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卡方检验结果分析

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卡方检验结果解读

卡方检验结果解读

卡方检验结果解读卡方检验（χ2test）是统计学中最常用的方法之一，它可以检测一个样本数据集中的分布是否与理论分布一致，或者在两组样本数据之间是否存在显著差异。

卡方检验也称作配对比较或有组检验。

它的运用，可以帮助研究者比较实验组和参照组，用以发现在实验中是否存在重要的差异或显著性差异。

对于卡方检验结果的解读，必须首先了解卡方检验的原理和流程，卡方检验的结果的解释从两个主要方面来看：统计显著性和实质性。

统计显著性指的是检验结果与理论分布没有显著差异，也可以理解为统计显著性。

当检验结果表明实验结果与理论分布有显著差异时，就可以推断出在该实验中的某些因素在影响实验结果方面起到了重要的作用。

实质性指的是卡方检验检验结果不同，但不能一定说明实验结果与原理分布有显著的区别，也可以理解为实质性。

实质性的判断，需要从实验中收集到的定量数据来确定结果是否有实质性，即判断实验产生效果是否具有显著意义。

在理解卡方检验结果的解释时，需要理解错误分类和错误概率的概念。

错误分类是指在某种概率或原则的情况下，将某一样本分到错误的类别中。

通常情况下，会将某一样本分到较有可能的类别中来消除错分失误，而不是将它放到较少可能的类别中。

另一方面，错误概率指提取错误分类所占总比例。

卡方检验结果的解释，也可以从这个角度来看。

如果卡方检验的结果显示，统计法定概率下拒绝原假设，则说明该实验有显著性，这意味着实验中的某些因素对实验结果产生了重要的影响。

如果卡方检验的结果显示，统计法定概率下不拒绝原假设，则说明实验没有显著性，这意味着实验中的某些因素不能使实验结果产生统计学上的显著差异。

总的来说，卡方检验的结果的解读，考虑的不是某一样本的独立性，而是所有样本集合的整体变化和应用概率分布原理进行比较，最终得到结果，并从统计显著性和实质性两个方面来解释卡方检验结果。

卡方检验结果分析

卡方检验结果分析

样本的基本信息：一、样本总数56二、性别：男27人，女29人三、年级：大二四、民族：汉族25人，少数民族31人五、学院：社心学院16人，管理学院12人，旅历学院17人，计科学院11人◆性别与其它因素的关系：1、平时阅读情况与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.345大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此平时阅读情况与性别不存在显著性差异。

2、有否阅读计划与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson精确检验，其中sig值0.128大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。

3、阅读方式与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数少于5，最小期望计数为0.96接近1，因而使用fisher 精确检验，其中sig值0.161大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。

4、对课外阅读的看法与性别的关系结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.857大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对课外阅读的看法与性别不存在显著性差异。

5、阅读量的趋势与性别的关系交叉表计数性别合计男女你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势上升趋势10 3 13 下降趋势11 14 25 基本不变 6 12 18合计27 29 56结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.048小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势与性别存在显著性差异。

结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.139大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够时间进行课外阅读与性别不存在显著性差异。

