多个变量怎么做卡方检验
sbss 操作步骤讲解系列第五课，交叉卡方检验 般来说，交叉卡方检验常用于现状研究中两分类变量间的差异检验方法，也可以用作两边量间选项间交叉频率情况及列连表，是将观测数据按两个或分类变量进行分类时列出的频率表。 第一步，首先将我们需分析的数据导入 spss 中并复制，完成后点击分析描述统计交叉表。 第二步，进入图中上方对话框后，先将需分析的变量放入对应的变量框中。注，在做交叉卡方检验时，自变量或因变量均可放入行 和列，点击统计，进入下方对话框后勾选卡方。如果要看两分类变量的相关性，可勾选相关性，点击继续。 若需要增加致信区间勾选，精确勾选。图中红框标记处可填写致信区间范围，点击继续。 第三步，点击单元格，勾选图中下方百分比中行或列图中右侧 c 检验下的选项。注，一般情况不需要勾选，特殊情况可以勾选。该方法也是差异检验的一种方式，点击继续确定， 然后交叉卡方检验的结果就出来了。第四步，将 我们的结果粘贴复制到 excel 表格中进行整理。首先将交叉频率表的结果粘贴复制到表格，在技术行里手动填入比例右侧加入卡方值和选择性批值。一般情况采用皮尔逊卡方检验结果， 如果有超过百分之二十的单元格的期望技术小于五，看费希尔精确检验结果为准。 感谢观看，观看完记得点赞关注呦，可以带座指导学习交流！
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09:00查看AI文稿AI文稿小伙伴们大家好，今天来跟大家聊聊怎么用 s p s s 来进行卡方检验中的多重比较。 在后台看到一个小伙伴留言说他有三组变量，卡方检验的结果显示 p 值是小于点零五的，是显著的，那么他想看看到底是哪两组有差异，该怎么办呢？那么这种情况下就涉及到卡方检验的多重比较了， 我在上一期啊不对，上上一期答疑中啊，给大家简单的提到过，有一种方法叫做卡方分割法， 那么它就是可以解决这样一个问题，比如说我们有这样一个数据啊，其中有组别是组 a、 b， c， 有三个组，然后音变量呢， 是某种用药的效果，有效果或没效果，这样他就构成了一个交叉表格，对吧？ 这样的一个数据形式啊，最终我们肯定可以用卡方检验来求得一个批值，这样我们打开 s p s s 来实践一下， 这是数据的一个大致情况啊，一共有三个变量，一个是年龄段，然后组别和效果。我们看看变量式图，变量式图中年龄段有三个年龄段， 组别有组 a、 组 b、 组 c， 有三个组，然后效果。这个音变量呢，有有两个类别，一个是有效果，一个是没有效果。 哦，顺便提一句，有小伙伴说他录入数据的时候不知道这个类型应该怎么变换 啊，就在这里我们点击一下，现在是数字，我们可以改成科学技术法或者是字符串，字符串是因为你有，就是姓名之类的这个文本信息的时候就选字符串。一般情况下我们为了分析数据方便，默认的都是数字类型。 好的，我们回到数据视图，啊，这样一个数据啊，我们怎么样来进行卡方检验呢？首先点击分析，然后我们用交叉表格描述统计中的交叉表， 我们可以选择行是组别，列是效果，然后在精确里默认是仅渐进法统计，我们把卡方打上勾，点击继续 点击确定，这样我们就看到了组别和效果的一个交叉表，有三个组，他们的总计都是十五人， 然后分别有效果和没效果的人数都出来了。卡方检验的表格的啊，我们看最后一列，就是双侧的这个显著性啊，发现 皮尔逊卡方的这个显著性是零点零二八，是小于点零五的，说明这三个组确实在因面量，有效果和没效果这方面是存在显著的差异的。那么就回到这个视频刚开始的时候，那个同学提出的问题， 这三个组是有差异，那么我具体想看到底哪两个组之间有差异呢？应该怎么办？