SAS002卡方检验全章+总结
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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。
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52197173.24乙组3934292.86合计912211380.33 52 19 39 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。
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。
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。
利用统计学软件分析结果如下:data kafang; input row column number @@; cards; 1 1 52 1 2 19 2 1 39 2 2 3 ; run; proc freq; tables row*column/chisq; weight number; run;统计量自由度值概率卡方16.47770.0109(有统计学意义)似然比卡方17.31010.0069连续校正卡方15.28680.0215Mantel-Haenszel 卡方16.42030.0113Phi 系数-0.2394列联系数0.2328Cramer 的V-0.2394二联表的卡方检验方法假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数列联表为:y1y2总计x1aba+bx2cdc+d总计a+cb+da+b+c+d 若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。
卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。
它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。
本文将介绍卡方检验的基本原理及其应用。
一、卡方检验的基本原理卡方检验的基本原理是基于观察频数与期望频数之间的差异来判断变量之间的关联性。
在进行卡方检验之前,我们需要先了解以下几个概念:1. 观察频数(O):指实际观察到的频数,即实际发生的次数。
2. 期望频数(E):指在假设条件下,根据总体比例计算得到的预期频数。
3. 自由度(df):指用于计算卡方统计量的自由变量的个数。
卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ((O-E)²/E)其中,Σ表示对所有分类进行求和。
卡方统计量的计算结果服从自由度为(df = (行数-1) * (列数-1))的卡方分布。
通过查表或计算卡方分布的概率值,我们可以得到卡方统计量的显著性水平。
二、卡方检验的应用卡方检验可以应用于多种场景,以下是几个常见的应用示例:1. 检验两个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断性别与喜好类型之间是否存在关联。
我们可以将性别作为一个分类变量,喜好类型作为另一个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。
2. 检验观察频数与期望频数之间的差异:例如,我们可以使用卡方检验来判断某种药物对疾病治疗的有效性。
我们可以将治疗组和对照组作为两个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。
3. 检验多个分类变量之间的关联性:例如,我们可以使用卡方检验来判断不同年龄段、不同教育程度和不同收入水平之间是否存在关联。
我们可以将年龄段、教育程度和收入水平作为多个分类变量,然后根据实际观察到的频数和期望频数进行卡方检验。
三、卡方检验的局限性虽然卡方检验是一种常用的统计方法,但它也有一些局限性:1. 对样本量要求较高:卡方检验对样本量的要求较高,当样本量较小时,卡方检验的结果可能不够可靠。
卡方检验的基本原理卡方检验是一种常用的统计方法,用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联。
它基于卡方统计量的计算,通过比较实际观察值与理论预期值之间的差异来判断变量之间的关系。
一、卡方统计量的计算卡方统计量的计算基于观察频数与期望频数之间的差异。
观察频数是指实际观察到的数据,而期望频数是指在假设条件下,根据总体比例计算出的预期值。
卡方统计量的计算公式如下:χ² = Σ (观察频数 - 期望频数)² / 期望频数其中,Σ表示对所有分类进行求和。
二、卡方检验的步骤卡方检验的步骤主要包括以下几个方面:1. 建立假设在进行卡方检验之前,需要先建立假设。
通常有两种假设,即原假设(H0)和备择假设(H1)。
原假设是指变量之间不存在显著性关联,备择假设是指变量之间存在显著性关联。
2. 计算卡方统计量根据观察频数和期望频数,计算卡方统计量。