生物统计学—卡方检验

生物统计学—卡方检验

独立性检验
步骤： 1. 提出无效假设，即认为所观测的各属性之间
没有关联 2. 规定显著性水平 3. 根据无效假设计算出理论数 4. 根据规定的显著水平和自由度计算出卡方值，
再和计算的卡方值进行比较。 如果接受假设，则说明因子之间无相关联，
是相互独立的 如果拒绝假设，则说明因子之间的关联是显
著的，不独立
一、2X2列联表的独立性检验
设A、B是一个随机试验中的两个事件，其中A可能
出现r1、r2个结果，B可能出现c1、c2个结果，两 因子相互作用形成4个数，分别以O11、O12、O21、 O22表示，即
2X2列联表的一般形式
r1 r2 总和
c1 O11 O21 C1＝O11＋O21
c2 O12 O22 C2＝O12＋O22
解：（1）假设 H0 : 鲤鱼体色F2性状分离符合3:1 对 H A : 鲤鱼体色F2性状分离不符合3:1
（2）选取显著水平 0.05
（3）检验计算： 计算鲤鱼体色的理论值
体色 F2理论尾数
青灰色 1201.5
红色 400.5
总数 1602
k
cc2 i 1
Oi Ei
0.5 2 301.63
1
2
2
xx
将样本方差代入，则：c
2
(k
1) s 2
2
其c2服从自由度为(k-1)的卡方分布
卡方函数的使用
假设
H 0:
2
2 0
,
适用右尾检验 ，其否定区为： c 2 c2
假设
H
0:
2
2 0
,
适用左尾检验
，其否定区为：
c
2
c2 1
假设

卡方检验

卡方检验

• （2）分析过程说明 • ①表6-1的资料是经过人为汇总得到的，即是采用频数表 格式来记录的的资料，同组分别有两种互不相容的结果— —杀灭或未杀灭，两组各自的结果互不影响，即相互独立。 对于这种频数表格资料，在卡方检验之前须用Weight Cases命令对频数变量进行预先统计处理，操作如下：单 击Data-Weight Cases命令，则弹出如图6-3所示对话框， 选中Weight cases by，按三角按钮将变量“计数”置入 Frequency Variable框内，定义“计数”为权数，按OK 。 • ②单击主菜单Analyze-Descriptive Statistics-Crosstabs， 则弹出对话框，按三角按钮将行变量“治疗方法” 置入 Row框内，将列变量“治疗效果” 置入Column框内，如 图6-4。 • ③按Stastics按钮，弹出“选择统计方法”对话框（见图 6-5），选中Chi-square，按Continue，返回图6-4，点OK， 输出表6-2、表 6-3。
x 2 1.428, p 0.839 0.05
，差异不显著，可以认为不同的治疗方法与治疗效果无关，即三 种治疗方法对治疗效果的影响差异不显著。
下表为不同灌溉方式下水稻叶片衰老情况的资料,试测验 稻叶衰老的情况是否与灌溉方式有关?
灌溉方式 深水 浅水 湿润 总计 绿叶数 146 183 152 481 黄叶数 7 9 14 30 枯叶数 7 13 16 36
第五章 卡方检验
一、2X2列联表的独立性检验 （一）计算公式
（二）例题及统计分析
例6.1 分别用灭螨A和灭螨B杀灭害虫，结果如表6-1， 问两种灭螨剂的效果差异是否显著？ 表6-1 灭螨A和B杀灭害虫试验结果
组别 灭螨A 灭螨B 未杀灭数C1 12 22 TC1=34 杀灭数C2 32 14 TC2=46 TR1=44 TR2=36 T=80

卡方检验

卡方检验
WUST
2 检验
Crosstabs
WUST
Crosstabs－－ 2检验
1 四格表资料的2检验– 结果释 – 界面说明2 配对资料的2检验
– 界面说明 – 结果解释
3 行×列表的2检验
– 界面说明 – 结果解释
WUST
一、四格表的 2检验
1 界面说明 2 分析实例 3 结果解释
合计
未愈合 8 20 28
愈合 54 44 98
合计 62 64 126
WUST
步骤：
1. Data ==>weight cases Weight cases by: Frequency Variable 框:
count Ok
1. Analyze==> Descriptive Statistics==>Crosstabs
软组织炎型
混合型
合计
儿童组
50
48
成人组
105
10
合计
155
58
18
72
188
7
23
145
25
95
333
WUST
四格表资料
1. 主要用于两个样本率的比较。 2. 资料的录入格式。
两个分类变量：行变量、列变量（定义 values)
一个频数变量：通常是例数
WUST
例1 某医生用国产呋喃硝胺治疗 十二指肠溃疡，以甲氰咪胍作为 对照组，问两种方法治疗效果有 无差别？2by2.sav
处理 呋喃硝胺 甲氰咪胍
2. 在某牧区观察慢性布鲁氏病患者植物血凝素 皮肤试验反应，资料如下，问活动型与稳定型 布氏患者反应阳性率有无差别？
WUST
3 1979年某地爆发松毛虫病，333例患者按年龄 以14岁为界分成2组，资料如表，试考察两组病

