统计学--第十二章卡方检验1
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本科学生实验报告学号姓名学院生命科学学院专业、班级生物科学15C班实验课程名称生物统计学<实验>指导教师及职称孟丽华开课时间2016 至2017 学年下学期填报时间2017 年 5 月26 日云南师范大学教务处编印的检验,而是对总体分布的假设检验。
适合性检验(吻合度检验):是指对样本的理论数先通过一定的理论分布推算出来,然后用实际观测值与理论数相比较,从而得出实际观测值与理论数之间是否吻合。
因此又叫吻合度检验。
实验流程:(1)听老师讲解理论知识;(2)结合书上习题5.4进行练习,加强对知识的掌握:设置变量输入各组数据进行加权进行适合性检验4、实验方法步骤及注意事项:实验方法步骤:1、打开SPSS页面。
2、设置变量,将变量名分别设置为“类型”和“数量”,将Decimals改为0,在“类型”变量中,点击Values进行赋值,将“钩芒”赋值为1,“长芒”赋值为2,“短芒”赋值为3,设置好变量后,输入各组数据。
3、点击Date——Weight Cases…进行加权,在跳出的Weight Cases框中点二、输入各组数据三、进行加权四、进行适合性检验2、对实验现象、数据及观察结果的分析与讨论:(1)假设H0:大麦F2代芒性状表型的比率符合9:3:4的理论比率;H A:其比率不符合9:3:4的理论比率。
(2)选取显著水平为α=0.05。
(3)计算统计数χ2:采用χ2值计算简式可得χ2=1/n∑O i2/Pi-n=1/(348+115+157)×[3482/(9/16)+1152/(3/16)+1572/(4/16)]-(348+115+157)=0.041或利用SPSS软件进行计算。
(4)查χ2值表,df=2时,χ20.05=5.99,χ2<χ20.05,所以,接受H0,认为大麦F2代芒性状表型比率符合9:3:4的理论比例。
或由SPSS的计算结果可知:Asymp.sig.=0.980,因为0.980>0.05,所以接受H0,认为大麦F2代芒性状表型比率符合9:3:4的理论比例。
463人手术患者,预测并发症人数为169位,实际并发症人数201位,该如何用卡方检验判断有无统计学意义?是配对X2检验吗?该如何将数据列表?如何用Spss得出结果呢?方法一:把数据转化成四格表,然后你就明白了。
然后用卡方检验。
发病不发病实际(fo)201 262 共463人期望(fe) 169 294 共463人X2=4.789由于df=1,查表得,P<0.05显著,说明这个预测是具有统计学意义的。
方法二:用spss做,是列联表分析。
数据录入格式为:建立两个变量,变量1是实际和期望,实际用数据1表示,那期望就用数据2表示;变量2是发病情况,发病用1表示,不发病用2表示,也就是说,你的变量1中应该数据463个1,然后输入463个2,变量2中,先输入201个1,再输入262个2,再输入169个1,再输入294个2,建议你用EXCL来数据方便的多。
直接可以复制。
数据录入完成后,点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,后面是自由度,然后是P值。
我算过了,卡方值应该是4.609,df=1,P值=0.032,P<0.05,所以显著。
预测是有统计学意义的。
如果按照你叙述的来看,其实是按照“teng7925 |”这位说的去做,只不过在SPSS输入数据的时候,不需要按照他说的那样,只需要设计三个变量,第一个变量输入:1 1 2 2;第二个变量输入:1 2 1 2;第三个变量输入:201 262 169 294。
输入完,按照他说的步骤,可以得到他说的同样的结果,得到的结果说明预测与实际的发症人数有显著差异。
但是我仔细想了下,你书上说的思路可能不是上面那种想法。