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  • 交叉表卡方检验与因果性检验

    千次阅读 2019-05-21 08:42:22
    20%,此时用皮尔逊卡方就行,对应P值小于显著水平0.05拒绝原假设,住房条件与婆媳关系有强相关性(P_值接近0) 由于这是定类与定类变量之间的分析,关于因果性关系强度的Lambda(L)就派上用场了 lambda是基于PRE上的相关...

    在这里插入图片描述
    最小预计计数<20%,此时用皮尔逊卡方就行,对应P值小于显著水平0.05拒绝原假设,住房条件与婆媳关系有相关性(P_值<0.05)
    由于这是定类与定类变量之间(如果是定类与定序,把定序转为定类都放到名义中分析)的分析,关于因果性关系强度的Lambda(L)就派上用场了
    在这里插入图片描述
    lambda是基于PRE上的相关测度,即反映了当用一个变量的值来预测其他变量的值时误差的减少量,
    1.对称:两变量对称考量时值为0.124
    2.婆媳关系对住房条件的影响为0.117
    3.住房条件对婆媳关系的影响为0.131
    可见没有太大相关性(值在0~1之间与0接近相关性较弱)
    在这里插入图片描述
    Phi为0.257,说明婆媳关系与住房条件虽然没有太大因果相关性,但有强相关性
    一般方向与对称度量各个系数相差不大,都在 0~1 ,离 0 较小的因果性关系就较小

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  • ch2. 交叉表卡方检验

    千次阅读 2018-04-05 16:53:51
    spss中交叉分析主要用来检验两个变量...spss交叉表分析方法与步骤: 1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框 2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,...

    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同

    spss交叉表分析方法与步骤: 

    1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框 

    2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  

    3、设置输出的结果,点击statistics,打开一个新的对话框   

    4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框   

    5、点击cells,设置cell中要展示的数据  

    6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框   

    7、点击ok按钮,输出检验结果     

    8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   

    10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 

    来源:百度文库http://wenku.baidu.com/view/c659b1e3172ded630b1cb6a3.html

    数据分析联盟:http://www.52analysis.com/SPSS_SAS/292.html 

     

    ▼2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  


    ▼4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框

    ▼6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框 

    ▼8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    ▼9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05,因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   


    ▼10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 


    中文:




    是否死亡放置于行好一些;“精确”为默认,“统计量”选卡方和Phi;“单元显示”将计数和百分比全选,“格式”为默认。
     

    结果:





    Value=卡方值;df=自由度;ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05(自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝,即P值小于0.05认为结果有显著性差异。注意表格下面的注解:b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 191.89,这句话很重要,关系到结果是否可靠!理论频数小于5的cells(格子)比例不超过20%,结果可靠,采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,应看Exact Test(确切概率法)。 

    给出的Asymp. Sig 是通过卡方值算的。

     



    最常用的医学统计:

    TTest - 独立样板T检验,推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异

    交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验,卡方检验

    Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度,即相互依赖的定量关系

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  • 明白了卡方检验的适用条件,我们来看看什么是R*C交叉表检验,以前的教材也叫R*C列联表。 这里R表示行(英文Row),C表示列(英文Column),所以两者合起来就表示超过两行或两列的表格比较。 大家熟悉...

    文章来源: 丁点帮你

    作者:丁点helper

     

     

    首先,卡方检验的适用条件主要是针对表格的理论频数(还不太懂什么叫理论频数,戳此了解),具体内容如下:

     

    以上n代表总的样本量,如果是四格表卡方检验,就是两组人群之和,如下图,常用的符号了解一下:

    上述表格也称”四格表“

    明白了卡方检验的适用条件,我们来看看什么是R*C交叉表检验,以前的教材也叫R*C列联表。

    这里R表示行(英文Row),C表示列(英文Column),所以两者合起来就表示超过两行或两列的表格比较。

    大家熟悉的四格表是比较两组率的差异,而R*C交叉表就是用来比较多组率(或多个构成比)的差异。

    案例: 比较某地区男、女性的饮食口味是否存在差异,研究人员对该地区555名男性,819名女性居民的饮食喜好程度进行调查。数据整理如下。

    本例相比四格表增加了一列,属于2*3交叉表的情形。

    本质上看,卡方检验实际上是在看男性与女性人群在饮食口味上的分布是否一致,即男女喜欢清淡、一般和重口味的人数比例是否一致

    本例用SPSS操作的数据结构表如下:

