1楼：匿名用户
t代表每个格子中的理论频数。
计算方法：
卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数a与理论频数t差值平方与理论频数之比的累计和。
每个格子中的理论频数t是在假定两组的发癌率相等（均等于两组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。
卡方检验要求：
最好是大样本数据。一般每个个案最好出现一次，四分之一的个案至少出现五次。如果数据不符合要求，就要应用校正卡方。
利用统计学软件分析结果如下：
data kafang;
input row column number @@;
cards;
1 1 52
1 2 19
2 1 39
2 2 3
;run;
proc freq;
tables row*column/chisq;
weight number;
run;
扩展资料
一、卡方检验的基本思想
卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的无效假设h0是：观察频数与期望频数没有差别。
该检验的基本思想是：首先假设h0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在h0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率p。
如果p值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。
二、卡方值的计算与意义
χ2值表示观察值与理论值之问的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。
1、设a代表某个类别的观察频数，e代表基于解析失败 (png 转换失败; 请检查是否正确安装了 latex, dvips, gs 和 convert): h_0 计算出的期望频数，a与e之差称为残差。
2、显然，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数与期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会彼此抵消，总和仍然为0，为此可以将残差平方后求和。
3、另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数为10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1 000时20的残差就很小了。考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察频数与期望频数的差别。
2楼：柒月黑瞳
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。
t为理论数。t计算公式丅rc＝nrnc／n，丅rc为第r行c列格子的理论数，nr为第r行的合计数，nc为第c列的合计数。
其他：t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：
1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；
2,同一受试对象接受两种不同的处理；
3，同一受试对象处理前后。
3楼：冰倾雪
t为理论数。t计算公式丅rc＝nrnc／n，丅rc为第r行c列格子的理论数，nr为第r行的合计数，nc为第c列的合计数。
统计中t值和p值的区别
4楼：千山鸟飞绝
统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是t检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、p值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果p值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，p值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果p值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、p值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成p值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率p越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
5楼：墨汁诺
一、t指的是t检验，亦称student t检验（student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料
二、p值（p value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果p值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，p值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，p值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据p值的大小和实际问题来解决。
在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率p越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
6楼：深蓝色的猫猫
t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
p值代表结果的可信程度，p越大，就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.
05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。
一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
拓展资料
r·a·fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出p值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。
（当时这一观点遭到了neyman-pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。
）fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率p值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果p<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01如果p值》0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
可是，那个年代，由于硬件的问题，计算p值并非易事，人们就采用了统计量检验方法，也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。统计检验法是在检验之前确定显著性水平α，也就是说事先确定了拒绝域。但是，如果选中相同的，所有检验结论的可靠性都一样，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。
只要统计量落在拒绝域，假设的结果都是一样，即结果显著。但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显著性有较大的差异。
因此，随着计算机的发展，p值的计算不再是个难题，使得p值变成最常用的统计指标之一。
7楼：匿名用户
统计中的梯子和壁纸是有本质上的区别。
卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么
8楼：谦瑞数据论坛
卡方值仅仅只是一个中间过程，通过卡方值计算出p值，p值才是我们最重要需要的。p小于0.05意味着存在显著差异。
9楼：
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即sig.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
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。
x2检验亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。x是一个希腊字母，x2可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。
卡方检验的步骤一般为：
（1）建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值；
（2）由样本资料计算x2值；
（3）将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定ⅱ0；反之，则承认ⅱ0。
计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]
式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。
x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。
10楼：蒗鸮鳚
四格表资料的卡方检验
四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。
1. 专用公式：
若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，
自由度v=（行数-1）（列数-1）
2. 应用条件：
要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
行x列表资料的卡方检验
行x列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。
1. 专用公式：
r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(a11/n1n1+a12/n1n2+...+arc/nrnc)-1]
2. 应用条件：
要求每个格子中的理论频数t均大于5或1 列联表资料的卡方检验： 同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。 1. r*c 列联表的卡方检验： r*c 列联表的卡方检验用于r*c列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行x列表资料的卡方检验相同。 2. 2*2列联表的卡方检验： 2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系；当卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。 列联表卡方检验应用中的注意事项同r*c表的卡方检验相同。 1楼 匿名用户 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本 有两个 1 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作ssw，组内自由度dfw。 2 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。 用变量在各组的均... 1楼 下雨天 1 算数运算符 加法 减法 乘法 除法 取余运算 2 关系运算符 只能比较基本类型数据之间的关系，不能比较对象之间的关系。 同关系运算符 同关系运算符 同关系运算符 比较两个对象是否相等 比较两个对象是否相等 3 逻辑运算符 操作符只能是布尔类型的 短路与 短路或 非 化学方程式中各符... 1楼 皮蛋粯子粥 扑克牌里的a代表ace意思是一流的的意思，在扑克牌里也代表数字1的意思。 一副扑克牌有54张牌，其中52张是正牌，另2张是副牌 大王和小王 。 52张正牌又均分为13张一组，并以黑桃 红桃 梅花 方块四种花色表示各组，每组花色的牌包括从1 10 1通常表示为a 以及j q k标示的...曲线估计的方差分析表有什么意义,在统计学中，方差分析表如何填？
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