卡方检验

卡方检验

表内用虚线隔开的这四个数据是整个表中的基本资料，其余数据均由此推算出来；这四格资料表就专称四格表（fourfold table），或称2行2列表（2×2 contingency table）从该资料算出的两种疗法有效率分别为44.2%和77.3%，两者的差别可能是抽样误差所致，亦可能是两种治疗有效率（总体率）确有所不同。

这里可通过x2检验来区别其差异有无统计学意义，检验的基本公式为：式中A为实际数，以上四格表的四个数据就是实际数。

T为理论数，是根据检验假设推断出来的；即假设这两种卵巢癌治疗的有效率本无不同，差别仅是由抽样误差所致。

这里可将两种疗法合计有效率作为理论上的有效率，即53/87=60.9%，以此为依据便可推算出四格表中相应的四格的理论数。

兹以表20-11资料为例检验如下。

检验步骤：1.建立检验假设：H0：π1=π2H1：π1≠π2α=0.052.计算理论数（TRC），计算公式为：TRC=nR.nc/n 公式（20.13）因为上表每行和每列合计数都是固定的，所以只要用TRC式求得其中一项理论数（例如T1. 1=26.2），则其余三项理论数都可用同行或同列合计数相减，直接求出，示范如下：T1.1=26.2T1.2=43-26.2=16.8T2.1=53-26.2=26.8T2.2=44-26.2=17.23.计算x2值按公式20.12代入4.查x2值表求P值在查表之前应知本题自由度。

按x2检验的自由度v=（行数-1）（列数-1），则该题的自由度v=（2-1）（2-1）=1，查x2界值表（附表20-1），找到x20.001（1）=6.63，而本题x2=10.0 1即x2＞x20.001（1），P＜0.01，差异有高度统计学意义，按α=0.05水准，拒绝H0，可以认为采用化疗加放疗治疗卵巢癌的疗效比单用化疗佳。

通过实例计算，读者对卡方的基本公式有如下理解：若各理论数与相应实际数相差越小，x2值越小；如两者相同，则x2值必为零，而x2永远为正值。

定性数据的分析——卡方检验

定性数据的分析——卡方检验

2 ） 理论频数计算公式
TRC

nR nC n
T频RC数表；示列联表中第R行第C列交叉格子的理论
nR表示该格子所在的第R行的合计数； nC表示该格子所在的第C列的合计数； n表示总例数。
例10-1 用磁场疗法治疗腰部扭挫伤患者 708人，其中有效673例。用同样疗法治 疗腰肌劳损患者347人，有效312例。观 察结果如表10-6所示。
χ2检验连续性校正公式为
2 ( A T 0.5)2 T
四格表χ2检验连续性校正公式*
2 ( ad bc 0.5n)2 n
(a b)(c d)(a c)(b d )
例10-4 某医生用复合氨基酸胶囊治疗肝硬 化病人，观察其对改善某实验室指标的 效果，见表10-7。
分组 B1
B2
合计
A1
a
b
a+b
A2
c
d
c+d
合计 a+c
b+d
a+b+c+d
案例1 治疗肺炎新药临床试验 用某新药治疗肺 炎病，并选取另一常规药作为对照药，治疗结果 如下：采用新药治100例，有效 60例；采用对照 药治40例，有效 30例。
试问：1） 列表描述临床试验结果；
2）两种药物疗效有无差别？
相应地此时率的标准误估计值按下式计算:
S p ˆ p
p(1 p) n
(10 2)
• 式中，Sp为率的标准误的估计值；p为样本率。
二、率的区间估计
总体率的点估计是计算样本的率，很简单， 但计算得到的样本率不等于总体率，它们 间存在差异。因此，我们还需要知道总体 率大概会在一个什么样的区间范围，即所 谓总体率的可信区间估计。