    (还不会用SPSS做卡方检验?戳此视频教程)

    "xingbie"、”kouwei"、"F"分别为变量名,代表:“性别”、“口味”和“人数或频数”

    SPSS变量视图

    SPSS数据视图

    检验结果为:

    SPSS卡方检验

    由上表可知 P=0.283 > 0.05,在α=0.05水平上不拒绝零假设,即不能认为该地区男女的饮食口味不同。

    其中”卡方检验“表的注脚显示”0个单元格的期望计数小于5“,意味着本例的卡方检验条件满足,不需要校正。

     

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  • spss交叉表分析 + SPSS卡方检验

    万次阅读 多人点赞 2015-05-06 09:56:21
    在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。 spss交叉表分析方法与步骤:  1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开...

    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同

    spss交叉表分析方法与步骤: 

    1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze--descriptive--crosstabs,打开交叉表对话框 

    2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  

    3、设置输出的结果,点击statistics,打开一个新的对话框   

    4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框   

    5、点击cells,设置cell中要展示的数据  

    6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框   

    7、点击ok按钮,输出检验结果     

    8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   

    10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 

    来源:百度文库http://wenku.baidu.com/view/c659b1e3172ded630b1cb6a3.html

    数据分析联盟:http://www.52analysis.com/SPSS_SAS/292.html 

     

    ▼2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列,这样就构成了一个交叉表  


    ▼4、勾选chi-square(卡方检验),勾选phi and cramer's V(衡量交互分析中两个变量关系强度的指标),点击continue,回到交叉表对话框

    ▼6、在这里勾选observed(各单元格的观测次数),勾选row(行单元格的百分比),点击continue,回到交叉表对话框 

    ▼8、先看到的第一个表格就是交叉表,性别为行、选择的读物为列   

    ▼9、卡方检验结果:主要看pearson卡方检验,sig值小于0.05,因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别   


    ▼10、最后一个表格,输出的是phi值和V值,两个都代表两个变量之间的关系的紧密度,数值小于0.1说明关系不紧密,即性别与周末读物的选择没有明显的关系,这个结论和上面的卡方检验有出入,所以需要进一步进行两两比较。 


    中文:




    是否死亡放置于行好一些;“精确”为默认,“统计量”选卡方和Phi;“单元显示”将计数和百分比全选,“格式”为默认。
     

    结果:





    Value=卡方值;df=自由度;ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05(自己设定的显著性水平),接受原假设,否则拒绝,即P值小于0.05认为结果有显著性差异。注意表格下面的注解:b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 191.89,这句话很重要,关系到结果是否可靠!理论频数小于5的cells(格子)比例不超过20%,结果可靠,采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,应看Exact Test(确切概率法)。 

    给出的Asymp. Sig 是通过卡方值算的。

     



    最常用的医学统计:

    TTest - 独立样板T检验,推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异

    交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验,卡方检验

    Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度,即相互依赖的定量关系

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    千次阅读 2020-06-25 22:59:58
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    千次阅读 2017-04-14 10:01:23
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    万次阅读 多人点赞 2019-08-22 15:41:10
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    2019-07-24 14:17:18
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    万次阅读 2016-03-01 23:29:27
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    千次阅读 2015-04-15 15:35:34
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    2021-08-02 18:09:35
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  • 用python进行列联表卡方检验

    千次阅读 2018-08-22 14:18:01
    前天在看书的时候第一次看到了列联表卡方检验,觉得这个东西不难又相对容易实现,刚好知乎上有个老哥的文章是用R来实现卡方检验,于是借用他的数据,我在spyder上面实现了。 这是一份手游数据,里面是某手游2013年8...
  • 卡方检验

    千次阅读 2016-01-06 09:52:35
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    2019-10-25 11:20:07
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卡方交叉表检验