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  • SPSS卡方检验结果解读详解

    千次阅读 2021-12-21 16:09:12
    卡方检验(Chi-Square Test)是由Pearson提出的一种统计方法,在一定的置信水平和自由度下,通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值,判断实际概率与期望概率是否吻合,通过比较理论概率和实际概率的吻合程度,可...

    卡方检验(Chi-Square Test)是由Pearson提出的一种统计方法,在一定的置信水平和自由度下,通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值,判断实际概率与期望概率是否吻合,通过比较理论概率和实际概率的吻合程度,可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验,在SPSS软件中,默认H0成立,即观察频数和实际频数无差别,即两组变量相互不产生影响,两组变量不相关,如果检验P值很高,则假设检验通过;如果检验P值很低,则检验不通过,观察频数和实际频数有差别,两组变量相关。SPSS数据检验具有很强的科学性和完备性,因此给出的报告也较复杂,下面就来进行SPSS卡方检验结果解读。

    1.利用SPSS进行卡方检验

    例如调查某地某种疾病发病率与性别是否相关,样本如下图所示:

    图1 某地某种疾病发病人数统计

    图1 某地某种疾病发病人数统计

    打开SPSS软件,按图2所示输入数据,其中第一列1代表男,2代表女,第二列1代表发病,2代表不发病,3列为各项的人数,由于人数为频次,因此需要对此列数据进行加权,操作方式见图3。

    图2 输入数据

    图2 输入数据

    图3显示了加权的步骤,在数据中选择个案加权,然后在弹出的对话框中,选中VAR00003将其设置为频率变量。加权指定频率变量,是进行卡方检验的必要步骤。

    图3 对频数进行加权

    图3 对频数进行加权

    加权完毕后,就可以进行卡方检验了,操作步骤如图4所示,在分析中选择描述统计,交叉表,将第一列数据指定行,将第二列数据指定为列,然后在统计中选择卡方,最后点击确定,软件将进行卡方检验。

     

    2.卡方检验结果解读

    卡方检验结果如图5所示,个案处理摘要显示了有效数据和无效数据的数量。VAR00001*VAR00002交叉表显示各变量对应的频数,观察不难发现,这个交叉表与图1中结构完全相同,用户可通过这个表核对录入数据情况。

    卡方检验结论是我们介绍的重点,首先在本例中,行列变量为各为二组,自由度为(2-1)×(2-1)=1,Pearson χ2值为22.475,显著性数值为0.000小于0.05,有显著性差异,不能接受无关假设,即疾病发病与性别明显相关。

    细心的读者会发现,下面还有连续性修正,似然比,费希尔精确检验三个统计结果。

    卡方检验在运算过程中使用了离散型统计量代替了连续性的统计量,所以在频数较低时会产生一定的偏斜,需要进行一定的修正,但是在数据量很大(>40),频数均大于5时,没有必要进行修正,连续性修正结果仅仅适用于四格表,且频数均小于5时。本例中样本量大,因此连续性修正结果与Pearson值差别不大。

    似然比结果与卡方检验差别不大。费舍尔精确检验适用于样本数量<40,且存在期望频数<1的情况,其原因是,费舍尔精确检验方法来源于超几何分布,这种计算方法在样本数量较低时对于期望的估计是优于Pearson卡方检验的,所以在样本数量较低时应参考此值。

    图5 卡方检验结果

    图5 卡方检验结果

    卡方检验可以有效的分析变量相关关系,但是也存在一定的限制条件,样本量足够大,并且期望频数也要足够大,在数据量较少,频数较低时要选择连续性修正和费舍尔精确检验结果,因此进行统计分析时一定要注意选择合适的统计方法,避免产生错误。

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  • 卡方检验是很常用的一种分析方法,什么情况下使用卡方检验? 如果你手上的数据是一种定类数据,比如性别(男、女)是否患病(是、否)。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。 例如想要分析性别和是否...

    卡方检验是很常用的一种分析方法,什么情况下使用卡方检验?

    如果你手上的数据是一种定类数据,比如性别(男、女)是否患病(是、否)。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。

    例如想要分析性别和是否抽烟之间的关系。这一句话里面包含两个词语,分别是:性别,是否抽烟。性别为X,是否抽烟为Y。性别为定类数据,是否抽烟也是定类数据,此时就可以使用卡方检验。

    这篇文章分享分别使用两种常见统计分析工具SPSSSPSSAU完成卡方检验。SPSS是目前常用的统计软件,SPSSAU是更简单的在线数据科学分析工具。

    一、案例数据


    想研究性别和是否抽烟之间有没有关系,男性抽烟的比例有没有更高等,通过抽样调查得到如下数据:

    二、卡方检验怎么做?