这样的一个情况我们就要用 到啊数据的一个筛选，我们点击数据，在这个结果页面操作，和回到数据，这个数据及文件操作是一样的效果。我们点击数据，然后倒数第二个选择个案， 目前是选择了所有个案，对吧？那么接下来我们只想看两两个组之间的两两比较，该怎么办呢？我先重置一下， 我们如果想满足两个条件的话，就需要呃，点击这个，如果啊，如果你是英文版的话呢，就是 e， 那么选择组别，组别等于一，或者或者就是这个横杠， 如果你敲这个呃，记不住，你就敲 all 也行， 我是比较习惯用这样一个符号啊。旁边这个，呃，这个加号，这不是加号啊，这样一个符号呢，就是并的关系，然后一个竖杠呢，就是或的关系 等于三，这样的话，我就筛选了组别中的第一组和第三组，点击继续点击确定。 那么接下来我再运行一下卡方，呃，选择这个按钮，然后直接看到我的历史操作，然后点击交叉表，所有操作都不变，直接点确定。哎， 这一次就只看到了组 a 和组 c， 为什么呢？因为我们只选了这两个组，对吧？回到数据文件，我们也可以看到所有的组二这个类别 的前面啊，都打上了一个横杠，就是说明啊，不是横杠，是斜杠，就是说明这些样本在这次分析中都没有纳入进来，哎，这次分析我们就只看一和三这两个类别。 回到这个，呃，结果式图，我们可以看到组 a 和组 c 的一个交叉表已经出来了，以及它的卡方结验的值 啊，这两个组的卡方结验呢，是大于点零五的，是不显著的啊，说明组位和组 c 在这个啊音变量上面是没有显著差异的。那么我们 就再来看看主 a 和主 b 怎么样，还是点击历史操作，然后选择个案重新点，则重新选择这个 if， 把三 把组别改成二以后呢，我们就点击继续点击确定， 然后依然打开交叉表的历史操作，什么都不用变的情况下，直接点确定 啊。我们这就能看到组 a 和组 b 的一个比较了。回到数据视图上，我们也可以看到所有的组三这个类别全都打上了斜杠，这说明这些样本都没有纳入进来，都没有考虑，那么组 a 和组 b 的一个卡方结呢？ 结果呢？是小于点零五的，是有显著差异的。最后我们再看看组 b 和组 c 怎么样，依然是选择个案，对吧？ 点击继续点击确定，我的操作逐渐加速，因为大家都比较熟悉这个过程了，点击交叉表，点击确定，哎，我们可以看到主 b 和主 c 呢，它也没有存在显著的差异， 所以不同组别在音变量有效果和没效果方面有显著差异，主要是由于 a 组和 b 组有差异而导致的， 这就是两两分析能得出来的一个结论。那么还需要注意的一个方面就是这个批值，我们都拿这个批值一般是和零点零五来进行比较， 那么在这里呢，并不能直接拿点零五来进行比较，为啥呢？因为我们把三个组分成了两两去比较，对吧，这样就增加了一些误差。 所以我们在选择交叉表的时候，点击单元格啊，可以勾选上这个调整批值啊，用这个调整批值的方法点击确定。这样生成的这个交叉表啊，下面都会带一个小小的 a， 注意到了吗？啊，这个下标 a 呢，它就是表示啊，这些子级在点零五级别，然后这些列比例之间相互是不是有显著差异，他会给你调整，以后来啊给你公布出来。那么还有一个比较直观的方法，就是如果你 已经得出了这个卡框检验的 p 值，可以直接用点零五来除以三。为什么是三呢？是因为我们有三组，如果你有四组，你应该用点零五来除以四，用这样一个值来啊，代表显著性的水平来和 p 值来进行比较， 如果 p 值要小于点零五除以三，那么就说明是显著的。 好的，这个就是今天想跟大家介绍的整个卡方检验呃，多重比较的方法，觉得有帮助的小伙伴别忘了一键三连。谢谢大家，我们下期再见。
966菜鸟学数据分析
