1年前1
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64321225 共回答了9个问题
|采纳率100%你的结果没有出任何问题,仅仅是你不了解SPSS的输出格式.SPSS结果的默认输出是小数点后3位,因此你的结果.000实际上表示该结果小于0.0005.如果你想看到完整的结果,可以双击该结果表格,再双击.000这个格子(鼠标右键单击可以调节小数点位数,增加小数点位数后你有可能需要调整该格子的宽度才能显示全部结果),然后拷贝、粘贴至Word里就可以看到完整的结果.
因此,你的结果没有任何问题,P值小于0.0005,具有统计学显著性.
The standardized statistic is -4.607表示Linear-by-LinearAssociation项的卡方结果21.222进行标准化转化后的结果为-4.607,其对应的P值小于0.0005,具有统计学显著性.Linear-by-LinearAssociation项的结果仅适用于行变量和列变量均为有序等级变量(如将年龄等级分为少年、青年、中年、老年四个等级,年龄逐级增加)的卡方检验(也就是双向有序卡方检验).1年前查看全部
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这个分析结果在论文中怎么文字分析说明?
tt的胡同1年前1
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西山脚下 共回答了20个问题
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freewindandrock 共回答了14个问题
|采纳率78.6%如果确实是这样,应该是接受原假设(也就是没有统计学意义),因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a (不包括等于a ,例如a=0.05)就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,不可能出现你说的情况.
原因很简单,在统计学领域,P小于a(不包括等于a )就拒绝原假设是一直以来的通用约定.也就是说,对于包不包括等于a这一点,并不存在一个科学的定义,仅仅是依据统计学领域的约定俗成.就像a值到底应该是多少才算小概率事件,这也没有一个科学的绝对定义,也只是根据各专业领域的约定俗成(也是有科学依据的,不能随意确定,但也不存在绝对的界限),大多数定为0.05,而有些定为0.1,0.01也是可以的.
如果你的领域制定的规则是在等于a 时也拒绝原假设,这也是完全没有问题的,只要规则是预先订好的,而不是得出结果后临时定的,就不会违反随机原则,也是有道理的.1年前查看全部
- 偏差、标准差、T检验、卡方检验是什么?
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VivianH 共回答了21个问题
|采纳率95.2%这些都是大学课程里面的概率论、数理统计中的知识1年前查看全部
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组别
实验组 9.1 27.3 45.5
对照组 52.0 32.0 4.0蝴蝶那条街1年前1
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gcq_fujitsu 共回答了29个问题
|采纳率86.2%由于你给出数据带,应该不是绝对值(真实的数据),而是 “百分数” ,无法进行卡方检验,请参照下列步骤进行操作.
建立数据文件:
组别:1(实验组),1,2(对照组),2;
结果,1,2,1,2;
频数:输入对应的绝对值.
选择Data > Weight Case.选择Weight cases by,把“频数”放入Frequency variable,单击OK按钮.
选择Analyze >Descriptive Statistics > Crosstabs.Row(s):组别;Column(s):结果.单击statistics统计量按钮.选择Chi-square,单击continue与OK按钮.
若总例数>=40,最小理论频数>5(expected count less than 5),则满足卡方检验条件,选择卡方值(Pearson Chi-Square)和及对应的P值(即Sig).若P0.05,则差异无统计学意义.1年前查看全部
- 有关于卡方检验的结果?谁能帮我分析一下?
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Chi-Square Tests
Value df Asymp.Sig.(2-sided)
Pearson Chi-Square 29.990(a) 5 .000
Likelihood Ratio 39.871 5 .000
N of Valid Cases 256
a 1 cells (8.3%) have expected count less than 5.The minimum expected count is 4.21.