卡方检验的结果解读

卡方检验的结果解读

卡方检验的结果解读1.引言1.1 概述卡方检验是一种常用的统计方法，用于判断两个分类变量之间是否存在相关性或者一致性。

它是基于统计推断的方法，通过比较实际观察值与理论期望值之间的差异来进行判断。

在实际应用中，卡方检验被广泛用于比较两个或多个分类变量的分布情况，包括但不限于医学研究、社会调查以及市场分析等领域。

它能够帮助我们判断两个或多个分类变量是否独立，从而揭示变量之间的关联关系。

本文旨在对卡方检验的结果进行解读和分析。

首先，我们将介绍卡方检验的基本原理，包括计算卡方值和自由度的方法。

其次，我们将探讨卡方检验在实际应用中的一些典型场景，比如用于比较不同人群中某一特征的分布情况，或者用于评估某一策略对用户行为变化的影响等。

在解读卡方检验结果时，我们需要关注卡方值和P值。

卡方值反映了观察值与理论期望值之间的差异程度，而P值则是用来判断这种差异是否具有统计学意义的指标。

通常来说，如果P值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为变量之间存在相关性或一致性。

然而，卡方检验也有其局限性。

例如，样本量过小可能导致研究结论不准确，而样本量过大则可能会使得小的差异也变得显著。

此外，卡方检验只能判断变量是否相关，而不能确定其具体的关系强度和方向性。

综上所述，卡方检验是一种重要的统计方法，可以帮助我们判断变量之间的关系。

对于卡方检验结果的解读，我们需要综合考虑卡方值和P值，并且意识到其存在的局限性。

在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的卡方检验方法，并合理解读其结果，以便得出准确的结论。

1.2文章结构文章结构部分应该对整篇长文的大致结构进行介绍，并说明各个部分内容的关联性和重要性。

具体内容如下：1.2 文章结构本文主要围绕卡方检验的结果进行解读展开。

全文分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分，我们将对卡方检验进行概述，介绍其基本原理，并明确文章的目的。

同时，我们也会提及本文的结构，让读者对文章整体有个初步的认识。

卡方检验

卡方检验

因而在进行独立性检验时，自由度为rc-1-(r-1)-(c1)=(r-1)(c-1)，即等于（横行属性类别数-1）×（直 列属性类别数-1）。
29 2019/1/6
3.2 2×2、2×c、r×c列联表 的独立性检验
通常地，将计数资料按照两个方向
进行分类，可排列为不同类型的列 联表（相依表），根据表进行独立 性检验。

如：研究两类药物对家畜某种疾病治疗效果的好坏，
先将病鱼分为两组，一组用第一种药物治疗，另一
组用第二种药物治疗，然后统计每种药物的治愈尾
数和未治愈尾数。
这时需要分析药物种类与疗效是否相关：若两者彼 此相关，表明疗效因药物不同而异，即两种药物疗 效不同；若两者相互独立，表明两药物疗效相同。

这种根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独
20 2019/1/6
举例说明适合性检验的方法和步骤。
【例4.1】有一鲤鱼遗传试验，以荷包红鲤（红色） 与湘江野鲤（青灰色）杂交，其F2代获得如下表所 列的体色分离尾数。问这一资料的实际观测值是否 符合孟德尔的青∶红＝3∶1一对等位基因的遗传规 律？ 鲤鱼遗传试验F2观测结果 体色 F2观测尾数 理论数 青灰色 1503 1201.5 红色 99 400.5 总数 1602 1602
【举例说明 】
表4-1 齐口裂腹鱼性别实际观察次数与理论次数比较
性别 实际观察次 理论次 数（O） 数（E） 86（O1） 74 （E1） 雄性 62（O2） 74 （E2） 雌性 148 148 总和
O-E
12 -12 0
(O-E)2/E
1.9459 1.9459 3.8918
【连续性矫正】
立的假设检验就是独立性检验。独立性检验实际上