12:34查看AI文稿AI文稿这里我们学习如何用 excel 软件完成行程列表资料的开方检验， 下面以课本上的例题八杠十五来讲解说明。该例题属于是三行二列的行程列表资料。 打开零七版的 excel 软件，这里就是进行行程列表资料他方值计算时所用到的表格样式。相应的文字已经录入在 b 三到一六单元格为行程列表资料 实际发生数值的输入区。 h 三到 k 六单元格为行程列表资料塌方值 计算中用到的中间辅助数值的输入区。爱九到二十二单元格 为开方值及概率批值计算区域。为了满足对行程列表应用条件的判断，在第九到一十二单元格为理论数计算区域。现在首先对 计算区域的相应单元格进行公斥的录入设置，先对行和记进行公斥录 输入，选中 f 三单元格，输入等于 sum， 可以看到 sum 函数的意思是计算单元格区域中所有数值的和。我们要 对 b 三到一三这四个单元格进行数值求和，那么就输入 sum 括号，鼠标左键点选拖拽 b 三到一三单元格， 再输入括号回车确认录入。这里已经在 f 三单元格中录入了求和的计算公式及对一三到一三这四个单元格求和计算。 选中 f 三单元格，鼠标放置在单元格右下角 小黑块上面，变成实心的黑色十字以后，按下鼠标左键向下拖拽复制，可以得到 f 四单元格对 b 四到一四单元格的求和， f 五单元格对 b 五到一五单元格的求和以及 f 六单元格的求和， 这样我们就可以计算出这四行的行和计数值，然后选中 b 七单元格，输入公式等于 sum。 然后选中 b 三到 b 六单元格， 或者这是对 b 三到 b 六单元格求和结果，放在 b 七单元格中 回车确认录入，然后选中第七单元格，向右拖 在复制并且填充，一直到 f 七单元格。这样我们就分别得到了相应的行合计和列合计以及总合计值。 由于开方值计算时要用到对每个格子进行相应的一些计算的中间值， 在 h 三单元格中输入公式等于 b 三，平方除以 f 三，再除以 b 七。 为满足后续拖拽复制的需要，要对相应的单元格进行绝对引用，即 f 三单元格在其他格子的计算中属于行变列补变，所以 在字母 f 前面输入刀了。 b 七单元格在复制过程中属于裂变，行不变， 所以在行号七的前面输入美元符号。到了，为了满足判断的需要，我们要对 h 三单元格做出一个判断函数及 将光标放在等号后面，输入异物括号，然后 b 三，再输入小于号，大于号， 然后连续输入两个双引号，再逗号，再将光标放在公式的最后输入逗号，再连续输入两个双引号。在这里做一个解释，其中双引号中间没有输入任何数值，也就是代表里面是 空值。这句判断语句的意思是什么呢？就是说，如果 b 三单元格中不等于空值，也就是说 b 三单元格中有数值的存在时， 就进行这个中间数值的计算，及 b 三的平方除以 f 三，除以 b 七。反之， 如果 b 三单元格中等于空值，那么在 h 三单元格中也放入一个空值及什么都不输入，光标放在最后回车确认，这时我们可以看到 h 三单元格中也是空值， 原因是前面的 b 三单元格是个空值，如果在 b 三单元格中我们输入五十一回 车以后可以看到 h 三单元格中就变成了一。也就是说第三单元格不不等于空值的时候， h 三单元格就进行相应的公尺计算及第三的平方 除以他的行合计，再除以列合计，也就是五十一的平方除以五十一，再除以五十一，所以这个值就是一。 然后选中 h 三单元格，点选右下角，鼠标变实心黑十字以后，拖拽向右侧复制到 k 三单元格， 在选中 h 三到 k 三这四个单元格，鼠标放在 k 三单元格的右下角变黑十字以后，再向下进行行 复制，一直到黑七单元格。为了计算理论数，我们要在第九单元格中输入相应的理论值的计算公式，等于 我们知道理论值的计算呢，属于是行合计，乘以列合计，再除以总的合计值，所以我们这里就输入五十一第三单元格 所对应的行合计， f 三格乘以 b 三单元格对应的列合计，也就是 b 七单元格 再除以总的合计值。 