卡方检验结果如上,本人统计基础差 没有办法解释上述检验结果
Value df Asymp.Sig.(2-sided)
Pearson Chi-Square 29.990(a) 5 .000
Likelihood Ratio 39.871 5 .000
N of Valid Cases 256
a 1 cells (8.3%) have expected count less than 5.The minimum expected count is 4.21
这个表格感觉比较清楚了sale201年前1
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ppkdcppkk 共回答了14个问题
|采纳率85.7%先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量;然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.(此处因变量应为观点的分布,卡方检验时将性别、年龄及工作同时调入列变量,SPSS会给出三个列联表,根据P值找出适宜的自变量;因为因变量为分类资料,故一般的线性回归是不可以的,而Logistic回归对这类资料就比较适用了,可以找出对因变量贡献最大的自变量).1年前查看全部
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如何用SPSS做卡方检验
对照组:68 80 60 65 56 62 65 78 65 58 56 72 80 72 62 65 58 38 32 52 30 48 70 75
A租:38 60 68 84 58 58 84 46 75 68 64 82 62 88 65 40 84 48 82 62 58 65 72 32 65
51 70 78上帝VS流川枫1年前1
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P值
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实验组x0540x050(0%)x05 0(0%)
对照组x0540x0515(6%) 4(1.6%)
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|采纳率90%卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合.
同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验.敏感性分析是指改变某些影响结果的重要因素后,再分析合成结果和同质性是否发生变化,以判断结果的可靠性和稳定性.
我想应该可以这么理解,卡方是指样本与母本之间进行比较,看这两者的差异有多大,这种差异是不是可以接受.而同质性是指所取样本的内部比较,测量结果是不是足够稳定,所得结果是否可取.
不过,同质性高的话不一定效度高,同质性高的同时效度也高才算是取样结果可以信任.
只是理论上是这么说,实际中做起来完全不是这个样子.1年前查看全部
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若是等级资料,无需进行正态性检验,直接使用秩和检验.
若是无序分类资料,才会使用卡方检验,从你的文字中看,不会使用卡方检验.1年前查看全部
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如题,以上都在何时运用啊?气死我不太懂求达人!骑马聊天的猪1年前1
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燮弦99866 共回答了16个问题
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t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计量服从t分布.实践应用中,t检验比z检验常用,因为不容易知道总体的方差.t检验来源于戈斯特的笔名student.
f检验主要用于方差分析,方差分析中,组间均方比上组内均方服从F分布,它是为了纪念费雪(此人对统计学贡献巨大)
卡方检验主要为了检验某个样本是否服从某种分布,是一种样本分布检验,他的发明者如果没记错的话应该是皮尔逊.在交叉列表分析中卡方分布会用到.
多方回归我没听说过.
独立样本t检验用于比较两个不同样本之间的均值是否相等.
配对样本t检验是指同一个样本在两个不同时候均值的比较,比如比较某种减肥要的效果.
相关性主要似乎看两个变量之间的紧密程度
方差分析用于检验某因素的影响显著程度.1年前查看全部
- 卡方检验 自由度为1,计算出的卡方值是55.77062523,P值是8.14394E-14 说明什么?
我是丹丹31年前1
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恐怖yy 共回答了19个问题
|采纳率89.5%不知道你是什么情况下的卡方检验,卡方值很大,P值非常小,8.14394乘以十的负十四次方,推翻零假设.
要么是N组样本量不相等,或者不同类别样本量不相等,不知道你的具体情况.1年前查看全部
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卡方检验结果提示有6单元格(50%)期望值小于5最小期望数0.96
结果有pearson卡方、似然比、线性和线性组合,我应该看哪个结果,
事实上有0的空格表示有或无的界限,应该更能够证明组间的差异,但是却不能用统计数字来表示,感觉是一种遗憾.我已合并,但总觉得有点支离破碎的感觉.yygxin987651年前1
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|采纳率86.4%在做卡方检验时,如果在列联表中的单元格的个案数出现少于5的时候就会出现你那个提示,一般有一两个单元格的个案数少于5,软件计算得到的卡方值会自动经过优化,得到比较精确的卡方值.但是当个案数少于5的单元格占到一半或者3/4时,就不适合做卡方检验了,一般可以通过合并组别,来减少个案数少于5的单元格.
另外,虚机团上产品团购,超级便宜1年前查看全部
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怎么在有的习题集中,是(实际值-理论值-0.5)/理论值的加和?sunwet1年前1
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花正时 共回答了24个问题
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其中O是实际值,E是理论值,好久没用到了这个了..1年前查看全部
- 卡方检验后的P值为什么和CI的值不同?95%置信区间怎么写?(如图)
卡方检验后的P值为什么和CI的值不同?95%置信区间怎么写?(如图)
一般论文里的P值指的是0.845?