卡方检验

卡方检验
0.05。
2
3.03 ，
=1
2<3.84=2
按 =0.05 水 准 ， 不 拒 绝 H0， …
配对四格表资料的 检验
2
也称McNemar检验（McNemar's test）
例 6-8 表 6-9
甲 法
两种血清学检验结果比较
乙 法 ＋ － 10 (b) 11 (d) 21 90 42 132 合计
n2 n2 n
一般地,
理论频数
n n (行合计)(列合计) ＝ R C 总计 n
例题：计算以下四格表的各理论频数： （1） （2） 35 27 25 8 16 33 15 22
2 检验的基本思想可通过其基本公式来解释：
2
观察值 理论值
理论值
2

A T 2
2
1
2

( / 21)
e
2 / 2
Ý ß ×·
×Ó ¶ £ 1 Ô É È ½
0.2 0.1 0.0 0 3
3.84
×Ó ¶ £ 2 Ô É È ½ ×Ó ¶ £ 3 Ô É È ½ ×Ó ¶ £ 6 Ô É È ½
P＝0.05的临界值
7.81 12.59
6
9 12 ¿ ·Ö ¨½ µ
* 图形:单峰,正偏峰; 自由度 很大时, 近似地服从正态分布.有 2 ( ) 2 Z , ( )服从均数为 ，方差为2 的正态分布 2
2 ( )
χ2分布（chi-square distribution）
0.5 0.4 0.3
f ( ) 2( / 2) 2
2
2 =2.734<3.84，P>0.05,不拒绝无效假设H0

医学统计学卡方检验详解演示文稿

医学统计学卡方检验详解演示文稿
第七十三页，共138页。
第七十四页，共138页。
SPSS软件Biblioteka 作• 第1步：定义变量第七十五页，共138页。
• 第2步：输入 原始数据
第七十六页，共138页。
• 第3步：定义频数
• 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数 变量）
第七十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（1）
• 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和中医分型分别进入行和列
第六十五页，共138页。
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案 • 频数→加权个案（频数 变量）
第六十六页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表 • 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第六十七页，共138页。
• 第4步：x2检验（2） • 选择统计
量按钮
• 在交叉表 ：统计量
• 2）当n≥40，但有理论频数1≤理论值＜5 时，用连续校正的卡方检验；或者确切概 率法。
• 3） n<40或有理论值<1，或P≈α时，用 确切概率法。
第四十九页，共138页。
【例4】某医师为研究乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感染HBV 的效果，将33例HBsAg阳性孕妇随机分为预防注射组和非 预防组，结果见表。问两组新生儿的HBV总体感染率有无 差别？
• 第3步：定义频数 • 选择数据→加权个案
• 频数→加权个案（频数
变量）
第四十二页，共138页。
• 第4步：x2检验（1） • 选择分析→交叉表
• 交叉表对话框：组别和疗效分别进入行和列
第四十三页，共138页。
• 第4步：x2检验（2）
• 选择统计 量按钮
• 在交叉表

卡方检验率三变量的比较案例

卡方检验率三变量的比较案例

卡方检验率三变量的比较案例
以下是一个基于卡方检验率三变量的比较案例：
1. 问题描述：某研究比较了三种不同疗法（物理疗法、药物治疗和外用膏药）治疗周围性面神经麻痹的疗效。