f 七单元格。同样为了满足复制的需要，我们要对相应的单元格进行引用设置。 f 三属于 行合计，即行改变，列不变，所以在 f 值的前面加上美元的符号到了。 b 七属于行不变，列改变，所以在 b 七这个单元格中 前面加上美元符号到了，而 f 七单元格属于总和计值，他既不变行也不变列，所以我们要对行列均固定，即在 f 前 前面输入美元符号，到了数字七的前面也输入美元符号到了，然后光标放在最后，单击回车，确认输入。这时我们就得到了对 b 三单元格理论数的计算，也就是 b 三单元格五十一，所对应的理论数为 他的行合计五十一，乘以列合计五十一，再除以总的合计值五十一。然后选中第九单元格，向右拖拽复制到一九单元格，再选中一九单元格右下角变 黑色十字以后，向下整行拖拽复制。这时我们就可以看到第三单元格有了数值，所以这里第九单元格中就计算出的理论数等于五十一， 然后选中艾灸单元格，输入咖方值的计算公式尾等于夸着萨姆。对 h 三到 k 六单元格选中括号，也就是对 h 三到 k 六单元格进行求和，再减去一， 然后或者乘以总的合计值记 f 七单元格 随车确认，录入自由度。根据具体情况，我们在输入自由度，概率批值等于 c h i d i s t 或者然后咖方值，也就是艾灸单元格在逗号， 然后自由度值按十单元格输入，按时回车确认。现在由于咖方值为零，所以概率批值为一个错误值。那么下边我们就输入课本例题中相应的 数值，在第三单元格中输入五十一，这一个输入四十九，然后四十五，然后十五，同样这里是三十五，这里是五十九。大家可以看， 当全部数值输入以后，回车相应其他表格中的数值也发生了刷新，这是一个 三行二列表，他的自由度是二，我们在按十单元格中输入数值二，这时 回车以后可以看到概率 p 值就变成了零点零零零零，可以看到 七值小于零点零五。所以针对该例题，我们可以得出统计学结论， 由于批值小于零点零五，拒绝 h 零，接受 h 一，认为三组治疗的效果有显著性的差别。这种四行四列的行程列表塌方值设计可以适用于任何一个 只要不超过四行或者四列的这种行程列表资料的使用。这是我们课本上例题八杠十六，该资料属于两行四列表，同样可以用建立的四行四列的塌方计算表格来 进行塌方检验。首先将前面输入的相应数值删掉，输入新的数值，五十八、四十九，五十九十八，同样这是八三十三、二十七、 四十三。大家发现，当我们将所有的数值输入以后，点击回车可以看到右侧辅助中间计算的数值区域已经发生了改变，同样理论值也发生了改变，开方值也已经计算得到，等于一点八三 三八。自由度。我们看一下，由于他是二行四列表，自由度为三，我们在这里将自由度进行重新改变，输入 输入三，点击回车以后，可以看到在开放值为一点八三八，自由度为三的时候，其对应的概率批值是零点六零六六， 这里我们改写，也就是批值大于零点零五。由此可以得出统计学结论及批值大于零点零五， 接受 h 零，拒绝 h 一，认为急性组和慢性组 两足病人的血型构成五显著性的差别。
555牛二黑
09:40查看AI文稿AI文稿同学们好，我是二幺幺统计的主讲老师蔡老师这次给大家介绍的课程是卡方分析， 那我们今天介绍的是卡方独立性检验当中的四个表。独立性检验，那我们首先看到的是四个表的一般形式，有分组一，分组二对应的是 x、 y、 m、 n， a、 b， c， d 呢，分别是四个表当中对应的十字平数，那 a 加 b 加 c 加 d 就是它的总平数， 这个就是它的一般形式。那我们一所有的假设检验呢，都有一个基本的步骤流程，这个四个表就例行检验也不例外。首先我们给出它的原假设，假设两个变量是相互独立的，这里的两个变量 就用我们表格当中就是两个分组，就是分组一和分组二是相互独立的。