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![4实用生物统计学-卡平方检验 2014-06-03 [兼容式]](https://uimg.taocdn.com/e9658043e518964bcf847c93.webp)
研究生?生物统计学?课程上机内容第四讲：独立性检验与二项分布检验独立性检验〔χ2检验〕与二项分布检验：是针对离散型数据的检验，在生物科学研究中，除了分析计量资料外，还常常需要对质量性状和质量反响的次数资料进展分析，其变异情况只能用分类计数的方法加以表示，属于计数资料。
本次主要练习：⑴卡方检验〔独立性检验〕：[Analyze]=>[Decriptive Statistics]〔描绘性统计〕=>[Crosstabs]〔穿插列联表过程〕⑵二项分布检验：[Analyze]=>[Nonparametric Tests] 〔非参数检验〕=>[Binominal]〔二项分布〕一、独立性检验〔一〕2×2列联表独立性检验案例：下表给出不同给药方式与给药效果,问口服与注射两种给药方式的效果差异是否显著？SPSS操作：（1）建立数据文件：在Variable View中定义三个变量〔方式、效果、计数〕，其中“方式〞、“效果〞的变量类型定义为字符串〔string〕型，“计数〞定义为数值〔Numeric〕型；在Data View中输入数据；（2）用Weight Cases对频数变量“计数〞进展加权： [Data]=>[Weight Cases]，弹出对话框，选中“Weight cases by〞，将“计数〞导入“Frequency Variable〞框中，<OK> （3）卡方分析：1） [Analyze]=>[Decriptive Statistics] =>[Crosstabs]，弹出对话框，将“方式〞导入[Row(s)]中，将“效果〞导入[Column(s)]中；2）点击[Statistics]，弹出对话框，选中[Chi-square]〔卡方检验〕，continue返回；3）点击[Cells]，弹出对话框，选中Counts下的[Expected]〔显示理论值〕，continue 返回；4）OK，运行结果输出到output窗口。
SPSS170在生物统计学中的应用实验七卡方检验汇总在生物统计学中，卡方检验（Chi-square test）被广泛应用于分析分类数据，特别是用于比较观察到的频数与期望频数之间的差异。
该检验可以用于研究不同组群的差异、评估变量之间的关系，以及分析遗传数据等。
下面将概述生物统计学中卡方检验的应用，并举例说明其在实验七中的具体应用。
卡方检验的基本假设是观察到的频数与期望频数之间没有显著差异。
在生物统计学中，卡方检验可以用于比较不同组群之间的离散变量，例如比较不同亚型的基因分布、不同药物治疗组的治疗效果等。
此外，卡方检验也可以用于分析遗传数据，例如遗传比例和基因型分布之间的差异。
在实验七中，我们可以运用卡方检验来分析两种不同的遗传特性之间是否存在关联。
例如，我们可以研究在果蝇种群中，翅膀颜色（黄色或灰色）与眼睛颜色（红色或白色）之间的关系。
我们可以观察到不同翅膀颜色和眼睛颜色组合的频数，并与期望频数进行比较。
如果观察到的频数与期望频数之间存在显著差异，则说明翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联。
下面是实验七中对卡方检验的具体步骤和操作：1.设定零假设和备择假设：-零假设（H0）：翅膀颜色和眼睛颜色之间不存在关联。
-备择假设（H1）：翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联。
2.收集数据：-记录不同翅膀颜色和眼睛颜色组合的频数。
3.计算期望频数：-根据零假设计算期望频数，期望频数等于每个组合的行边际频数乘以列边际频数，然后除以总频数。
4.计算卡方统计量：-计算卡方统计量，它衡量了观察到的频数与期望频数之间的差异程度。
5.计算自由度：-自由度等于(行数-1)乘以(列数-1)。
6.查找卡方分布表：-使用自由度找到相应的临界值，该值可以帮助我们决定是否拒绝零假设。
7.进行假设检验：-比较计算得到的卡方统计量和临界值，如果卡方统计量大于临界值，则拒绝零假设，否则不拒绝零假设。
8.解释结果：-如果拒绝零假设，说明翅膀颜色和眼睛颜色之间存在关联；如果不拒绝零假设，说明翅膀颜色和眼睛颜色之间没有关联。
卡方检验基本公式检验方法卡方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于检验观察值与理论预期值之间的差异是否显著。
它适用于分类变量或频数数据的分析，广泛应用于生物医学研究、社会科学调查、市场调研等领域。
本文将介绍卡方检验的基本公式和检验方法。
1. 卡方检验的基本公式在进行卡方检验之前，我们需要先了解几个基本公式。
1.1 观察频数（O）观察频数指的是实际观察到的频数，也就是实际测量或观察得到的数据。
通常用O表示。
1.2 理论频数（E）理论频数是根据假设或理论计算得到的预期频数，用于与观察频数进行比较。
通常用E表示。
1.3 卡方值（χ²）卡方值是通过观察频数和理论频数的比较计算得到的统计量，用于衡量观察值和理论值之间的差异程度。
卡方值的计算公式为：χ² = Σ [(O - E)² / E]其中，Σ表示对所有分类或组别进行求和。
2. 卡方检验的检验方法卡方检验的检验方法主要分为以下几步：2.1 建立假设在进行卡方检验之前，需要明确要进行的假设检验类型，包括原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是没有差异或关联，备择假设则是存在差异或关联。
2.2 计算卡方值根据观察频数和理论频数的公式，计算出卡方值。
2.3 确定自由度自由度是卡方分布中的参数，它与样本量及分类数相关。
自由度的计算公式为：df = (r - 1) * (c - 1)其中，r表示行数，c表示列数。
2.4 查表确定临界值根据所选的显著性水平和自由度，查找卡方分布表中的临界值。
显著性水平通常选择0.05或0.01，表示可接受的异常结果的概率。
2.5 判断是否显著比较计算得到的卡方值和临界值，根据比较结果来判断是否拒绝原假设。
如果计算得到的卡方值大于临界值，则拒绝原假设，认为存在差异或关联。
反之，如果计算得到的卡方值小于临界值，则接受原假设，认为没有差异或关联。
3. 实例分析为了更好地理解卡方检验的基本公式和检验方法，我们将进行一个简单的实例分析。