根据计算得到的卡方统计量,可以判断变量之间的关系是否显著。
3. 确定自由度自由度是指可以自由变动的独立变量的个数。
在卡方检验中,自由度的计算公式为自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1)。
4. 查找临界值根据自由度和显著性水平,查找卡方分布表中的临界值。
显著性水平通常设定为0.05或0.01,表示在这个水平下,拒绝原假设。
5. 判断结果比较计算得到的卡方统计量与临界值,如果计算得到的卡方统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为变量之间存在显著性关联;如果计算得到的卡方统计量小于临界值,则接受原假设,认为变量之间不存在显著性关联。
三、卡方检验的应用卡方检验广泛应用于各个领域,特别是在医学、社会科学和市场调研等领域。
以下是一些常见的应用场景:1. 健康调查卡方检验可以用于分析不同因素对健康状况的影响。
例如,可以通过卡方检验来判断吸烟与患肺癌之间是否存在显著性关联。
2. 市场调研卡方检验可以用于分析不同市场策略对销售额的影响。
例如,可以通过卡方检验来判断不同促销活动对销售额的影响是否显著。
卡方检验知识点总结卡方检验的原理是基于观测值与期望值的差异来进行判断的。
在卡方检验中,我们会对观测频数和期望频数进行比较,从而得出相关性的结论。
下面将详细介绍卡方检验的相关知识点。
1. 卡方检验的基本思想卡方检验的基本思想是比较观测频数与期望频数之间的差异,通过检验这种差异是否显著来判断两个变量之间的关系是否存在。
当观测频数与期望频数之间的差异较大时,可以认为两个变量之间存在相关性;当观测频数与期望频数之间的差异较小时,可以认为两个变量之间不存在相关性。
2. 卡方检验的适用条件在进行卡方检验时,需要满足一定的条件才能得到可靠的结果。
首先,变量的测量水平必须是分类(或者说是定性的)。
其次,样本的观测数据必须是频数形式,而且样本量要足够大(通常要求每个单元的期望频数不小于5)。
最后,在进行卡方检验前,需要明确变量之间的关系是独立的还是相关的。
3. 卡方检验的类型卡方检验有两种类型:独立性检验和拟合优度检验。
独立性检验是用于判断两个分类变量之间是否存在相关性,可以用于解决“两个变量关系是否显著”这类问题;拟合优度检验是用于判断观测频数与期望频数之间是否存在差异,可以用于解决“观测数据是否符合某种理论模型”这类问题。
4. 卡方检验的步骤进行卡方检验时,首先要确定研究的问题类型(是独立性检验还是拟合优度检验),然后计算卡方值,最后根据卡方值进行显著性检验。
具体的步骤如下:- 确定问题类型:根据研究的问题类型选择相应的卡方检验类型,是独立性检验还是拟合优度检验。
- 构建假设:根据问题类型构建原假设和备择假设,通常原假设是变量之间不存在相关性,备择假设是变量之间存在相关性。
- 计算卡方值:根据观测频数和期望频数计算卡方值,通常使用下面的公式进行计算:卡方值= Σ((观测频数-期望频数)² / 期望频数)。
- 计算自由度:根据研究问题的条件计算卡方检验的自由度,一般计算公式为:自由度 = (行数-1) * (列数-1)。
统计第十章卡方和二项检验一卡方检验下面的数据用什么统计方法?下面的数据用什么统计方法?参数与非参数检验⏹参数检验⏹用于等比/等距型数据⏹对参数的前提:正态分布和方差同质⏹非参数检验⏹不用对参数进行假设⏹对分布较少有要求,也叫distribution-free tests⏹用于类目/顺序型数据⏹没有参数检验敏感,效力低⏹因此在二者都可用时,总是用参数检验卡方匹配度检验⏹定义⏹用样本数据检验关于总体分布的形状或比率假设。
检验样本的分布比率与假设的总体分布的比率匹配度。
⏹是对次数分布的检验⏹研究情境⏹在医生职业中,男的多还是女的多?⏹在三种咖啡中,哪种被国人最喜欢?⏹在北京大学中,各国留学生的比例有代表性吗?卡方匹配度的虚无假设(1)⏹无偏好假设⏹分类之间没有差异⏹例如对保洁公司的洗发水品牌的爱好卡方匹配度的虚无假设(2)⏹与参照群体无差异⏹60%哈佛学生对本部食堂的伙食满意,40%哈佛学生对本部食堂的伙食满意。
⏹哈佛学生对1食堂的伙食的满意度是否与对2食堂的满意度是否有差异?观察次数⏹观察次数⏹样本中分到某一类别的个体的数目。
每个个体只能分到一个类别。
⏹用人格量表对被试施测后将被试分成3类期望次数⏹由虚无假设和样本的大小决定卡方匹配度检验的公式⏹χ2= ∑[(f0-f e)2/ f e]⏹ f e=pn⏹df =C-1⏹F0:观察次数⏹ f e :期望次数⏹C:类目的个数⏹Χ2:统计量卡方分布的性质(1)⏹卡方分布不是一个对称的分布,正偏态⏹随着自由度的增加越来越对称卡方分布的性质(2)⏹卡方的值是0或者是正数,不可能是负数。
⏹自由度(n-1)不同,卡方分布也就不同。
因此,卡方分布是一系列的曲线。
随着自由度的增加越来越接近对称。
卡方值⏹卡方值越小,越接近零,虚无假设正确的可能性越大,观察次数和期望次数之间越接近⏹类别的数量对临界值的影响⏹临界区域(Critical Region)例子1(数据虚构)⏹对保洁公司的洗发水使用者的爱好在品牌上是否有差异?调查了90人例1的解答step1虚无假设H0:保洁公司洗发水的消费者对3种品牌的偏好没有差异。