倍，则假设就是说两个边量是相互不独立的。然后再计算我们的一个自由度 p， f。 所谓的自由度，我们上节课也讲到过，卡方分布的一个重要的参数就是自由度，不同的自由度对应的不同的密度函数。那这里呢，我们同时见肯定要计算一下它的自由度公式就是 r 减一乘以 c 减一。 r 和 c 呢，就是我们这个表当中行和列的个数，这是二乘二的四个表，所以我们的 r 和 c 呢，都是二。然后再计算一下我们的理论平数， e， i， j 等于 f， y， i 乘以 f， x， j 除 n 呢，就是我们的总数量，也就是我们的总评数。 a 加 b 加 c 加 d， f， y， i 和 f， x， c 呢，就是我们对应的。比如说我们 x 和 m 这一格的 a 是它的实际评数，我想求它的理论评数呢，就是 对应的 a 加 b 乘以 a 加 c 除以 a 加 b 加 c 加 d， 这个是对应的这个 a 这根的，如果是 b 这根呢，就是 a 加 b 乘以 b 加 d 除以 a 加 b 加 c 加 d， 这个就是理论平数的一个计算方法。然后我们再计算我们的统计量，他方的值等于这样的一个公式，这里的 f i c 就是我们的实际平数 e i， 这就是我们上联球的理论评述，可以换算成这样的一个公式，这个就是我们的卡方值的计算公式， 但是呢，他有一个适用条件，就是说当我们的理论平数大于等于五，并且我们的总数量大于等于 n 四十的时候，这个公式才是适用的。如果不满足这个条件的时候呢，我们有一个校正公式，就是下面的这样的踏方计算公式， 同样的都是这样的，这个时候呢，我们的 e i j 大于等于一，也就是我们的理论平数大于等于小于五的时候，总平数大于四十的时候，用这样的一个交通公式。 当时我们的 eig 如果连一都小于的话，等于小于四十的时候，我们就要用另外一个界面再做 非说精确性经验，那这个呢，就说明我们的卡方分析呢，是有一个适用条件的，这是大家需要注意的一个点。当我们求出来卡方值之后呢，就可以根据我们的卡方分布的临界表确定我们的拒绝欲和接受欲， 或者呢根据我们的对应的批值来判断是否拒绝或者接受原假设。这个就是四个表格类型检验的一个基本的步骤流程，希望大家能够记住， 下面就是我们给大家举的一个例子，希望大家呃一个是根据这个平数分布表， 以百分之五十的显著水，九十五的显著水平来检验我们的色觉与性别是否有关联的这样一个例子，我们可以看到 的平数，这个是他的一个实际平数，总平数呢是一千。根据我们上面的计算步骤，首先是我们的人假设是相互独立的，被子假设是不独立的，这串串的自由度呢就是二减一乘以括号，二减一等于一。 然后我们来计算一下他们的理论评数，这是他们的计算公式，计算公式这里面都是理论评数，然后是合计，总评数依然是一千。 然后呢再计算他们的统计量，卡方统计量对于那个就是分别计算的一个卡方，然后再把他们连加加起来，总的一个卡方值计算出来，乘以二十七点二，就是我们所计算出来的卡方分布的值。 那我们根据我们的卡方分布的临界表呢？可以知道，我们根据卡方分布的临界表可以知道，我们的自由度为一的时候，卡方零点九七五是这样的一个值， 卡方零点零二五是这样的一个值，我们所计算下来的卡方值是二十七点二，远远大于五点零二三九，所以我们拒绝原假设，因为我们的色觉与性别并不相关，这是我们的一个计算过程， 我们这样的一个过程同样也可以用 sps 操作软件来进行一个分析。首先我们是它的一个数字的录入，这是大家可能会需要注意的一个点，我们正常的录入不一样，首先我们是把它的平复一一录入进去， 我们可以看到前面的平数表格是四四二五十一四三十八六，这样的一个平数 录入进去是这样的，第一列是我们的评述，第二列是我们的性别，第三列是我们的色觉一呢代表的是男，二代表的是女，色觉一代表的是正常，零代表的是色盲。