已经通过整体卡方检验得知三种疗法有效率（%）的差异有统计学意义（χ²=，p=）。

2. 分析步骤：
首先，我们需要理解卡方检验的结果。

整体卡方检验的结果表明三种疗法之间的有效率存在统计学上的显著差异。

接下来，为了进一步了解哪种疗法之间存在差异，我们可以使用卡方检验的多重比较进行两两类别组合重复进行卡方检验。

在SPSSAU中，我们可以直接使用RxC卡方检验进行分析，系统会自动
输出多重比较结果。

分析多重比较的结果，我们得知物理疗法和外用膏药两种疗法的治疗效果的差异有统计学意义（p<）。

3. 结论：物理疗法和外用膏药在治疗周围性面神经麻痹方面的疗效存在统计学上的显著差异。

通过上述分析，我们可以得出结论：在三种疗法中，物理疗法和外用膏药在治疗周围性面神经麻痹方面的疗效存在统计学上的显著差异。

因此，在实际临床应用中，医生可以根据患者的具体情况选择合适的疗法。

卡方检验

卡方检验

作业2 卡方测验（一）1.资料：P144习题7.4。

2.数据说明：大麦杂交F2代芒性状表型有钩芒、长芒、短芒三种，测验三种性状是否符合9:3:4比例。

3.结果。

FREQ 过程检验gouxing 频数百分比百分比---------------------------------------钩芒 348 56.13 56.25长芒 115 18.55 18.75短芒 157 25.32 25.00指定比例的卡方检验-------------------------卡方 0.0409自由度 2渐近的 Pr >卡方 0.9798精确的 Pr >= 卡方 0.9797样本大小 = 6204.分析。

H0:三种性状符合9:3:4；H A：不符合。

显著水平：α=0.05 υ=2χ20.05,2=5.99＞χ2.因此接受无效假设，无显著差异。

5．程序代码。

optionps=32767ls=255nocenter;data xiti7_4;x 'F:';x 'cd "F:\"';infile 'xiti7_4.csv' dsd;inputgouxing$ zhushu;run;procfreq data=xiti7_4 order=data;weightzhushu;tablesgouxing/nocumtestp=(56.2518.7525);/*ratio of 9:3:4*/exactpchi;run;（二）1.资料：P144习题7.6。

2.数据说明：某杂交组F2得到四种表型，B_C_，B_cc，bbC_，bbcc。

判断四种表型实际观察次数是否符合9:3:3:1的比例，判断是连锁遗传还是独立遗传。

3.结果。

FREQ 过程检验biaoxing 频数百分比百分比----------------------------------------B-C- 132 58.41 56.25B-cc 42 18.58 18.75bbC- 38 16.81 18.75bbcc 14 6.19 6.25指定比例的卡方检验-------------------------卡方 0.6431自由度 3渐近的 Pr >卡方 0.8865精确的 Pr >= 卡方 0.8915样本大小 = 2264．分析。

卡方检验结果判读

卡方检验结果判读

3 卡方检验：Analyze——Descriptive Statistics——Crosstabs：Row（选入性别），Column（选入咨询内容）；点击Statistics：选择Chi-square；点击Continu看“Chi-Square Tests”表的第1行，红色字体部分。
补充：第2行是校正的卡方值与P值，第4行是Fisher确切概率法计算的P值。
通常规定：
（1）当两组总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数T≥5时，看第1行的结果；当P≈检验水准时，看第4行的结果。
（2）当两组总样本量n≥40但有1≤理论频数T＜5时，看第2行的结果；或者看第4行的结果。
（3）当两组总样本量n＜40，或最小理论频数T＜1时，看第4行的结果。
统计软件：SPSS 13.0英文版
用途：非统计专业人士参考
经常有一些临床的学生或者医生叫帮忙进行卡方检验，虽然简单，但是对于他们来说，毕竟没学过统计软件的操作，所以特把操作过程贴出来，以后他们就可以自己算了
操作过程及结果解释：
1 录入数据：见图1。
2 加权：Data——Weight Cases：Weight cases by（选入“频数”）。见图2。