    1、SPSS操作步骤

    (1)传入数据或输入数据

    打开SPSS软件,上传如下图所示的数据格式文件,或者在SPSS软件中手动输入下图所示数据:

    • 第一列存入行(性别)信息,其中1代表男,2代表女;

    • 第二列存入列(是否吸烟)信息,其中1代表吸烟,2代表不吸烟;

    • 第三列存入每一种情况所对应的数据(人数),如:是男性且吸烟的人数有51人。

    (2)数据加权处理

    因为输入的数据是汇总格式,所以在进行卡方检验之前,我们需要先对数据加权处理,加权处理后,系统会将“人数”这一列的变量识别为频数,而不是一个数值。

    数据加权的步骤如下:

    在主页面点击【数据】-【加权个案】

    弹出加权个案操作的对话框,选中【加权个案】

    将【人数】变量拖入【频率变量】框中,点击【确定】。

    这样就完成了数据加权处理,下一步可以做卡方检验了。

    (3)卡方检验操作

    点击【分析】-【描述统计】-【交叉表】

    弹出交叉表操作对话框,按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。

    放好之后就是这个样子:

    放好变量后,接着设置:点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】,并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】

    此时回到交叉表对话框,点击【确定】得出分析结果。

    (4)卡方检验结果

    SPSS看输出的卡方检验结果,主要看卡方值和P值。

    2、

    以下介绍使用SPSSAU-在线SPSS分析工具两步快速完成卡方检验。

    (1)上传数据

    进入SPSSAU系统,将加权格式数据上传到SPSSAU系统中:

    (2)卡方检验操作

    点击实验/医学研究面板中的【卡方检验】-拖拽三个【分析变量】分别到对应分析框-【开始分析】即可。

    (3)分析结果

    • 卡方检验分析结果

    SPSSAU输出卡方检验分析结果,主要关注两个值,卡方值和p值。

    另外输出各种卡方检验统计量过程值和效应量指标。

    • 表格三线表格式

    SPSSAU所有分析结果表格均为论文要求标准三线表,可直接点击【复制】图标一键复制分析结果到word文档中使用,无需再自己调整表格格式~

    • 智能分析建议

    SPSSAU提供智能分析建议,刚接触统计分析的小白可以借助分析建议完成分析结果解读。

    • 智能文字分析结果

    SPSSAU还自动输出文字分析结果,供大家参考去撰写分析结果,可直接复制粘贴使用。

    • 支持数据可视化

    SPSSAU自动将结果表格数据可视化,大家可以根据需要选择各种常用图表:

    ①堆积柱形图

    ②柱形图

    ③堆积条形图

    ④条形图

    如果不喜欢图形样式,还可以根据使用场景选择合适的样式:

    总结:可以看到,SPSS和SPSSAU两个统计分析工具卡方检验的结果是相同的,且使用SPSSAU更简单更智能更方便~

    SPSS输出结果

    SPSSAU输出结果

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  • SAS-卡方检验

    千次阅读 2021-06-25 14:31:36
    卡方检验: 1、独立样本卡方检验: 独立样本卡方检验 expected:输出理论频率(期望频率) exact:计算精确概率 数据集如下: 检验结果如下: 2、配对样本卡方检验: 大样本配对卡方检验 数据集如下: 检验结果...

    1、独立样本卡方检验:

    在这里插入图片描述

    独立样本卡方检验
    expected:输出理论频率(期望频率)
    exact:计算精确概率
    在这里插入图片描述
    数据集如下:
    在这里插入图片描述
    检验结果如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    2、配对样本卡方检验:

    在这里插入图片描述

    大样本配对卡方检验
    在这里插入图片描述
    数据集如下:
    在这里插入图片描述
    检验结果如下:
    在这里插入图片描述

    3、配对卡方检验(小样本):

    配对四个表卡方检验(小样本)
    SAS中McNemar检验不考虑校正问题,当b+c<40时,需校正。需要自己写公式计算。
    在这里插入图片描述
    数据集如下:
    在这里插入图片描述

