统计 独立性检验

统计学中的独立性检验统计学中的独立性检验（Test of Independence）是一种常用的统计方法，用于研究两个或多个分类变量之间是否存在相互独立的关系。

通过对随机抽样数据进行分析，可以判断不同变量之间是否有关联，并衡量关联的强度。

本文将介绍独立性检验的基本原理、常用的检验方法以及实际应用。

一、独立性检验的基本原理独立性检验的基本原理是基于统计学中的卡方检验（Chi-Square Test）。

卡方检验是一种非参数检验方法，用于比较观察值频数与期望频数之间的差异。

在独立性检验中，我们首先建立一个原假设，即所研究的两个或多个变量之间不存在关联，然后通过计算卡方统计量来判断观察值与期望值之间的差异是否显著。

二、常用的独立性检验方法1. 皮尔逊卡方检验（Pearson's Chi-Square Test）：这是最常见的独立性检验方法，适用于有两个以上分类变量的情况。

它基于观察频数和期望频数之间的差异，计算出一个卡方统计量，并根据卡方分布表给出显著性水平。

2. Fisher精确检验（Fisher's Exact Test）：当样本量较小或者某些期望频数很小的情况下，皮尔逊卡方检验可能存在一定的偏差。

在这种情况下，可以使用Fisher精确检验来代替皮尔逊卡方检验，得到更准确的结果。

3. McNemar检验：适用于配对数据比较的独立性检验，例如一个样本在两个时间点上的观察结果。

三、独立性检验的实际应用独立性检验在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的实际应用场景：1. 医学研究：独立性检验可以用于研究某种药物治疗方法是否具有显著的疗效，或者判断不同年龄组和性别之间是否存在患病率的差异。

2. 教育领域：独立性检验可用于研究学生成绩与家庭背景、教育水平之间是否存在关联。

3. 市场调研：在市场调研中，可以通过独立性检验来分析不同年龄、性别、收入水平等因素对消费者购买习惯的影响。

4. 社会科学研究：独立性检验可以帮助社会科学研究人员探索个体特征与社会行为之间的关系，例如政治倾向与不同年龄群体之间的关联性等。

假设检验(hypothesis testing)方法演变：t检验、z检验、F检验、卡方检验，方差分析( ANOVA)➢概述假设检验是分析数据的一种方法。

回答此类问题：“随机发生的事件的概率是多少?”另一方面的问题是：“我们从数据中发现的结果是真的吗？”当问题是有关大的总体而只能得到总体的一个样本时用假设检验。

这种方法被用来回答在质量改进中一系列重要的问题，如“我们在过程中所做的改变对产出创造了有意义的差别吗？”或”顾客对场地A的满意度是不是比其他场地高？”最常用的检验是：z检验、t检验、F检验、卡方（χ2）检验和方差分析。

这些检验和其他的检验都是基于均值、方差、比例及其他统计量所形成的具有常见模式的频率分布。

最有名的分布就是正态分布，它是：检验的基础。

t检验、F检验和卡方(χ2)检验是基于t分布、F分布和卡方分布。

➢适用场合·想知道一组或更多组数据的平均值、比例、方差或其他特征时；·当结论是基于更大总体中所取得的样本时。

例如：·想确定一个过程的均值或方差有否改变；·想确定很多数据集的均值或方差是否不同：·想确定两组不同的数据集的比例是否不同；·想确定真正的比例、均值或方差是否和一个定值相等（或大于或小于）。

➢实施步骤假设检验的步骤由三部分组成：理解要解决的问题并安排检验（以下步骤1～3）；数字计算通常由计算机完成（步骤4和步骤5）；应用数值结果到实际问题中（步骤6）。