第十一章 卡方检验

第十一章 卡方检验
2 ( ad bc ) n 2 (a b)(c d )(a c)(b d )
2
(4111 24 4) 2 80 6.565 45 35 65 15
有效 41（a） 24（c） 65 （a+c） 无效 4（ b） 11（d） 15 （b+d） 合计 45 （a+b） 35 （c+d） 80 （n=a+b+c+d）
α＝0.05
2 ( A T ) 2 2 ～ ( ) , 1 T
查ν=1的χ2界值表，确定Ｐ值
P≤α
拒绝H0 接受H1
作出推断结论
P>α
不拒绝H0
基本思想概括

若H0成立，则四个格子的实际频数A与理论频数T之差异纯 系抽样误差所致，故一般不会很大,卡方值也就不会很大； 在一次随机试验中，出现大的卡方值的概率P是很小的。 因此，若根据实际样本资料求得一个很小的P，且P≤α(检验 水准)，根据小概率原理，就有理由怀疑H0的真实性，因而 拒绝它；若P＞α，则没有理由拒绝H0
(A T) T
2

2
A—实际频数 T— 根据H0确定的理论频数
2检验基本思想
2值反映了样本实际频数与理论频数的符合程度。 如果原假设成立， 2值不会太大；反之，A若与T 差距大， 2值也大；当2值超出一定范围时，就有
理由认为原假设不成立。
第二节、独立样本2×2资料的2检验 1、四格表（2×2列联表）
2
=(2-1)(2-1)=1
3)确定P值:
P>0.1，高于检验水准，不能拒绝H0，差 别无统计学意义，尚不能认为两种治疗方案的总体缓解概率 不同。
完全随机设计两组频数分布2检验

交叉表卡方检验结果解读

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卡方检验里面的结果解读

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标题，解读卡方检验的结果。

在统计学中，卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的方法。

当我们进行卡方检验并得到结果时，我们需要对结果进行解读，以便理解变量之间的关系以及其统计显著性。

首先，卡方检验的结果通常会包括卡方值、自由度和P值。

卡方值是衡量观察频数与期望频数之间差异的统计量，而自由度则是用来确定P值的计算。

P值表示在零假设成立的情况下，观察到的差异或更极端差异的概率。

通常，当P值小于0.05时，我们会拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著相关性。

如果卡方检验的结果显示P值小于0.05，我们可以得出结论，即两个变量之间存在显著相关性。

这意味着我们可以拒绝它们独立的假设，而接受它们之间存在某种关联的假设。

反之，如果P值大于0.05，则我们无法拒绝它们独立的假设，即认为它们之间没有显著相关性。

除了P值之外，我们还可以通过卡方值的大小来判断两个变量
之间的相关性强弱。

卡方值越大，表示观察频数与期望频数之间的差异越大，变量之间的相关性越强。

总之，当我们进行卡方检验并得到结果时，我们需要关注P值和卡方值，以便对变量之间的关系进行准确的解读。

这有助于我们深入理解数据中的潜在关联，为进一步的分析和决策提供有力的支持。

卡方检验

卡方检验

一、 复习1． 率的抽样误差与标准误np )1(ππσ-=np p s p )1(-=2． 率的可信区间（1）当n 足够大，且np 和n(1-p)都大于5时，p 的分布接近正态分布。

p 的1-α可信区间为：()p p s u p s u p αα+-,（2）当样本含量较小时，比如n≤50，可用查表法计算可信区间 3． 率的u 检验（1）大样本率与总体率的比较 （2）两个大样本率的比较 4． 率的卡方检验二、卡方检验的思路和原理例1．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。