是这样的一个代表， 一代表的是男，二代表的是女，零代表的是色盲，一代表的是正常，这是我们的给他的一个指色标签。然后就是我们一个数据录入，这是大家需要注意的。然后呢我们并不是直接进行分析，我们需要对评述进行一个加权， 我们点击数据，然后点击加权个按，再找平数，将平数填入这个频率变量里面，进行一个加权， 才能够进行我们的卡方分析。然后呢是计算一个卡方值，点击分析，然后 描述，然后是交叉表格，就会出现这样的一个界面，我们将行整个性别列整个设节，也可以反过来将行和列进行交换，设置在上面，性别在下面，这个是呃都可以的。然后呢就是这样的一个界面， 然后我们点击我们的统计，然后点击卡方，再点击确定，这个就是我们计算要卡，计算卡方值的一个呃，选择， 下面就会出现的是我们的一个分析的结果，这个呢我们从这个分析结果可以看到我们的 care 信卡方值是二十七点一三九，与我们计算的差呃相差不大， 他的屁值是零点零零零，其实他是有值的，只不过非常小众，次于零，所以不论是从票圈的咖方值来比较，还是从屁值来比较，我们都是要拒绝人假设的，认为他们是不独立的， 这是我们的一个距离。同时我们再看再看一个例子，也是一个这样的平顺分布表，然后我们是还是百分之九十五的显著水平，观察实验组和对照组的发病率有无差别，原甲测试两个没有差别，背着 假设是两个有差别，依然是我们的计算数字，计算过程我们就不给大家再介绍了，这样同我们还是给大家介绍一下 统计软件的这样一个操作过程。同样的是数据录入是先看他的平数，十四八十六三十九十，然后是否发病，零代表的是未发病，一代表的是发病 组别呢？一代表的是实验组，零代表的是对照组。大家这个这两列呢，录入的时候也要注意，并不是不能都是一一零零，一一零零是需要有交叉的，这样的一样录入。 然后呢就是我们的一个评述的加权，这一步是必不可少的一步，将评述进行加权， 然后再计算我们的卡方值，将这两项分别选入进行计算。一个卡方值 计算的结果同样是我们的卡方值是四点一二五，我们的 p 值是零点零四二是小于显示是零点零五。 所以我们还是要注意点假设，认为实验组和对照组的发病率并没有显著性的差别，那我们这节课就给大家介绍，在这里谢谢大家。
13:51查看AI文稿AI文稿大家好，我是君磊，那这一次视频呢，我们讲第三种差异性检验，也就是卡方检验。那在我之前的视频当中呢，曾经讲过两种差异性检验，分别是 t 检验和单因素方差分析。那前面这两种呢，它是适用于类别对于连续变量的这样一个检验 啊。 t 检验它是二分类对连续变量，那个发差分析呢？是多分类对连续变量。那么卡方检验呢？它是适用于类别变量对于类别变量。那这里呢，我给大家分两种情况，一种是多分类，对多分类也不含，同时也不含二分类了啊， 那这个是一定是用这个卡方的，那在这种呢，就类别变量对于层级变量之后情况下，它既可以用卡方，也可以用那个 t 检验或者是放大分析啊。那什么 我们这层几边呢？就是内容有档次的啊，比如像年级啊，收入水分这种啊，是他是可以 既可以用卡方，也可以用方沙检验的。所以如果是你的这个检验，它里面设计这个设计这个层级啊，他你就可以去做两个尝试啊，既可以做卡方的尝试，也可以做这个呃 t 检验或者是方沙检验的一个呃一个尝试，然后选择一个对自己有利的结果去呈现就可以了。 那么关于这个卡方检验，我们如何判定他是不是显著呢？同样是去看批值，看批值是不是小于零点零五啊？