虽然计算机能处理数字，但理解假没检验隐含的观念对第1部分和第3部分至关重要。

如果第一次接触假设检验，那么从看“注意事项”中的术语和定义开始。

这些定义解释了假设检验的慨念，然后再回来看这个步骤。

本书不可能详细地涉及假设检验。

这个步骤是个综述和快速参考。

要得到更多的信息，查阅统计学参考书或请教统计学家。

1确定要从数据中获得的结论。

选择适当的检验方法。

用哪种检验取决于检验的目的和数据的种类。

统计案例之独立性检验班级姓名学号参考公式：，其中.1．在中学生综合素质评价某个维度的测评中，分优秀、合格、尚待改进三个等级进行学生互评.某校高一年级有男生500人，女生400人，为了了解性别对该维度测评结果的影响，采用分层抽样方法从高一年级抽取了45名学生的测评结果，并作出频数统计表如下：表一：男生表二：女生（1）从表二的非优秀学生中随机抽取2人交谈，求所选2人中恰有1人测评等级为合格的概率；（2）由表中统计数据填写下面的列联表，并判断是否有90%的把握认为“测评结果优秀与性别有关”.2．东亚运动会将于2013年10月6日在天津举行．为了搞好接待工作，组委会打算学习北京奥运会招募大量志愿者的经验，在某学院招募了16名男志愿者和14名女志愿者，调查发现，男女志愿者中分别有10人和6人喜爱运动，其余人不喜欢运动．(2)根据列联表的独立性检验，能否在犯错误的概率不超过0.10的前提下认为性别与喜爱运动有关？(3)如果从喜欢运动的女志愿者中(其中恰有4人会外语)，抽取2名负责翻译工作，那么抽出的志愿者中至少有1人能胜任翻译工作的概率是多少？3．某中学拟在高一下学期开设游泳选修课，为了了解高一学生喜欢游泳是否与性别有关，现从高一学生中抽取人做调查，得到如下列联表：已知在这人中随机抽取一人抽到喜欢游泳的学生的概率为，（Ⅰ）请将上述列联表补充完整，并判断是否有％的把握认为喜欢游泳与性别有关？并说明你的理由；（Ⅱ）针对问卷调查的名学生，学校决定从喜欢游泳的人中按分层抽样的方法随机抽取人成立游泳科普知识宣传组，并在这人中任选两人作为宣传组的组长，求这两人中至少有一名女生的概率，4．某学校高三年级有学生1 000名，经调查，其中750名同学经常参加体育锻炼(称为A 类同学)，另外250名同学不经常参加体育锻炼(称为B类同学)，现用分层抽样方法(按A 类、B类分两层)从该年级的学生中共抽查100名同学，如果以身高达165 cm作为达标的标(1)完成上表；5．某校进行文科、理科数学成绩对比，某次考试后，各随机抽取100名同学的数学考试成绩进行统计，其频率分布表如下.（Ⅰ）根据数学成绩的频率分布表，求理科数学成绩的中位数的估计值；（Ⅱ）请填写下面的列联表，并根据列联表判断是否有90%的把握认为数学成绩与文理科有关：（Ⅲ）设文理科数学成绩相互独立，记表示事件“文科、理科数学成绩都大于等于120分”，估计的概率.答案：1．（1）设从高一年级男生中抽出人，则，，则从女生中抽取20人，所以，.表二中非优秀学生共5人，记测评等级为合格的3人为，，，尚待改进的2人为，，则从这5人中任选2人的所有可能结果为，，，，，，，，，，共10种，设事件表示“从表二的非优秀学生中随机选取2人，恰有1人测评等级为合格”，则的结果为，，，，，，共6种，所以，即所求概率为.（2）列联表如下：因为，，而，所以没有90%的把握认为“测评结果优秀与性别有关”.(2)根据已知数据可求得：K2＝≈1.157 5<2.706，因此，在犯错误的概率不超过0.10的前提下不能判断喜爱运动与性别有关．(3)喜欢运动的女志愿者有6人，设喜欢运动的女志愿者分别为A，B，C，D，E，F，其中A，B，C，D会外语，则从这6人中任取2人，共15种取法．其中两人都不会外语的只有EF一种取法．故抽出的志愿者之中至少有1人能胜任翻译工作的概率是P＝1－＝.3.5.。

第五章 第二节独立性检验独立性检验的定义又叫列联表（contigency table ）χ2检验，它是研究两个或两个以上因子彼此之间是独立还是相互影响的一类统计方法。

