浙江大学统计学第六讲卡方检验
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统计学中的卡方检验卡方检验是一种常用的统计学方法,用于判断两个或多个变量之间是否存在显著性差异。
本文将介绍卡方检验的原理、应用场景以及实际操作步骤。
一、卡方检验原理卡方检验基于观察数据与理论数据之间的差异来判断变量之间的相关性。
它通过计算卡方值来衡量观察值与理论值之间的偏离程度,进而判断差异是否具有统计学意义。
二、卡方检验的应用场景卡方检验广泛应用于以下几个方面:1. 样本观察与理论值比较:用于比较观察数据与理论数据之间的差异,例如检验一个硬币是否是公平的。
2. 不同群体之间的差异性:用于比较不同群体之间某一属性的差异,例如男性和女性在某一疾病患病率上是否存在显著性差异。
3. 假设检验:用于判断两个或多个变量之间是否存在显著性关联,例如是否存在两个变量之间的相关性。
三、卡方检验的基本思路卡方检验的基本思路是建立原假设和备择假设,通过计算卡方值和查表得到结果。
具体步骤如下:1. 建立假设:设立原假设H0和备择假设H1。
原假设通常假定两个变量之间不存在显著性关联,备择假设则相反。
2. 构建列联表:将观察数据按照行和列分别分类计数,得到列联表。
3. 计算期望频数:根据原假设计算每个单元格的期望频数,即在假设成立的条件下,各个单元格的理论频数。
4. 计算卡方值:根据观察频数和期望频数计算卡方值,计算公式为Χ²=∑[(O-E)^2/E],其中O为观察频数,E为期望频数。
5. 查找临界值:根据自由度和显著性水平,在卡方分布表中找到对应的临界值。
6. 判断结果:比较计算得到的卡方值与临界值,若卡方值大于临界值,则拒绝原假设,认为差异具有统计学意义。
四、卡方检验的实例分析假设我们想要研究吸烟和肺癌之间的关系,我们收集了300人的数据,包括是否吸烟和是否患有肺癌的情况。
观察数据如下:吸烟非吸烟总计患有肺癌 80 40 120未患肺癌 100 80 180总计 180 120 300根据这些数据,我们想要判断吸烟与肺癌之间是否存在显著性关联。