其中179人未曾使用该抗生素，其耐药率为40.78%；而在395例曾用过该药的人群中，耐药率为45.57%，结果见表1，试兑现人和上人群的耐药率是否一样？表1 某抗生素的人群耐药性情况用药史 不敏感 敏感 合计 曾服该药 180（174.10） 215（220.90） 395 未服该药 73（78.90）106（100.10）179 合计2533215741．设H 0: 两组人群耐药率相同 π=253/574 则：曾服药者耐药率的理论值应为 10.174574395253=⨯=T同理可以求出其它几个格子中的理论值2．计算卡方值 ∑=-=15.1)(22TT A X 3．判断p 值 84.32<Xp>0.054．下结论（1）统计学结论 （2）专业结论5．统计分析结果的正确表达三、卡方检验常用的方法 1． 四格表的卡方检验（1） 当n≥40, T≥5 ∑-=TT A X 22)( 1=υ（2） 当n≥40, 1 ≤T<5 ∑--=TT A X22)5.0( 1=υ（3） 当n<40, T<1 ()!!!!!)!()!()!(!n d c b a d b c a d c b a p ++++=2． 配对四格表的卡方检验（1） 当b+c≥40 cb c b X -+=22)( 1=υ（2） 当b+c<40 cb c b X --+=22)1( 1=υ3． R*C 表的卡方检验（1） ∑-=TT A X 22)(（2） )1(2-=∑CR n n A n X 允许1/5以下的格子中1 ≤T<5，否则应对数据进行处理（3）多组间的两两比较 kαα=,k 为需要比较的次数多个实验组与一个对照组比较 1,-=k αα k 为需要比较的次数四、用SPSS 作卡方检验的方法例2．某药品检验所随机抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐药性。

卡方检验结果

卡方检验结果

卡方检验
1.扔一块六面体300次，数量来之安装目录。

用数字型数据，1、2、3、4、5、6分别代表
6面的六个点，试问这颗六面体是否均匀？
原始数据
Spss软件
由上表可知渐进显著性sig=0.111>0.05,故不拒绝原假设，可以认为这是一个均匀的六面体。

原假设是这个六面体是均匀的
Excel软件
由上表可知渐进显著性sig=0.11067>0.05,故不拒绝原假设，可以认为这是一个均匀的六面体。

原假设是这个六面体是均匀的
R语言
由上表可知渐进显著性sig=0.3796>0.05,故不拒绝原假设，可以认为这是一个均匀的六面体。

原假设是这个六面体是均匀的。

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样本的基本信息：
一、样本总数56
二、性别：男27人，女29人
三、年级：大二
四、民族：汉族25人，少数民族31人
五、学院：社心学院16人，管理学院12人，旅历学院17人，计科学院11人
◆性别与其它因素的关系：
1、平时阅读情况与性别的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.345大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此平时阅读情况与性别不存在显著性差异。

2、有否阅读计划与性别的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson精确检验，其中sig值0.128大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。

3、阅读方式与性别的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数少于5，最小期望计数为0.96接近1，因而使用fisher 精确检验，其中sig值0.161大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。

4、对课外阅读的看法与性别的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.857大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对课外阅读的看法与性别不存在显著性差异。

5、阅读量的趋势与性别的关系
交叉表
计数
性别
合计
男女
你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势上升趋势10 3 13 下降趋势11 14 25 基本不变 6 12 18
合计27 29 56
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.048小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势与性别存在显著性差异。

结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.139大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够时间进行课外阅读与性别不存在显著性差异。

◆民族与其它因素的关系：
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.336大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此平时阅读情况与民族不存在显著性差异。

2、有否阅读计划与民族的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.492大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与民族不存在显著性差异。

3、阅读方式的偏好与民族的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5，最小期望计数为0.89接近1，因而使用fisher 精确检验，其中sig值0.339大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此阅读方式的偏好与民族不存在显著性差异。

4、对进行课外阅读的看法与民族的关系
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.873大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对进行课外阅读的看法与民族不存在显著性差异。

5、课外阅读量趋势与民族的关系
交叉表
计数
民族
合计
汉族少数民族
你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势上升趋势 3 10 13 下降趋势10 15 25 基本不变12 6 18
合计25 31 56
结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.045小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势在汉族和少数民族中存在显著性差异。

结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.396大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够的时间与民族不存在显著性差异。