2×2 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格数，分别以O11 、O12 、O21 、O22表示，下表是2×2列联表的一般形式检验步骤1.提出无效假设H0 ：事件A 和事件B 无关， 同时给出HA ：事件A 和事件B 有关联关系；2.给出显著水平α3.依据H0 ，可以推算出理论数，计算χ2值4.确定自由度，df=(r-1)(c-1)，进行推断。

给药方式与给药效果的2×2列联表H 0 H A H 0 H A1.H0 ：给药方式与给药效果相互独立。

HA ：给药方式与给药效果有关联。

2.给出显著水平α＝0.053.根据H0，运用概率乘法法则：事件A 与事件B 同时出现的概率为：P(AB)=P(A)P(B) 口服与有效同时出现的理论频率＝口服频率×有效频率，即P(AB)=P(A)P(B)＝98/193 ×122/193理论频数Ei ＝理论频率×总数＝ (98/193 ×122/193) ×193 ＝（98 × 122）/193=61.95即Eij ＝Ri ×Cj/T=行总数×列总数/总数E11= R1 × C1/T=61.95 E12= R1 × C2/T=36.05 E21= R2 × C1/T=60.05 E22= R2 × C2/T=34.95 给药方式与给药效果的2×2列联表计算χ2值：由于df=(r-1)(c-1)=(2-1)(2-1)=1，故所计算的χ2值需进行连续性矫正：4.P ＞0.05，应接受T/22×ｃ列联表的独立性检验由于例：检测甲、乙、丙三种农药对烟蚜的毒杀效果，结果如下，使分析这三种农药对烟蚜的毒杀效果是否一致？三种农药毒杀烟蚜的死亡情况1. H0 ：对烟蚜毒杀效果与农药无关，农药类型间互相独立；HA ：二者有关2.取显著水平α＝0.053.统计数的计算χ值的计算：（4）查χ2值表，进行推断查χ2表，当df=(2-1)(3-1)=2时，χ20.05 ＝5.99，现实得χ2＝7.694＞χ20.05 ，则拒绝H0 ，接受HA ，说明三种农药对烟蚜的毒杀效果不一致。

独立性检验在统计学中的应用及解读原理统计学中的独立性检验是一种重要的统计工具，用于检验两个或多个变量之间是否存在相关性或独立性。

它在各个领域的研究中都有广泛的应用，如医学、社会科学、商业等。

本文将对独立性检验在统计学中的应用及解读原理进行详细介绍。

首先，我们需要了解独立性检验的基本概念。

独立性检验是用来判断两个或多个变量是否呈现无关的统计方法。

在进行独立性检验时，我们通常使用卡方检验（Chi-square test），这是一种常用的非参数检验方法。

它通过计算观察值和期望值之间的差异来判断变量之间的关联性。

卡方检验适用于分类变量或频数资料。

独立性检验在统计学中的应用非常广泛。

一方面，它可以用于研究两个变量之间的关系。

例如，在医学研究中，我们可以使用独立性检验来判断一种药物是否与某种疾病的发生有关。

另一方面，独立性检验也可以用于确定两个变量之间的独立性。

例如，在市场调研中，我们可以使用独立性检验来判断某种广告宣传方式是否影响消费者的购买行为。

在进行独立性检验时，首先需要明确研究的目标和假设。

假设检验通常分为原假设和备择假设。

原假设（H0）认为两个变量之间不存在关联，备择假设（H1）认为两个变量之间存在关联。

接下来，我们使用卡方检验计算卡方统计量（χ2），该统计量表示观察值和期望值之间的差异。

卡方统计量的计算可以参考以下公式：χ2 = Σ (Oi - Ei)2 / Ei其中，Oi表示观察到的频数，Ei表示期望的频数。

卡方统计量的计算结果将会与自由度（df）一起用于查找一个临界值。

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。

通过比较卡方统计量和临界值，我们可以得出是否拒绝原假设的结论。

解读独立性检验结果时，我们需要关注两个指标：卡方统计量和P值。

卡方统计量的数值越大，表示观察值和期望值之间的差异越大，变量之间的关联性越强。

而P值则表示在原假设成立的情况下，观察到统计量或更极端结果的概率。