    代码

    data chitest1;
    do r = 1 to 2;
    do c = 1 to 2;
    input f@@;
    output;
    end;
    end;
    cards;
    64 21
    51 33
    ;
    run;

    proc freq data=chitest1;
    weight f;
    tables r*c/chisq expected exact ; /** chisq:卡方检验 **/
    run;

    data chitest2;
    input r c f;
    cards;
    1 1 80
    1 2 10
    2 1 31
    2 2 11
    ;
    run;

    proc freq data=chitest2;
    weight f;
    tables r*c/agree; /** agree:配对卡方检验(McNemar) **/
    run;

    data chitest3;
    input f11 f12 f21 f22;
    if f12+f21<40 then chisq = (abs(f12-f21)-1)**2/(f12+f21) ; /**b+c<40,需校正 **/
    else chisq = abs(f12-f21)**2/(f12+f21);
    p=1-probchi(chisq,1);
    cards;
    80 10 31 11
    ;
    run;

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  • SPSS篇—卡方检验

    万次阅读 多人点赞 2019-08-22 15:41:10
    今天依旧跟大家分享一个在SPSS中使用率比较高的分析方法:卡方检验。 在开始做分析之前,我们需要明白两件事情:卡方检验是什么?一般用来干什么?我们只有充分了解分析方法以后才能够正确的使用它。 卡方检验在...

    今天依旧跟大家分享一个在SPSS中使用率比较高的分析方法:卡方检验。

    在开始做分析之前,我们需要明白两件事情:卡方检验是什么?一般用来干什么?我们只有充分了解分析方法以后才能够正确的使用它。

    卡方检验在百科中的解释是:卡方检验是用途非常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。它的原理是:统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。

    了解了卡方检验,我们就进入到今天的分析当中来。首先来看我们要做的卡方检验数据:由于工作需要,需要统计一种药物在植物使用前后发病情况是否有差别,我们将数据分成两组,一个实验组一个对照组,每组各有200株植物,在使用药物一段时间以后发现,实验组发病植物株数为28,未发病植物株数为172。对照组发病植物株数为60,未发病植物株数为140。

    首先,我们需要根据题目建立下图的表格:

    我们将数据归纳整理以后录入到SPSS中:

    在录入数据时,我们需要针对实验组别以及是否发病进行值标签的添加,在上图中,组别列的1代表实验组,0代表对照组。是否发病列中1代表发病,0代表未发病。相关设置见下图:

    在设置完成以后我们可以通过点击工具栏上面的值标签按键进行查看我们的值标签是否有误:

    在把数据全部录入完成以后,我们开始我们今天的卡方检验,看看两组发病率是否是否有差别。首先我们需要对频数,也就是植物株数进行加权:

    在分析之前一定不能忘记对频数进行加权,因为如果不进行加权而直接进行卡方分析是会容易出错的,这样的话直接会影响到整个分析结果。加权以后,我们就可以进行卡方检验了:

    通过点击工具栏中的分析—统计—交叉表,我们就会进入到如下界面:

    在界面中,我们将组别和是否发病分别添加到行与列当中(顺序可以调换,不固定),在右边的统计量选项中勾选卡方,其他地方保持系统默认就可以。确定以后就可以出现本次卡方分析的结果:

    从结果中我们可以看到,前两个图主要是对数据样本量进行了统计和整理,我们主要是通过第三个图—卡方检验来进行判断的。从结果我们可以看到Pearson卡方值为14.918,对应的显著性P值为0.000(不代表值为零,只是趋近于0)<0.05。说明我们本次实验中两个组别的发病率是有差别的。到这里,今天的卡方检验就全部做完了。

    加上之前给大家分享的分析方法,已经给大家分享了在SPSS中比较常见的四种分析方法了,分别是回归分析、相关分析、方差分析以及今天的卡方检验。我们一定要灵活运用这些分析方法,因为一般在实际工作中往往一整套的分析下来,我们会用到不同的分析方法,我们需要对各个分析结果进行解读,才能够得到我们需要的最终结果。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

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  • Sklearn 卡方检验

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    见知乎 小白记录贴,侵删~感恩! 使用sklearn官方接口代码如下 首先import包和实验数据: from sklearn.feature_selection import SelectKBest ...2. 使用卡方检验来选择特征 model1 = SelectKBest(chi2, k=2
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卡方检验结果解读

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