然后95%置信区间是0.441-1.954 ?
kjiu391年前1
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iamwanzi 共回答了19个问题
|采纳率94.7%CI的上下限就是置信区间的上下限 p值用来判断结论是否有效的1年前查看全部
- 卡方检验的The minimum expected count is
卡方检验的The minimum expected count is
P值是0.000,卡方值是43.593,但下面的The minimum expected count is 48.30,是不是说明卡方检验有统计意义但可信度不高啊?熊猫小弟1年前3
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ypurple 共回答了14个问题
|采纳率85.7%不是的,The minimum expected count is XXX只是提醒你注意Pearson卡方检验是否可靠.Pearson卡方检验对理论频数(expected count )有一定要求,当理论频数小于5的格子比例达到或超过20%时,Pearson卡方值偏离卡方分布较大,导致计算出的P值不准确,此时应该改用确切概率法.
你的结果理论频数最小为48.3,不存在以上问题,因此使用Pearson卡方值没有任何问题,结果是可靠的.1年前查看全部
- 卡方检验的应用条件
神奇傻子1年前1
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非男即女 共回答了17个问题
|采纳率94.1%1.随机样本数据; 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况: 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T<5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检...1年前查看全部
- 英语翻译而9.69的值小于19.68,说明卡方检验的预测值时可以接受的.因为预测销售量与实际销售量之间存在差异,且预测值
英语翻译
而9.69的值小于19.68,说明卡方检验的预测值时可以接受的.
因为预测销售量与实际销售量之间存在差异,且预测值低于实际值,所以要通过调试K和B来使得预测销售量是实际销售量更加接近.
由于检测中得到的第五年的预测值与实际值存在偏差,为了让预测销售量与实际销售量更加接近,所以决定调整K和B的值以降低MAE和MSE的值.
无论是当α=0.2还是α=0.5时多算出来的值都大于卡方值,说明卡方检验的预测值时不可以接受的.通过对指数平滑法和简单平滑法进行比较发现,当使用指数平滑法时得到的预测值是卡方检验可以接受的,而简单平滑法计算出的预测值时卡方检验所不能接受的,所以使用指数平滑法来计算更好.
通过观察预测销售量和实际销售量的线基本吻合,但是MAE和MSE的值仍比较大所以通过调试K和B的值来降低MAE和MSE的值
通过观察预测销售线上的点普遍高于实际销售线上的点.所以需要调试K和B的值使其更加的接近.-二丑-1年前2
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AYYEUDCZ 共回答了21个问题
|采纳率76.2%而9.69的值小于19.68,说明卡方检验的预测值时可以接受的.
And the value of 9.69 is smaller than 19.68,which means the forecast value of the Chi-square test is acceptable.
因为预测销售量与实际销售量之间存在差异,且预测值低于实际值,所以要通过调试K和B来使得预测销售量是实际销售量更加接近.
For there are differences between the forecast sales and actual sales,and the forecast value is lower than the actuallue,therefore it needs to go through the debugging of the K and B' value to make the forecast sales and the actual sale more close to each other.
由于检测中得到的第五年的预测值与实际值存在偏差,为了让预测销售量与实际销售量更加接近,所以决定调整K和B的值以降低MAE和MSE的值.
For there was difference from the testing of the 5th year's forecast sales and the actual sales.In order to make the forecast sales more close to the actual sales,so I decided to adjust the value of K and B to lower the value of the MAE and MSE.
无论是当α=0.2还是α=0.5时多算出来的值都大于卡方值,说明卡方检验的预测值时不可以接受的.通过对指数平滑法和简单平滑法进行比较发现,当使用指数平滑法时得到的预测值是卡方检验可以接受的,而简单平滑法计算出的预测值时卡方检验所不能接受的,所以使用指数平滑法来计算更好.
No matter whether a=0.2 or a=0.5,the calculated values mostly would be bigger / higher than the Chi-square values,which demonstrates that the forecast values of the Chi-square test would not be unacceptable.Through the comparison of the exponential smoothing method and the simple smoothing method,we found that when using of the exponential smoothing method,the obtained forecast value would be acceptable by the Chi-square test,and when using of the simple smoothing method,the obtained forecast value would not be acceptable by the Chi-square test.Therefore,it would be better to use the exponential smoothing method for the calculation.
通过观察预测销售量和实际销售量的线基本吻合,但是MAE和MSE的值仍比较大所以通过调试K和B的值来降低MAE和MSE的值
Through observation,the forecast sales and the actual sales were basically concided,but the values of K and B were still a bit too high,so it needs to debug the values of K and B to lower the values of the MAE and MSE.
通过观察预测销售线上的点普遍高于实际销售线上的点.所以需要调试K和B的值使其更加的接近.
Through observation,the points on the forecast sales line,which were generally higher than those points on the actual sales line,so the value of K and B need to be debugged to make them closer to each other.1年前查看全部
- spss 方差分析?卡方检验?两两比较?
spss 方差分析?卡方检验?两两比较?
我想分析在 不同的自我形象满意度(5个级别:很满意,很不满意,一般,不太满意,很不满意)对各种生活事件(工作、生理满足、活动)所带来的幸福感(用均分表示的,分数越大,带来的幸福感越强)有影响,该用什么方法? 用方差分析的话会不会太粗糙,是不是要用卡方检验,两两比较?那该如何处理呢?求高手解救,万分感谢,好人一生平安~~
那个我在做卡方检验时该把哪项放在数据处理的加权中?
那个幸福感我用的是均数,计算不了频数和百分率
那我该怎么办?
哈,突然发现我还有金币,感谢帮助的人erin5281年前1
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wwwwokok 共回答了14个问题
|采纳率78.6%幸福感用均数来代替 而自我形象是分等级的,那就是应该采用方差分析来做的
如果你的幸福感已经算成了均数,没有原始记录,那就没办法 只能用方差分析
如果你可以把幸福感也按照等级分出来,那就采用卡方检验1年前查看全部
- 皮尔逊x2检验和卡方检验一样吗?如果不一样有什么区别啊
July3651年前1
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我是那个床单 共回答了22个问题
|采纳率90.9%皮尔逊x2检验是检验实际频数和理论频数是否较为接近,统计学家卡尔?皮尔逊1900年提出了如下检验统计量:X^2=∑{【(实际频数-理论频数的)^2】/理论频数}
它近似服从自由度为V =组格数-估计参数个数-1 的 分布.式中,n 是样本量,理论频数是由样本量乘以由理论分布确定的组格概率计算的.求和项数为组格数目.
皮尔逊 统计量的直观意义十分显然:是各组格的实际观测频数与理论期望频数
的相对平方偏差的总和,若 值充分大,则应认为样本提供了理论分布与统计分布不同的
显著证据,即假设的总体分布与总体的实际分布不符,从而应否定所假定的理论分布.所以,
应当在 分布密度曲线图的右尾部建立拒绝域.
卡方检验有很多种,跟他们叫卡方检验是因为构造的统计量服从或近似服从卡方分布,然后再根据卡方分布建立检验规则,比如检验正态总体方差的是否为某定值的卡方检验 构造的统计量是那样的~这个统计量服从n-1的卡方分布,所以这个检验也叫卡方检验1年前查看全部
- spss做卡方检验遇到的问题目前本人用SPSS做卡方检验,大致内容是:问卷调查,调查人群分4组,每道题目有5个答案(A
spss做卡方检验遇到的问题
目前本人用SPSS做卡方检验,大致内容是:问卷调查,调查人群分4组,每道题目有5个答案(A B C D E),我想要比较在每道题中,4组人群中答案有无差异.1能否用卡方检验的RXC做?2在SPSS中是否也是用交叉表(见下图)所示?3.怎样理解spss的结果?
xmuv1年前1
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时常孩子 共回答了16个问题
|采纳率93.8%可以的,先加权频数,然后交叉表,看sig就行1年前查看全部
- 五组病例样本数有N大于30的 ,有N小于10的,还能用卡方检验吗?或者还能用t检验吗
孤鹰0011年前1
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biandanz 共回答了16个问题
|采纳率87.5%如果所有组的样本数都大于5,对卡方检验的影响可以忽略不计.如果个别小于5的,可以用fisher精确检验或者合并到其他组.
t检验的要求比较高,理论上要求每组在30人以上.实际上不宜相差过大.1年前查看全部
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