如果他是小于零点零五的，那我们就啊说明他是显著那 但是呢，这个卡方结他比较特殊，你要根据他的产出的这两个值，一个是你的亚美量，一个是你的最小期望值， 当然主要是这个了，电本量我们自己都知道哈，那最小期望值以样本量的关系去对应的找我们的那个皮质，那如果是最小期望值大于五，且样本量大于四十啊，包含四十啊，那我们要去看第一行这个皮尔森卡方，以及对应的这个这个皮质哈， 那如果是我们的那个，呃呃，这个最小期望值在一到五一到五之间，那样本量在四十以上啊，那么这时候呢，我们就要去看第二行这个连续矫正的卡，网址也就是这里啊， 这行啊，这行，那如果是我们的这个 e 啊小于一，或者是我们的样本量呢，小于四十，那么这时候呢，他会给你产出一个黑色的一个卡放值，那么这时我们就看这个啊， 看这一行啊，呃，有的时候我们去做卡棒结呢，说他没有产出那个那个飞绳这一行， 或者是这个连续教育证啊，就说明你的这个地方只能用卡放啊，只能用那个 p 二三卡放了哈，你就直接用这个地方这行就可以了，也没问题哈。 好，那这是关于这个呃，这个 p 值的这样一个选择，大家看一下啊，呃，这个表一定要记住啊，就是这三个的关系啊，就这三种的一个选择，你要你要对应的去选择自己那个自己的那个 p 值啊，但是话说回来啊，就是我们如果是显著的话，一般是这三个是都显著的哈，都显著的。 好，废话不多说，我们开始那个讲操作哈，好，这个呢，是我们的这个测试数据啊，是这样的啊，呃，有三个变量，一个是性别啊，性别 男和女啊，然后有一个专业，哎呀老师和挖矿啊两个专业，然后我们要去做性别在专业上是不是有差异的这样一个 检验啊，我们可以点击分析，分析里面有一个免税统计啊，分析免税统计，然后这里有个交叉表格，或者叫你的版本呢，叫交叉列连，对吧？ 他然后呢我们重置一下，然后把性别放在这里，然后把专业放在这里啊，那么一般是你如果是想去探究，比如说性别在什么上的差异，比如性别在专业上的差异， 不是你是以某个类别为主的，你要把这个类别放在这个行上，对吧？然后然后把另外一类别放在这样，这样这后面分析的时候好分析哈好分析，然后呢我们点击这个， 这就要把这卡方纸勾上，卡方纸勾上，然后呢我担心搁这里啊，我一呃，一般是点这行的这样一个百分比啊，因为好的百分比比较好分析，比如说性别在专业一上的这百分比和专业二上百分比，这样有个差，这样一个比较好，好比较啊，当然 有的人也喜欢比较烈的百分比啊，这个是一个个人的一个喜好啊，但是我建议是你分析行的啊，分析行的好，然后这样，这样其实就呃配置好了，其实很简单啊，我们点击确定好这里， 嗯，前面这个呢是百分比，对吧？百分比，然后下面这个是卡棒结的结果啊，刚才我们也说了，我们要对应的先去找那个最小的期望值 这里，对吧？最好期望这是十三点七五，他是大于五的，对吧？大于五，然后呢我们个案数是六十三，是大于四十的，那这时候我们就直接看第二行，第一行就可以了啊，第一行就可以了，如果这里是怎么着是一到五之间的，对吧？六十三，那我们看第二行，如果这里他是小于一的 啊，或者是我们样本量是小于四十的，我们直接看飞婶这个啊，好，那这个呢是关于我们的这 这个呃展示，那么下面我们看一个表格，好，这里呢给大家推荐一种常用的一种表格呈现的格式啊，就是这种啊，里面包含百分比啊，包含那个卡方检验的值和 p 值啊， 那当然在论文当中有很多种不同的格式啊，你可以根据自己的喜好去 diy 哈，那这里咱们先讲这种怎么去制作哈，也很简单，把这两个给他复制过来，然后复制过来，然后呢找一个新的一个表格给大家展现过来，然后呢我们把我们的这个这个和这个给大家挑出来哈 啊，放在我们这边啊，然后呢我们把删掉，把这个删掉好，然后这时候呢我们把这个给他删，删减减就可以了啊，然后我们可以把这个给他取消合并啊，放在这边 这给他删掉，然后这个地方呢给他换成一个百分比啊，技术可以，这样， 对吧？然后嗯，这个地方可以让等于这个等于这个就改成总数， 然后筛选，然后复制，然后再粘贴为止，把这个中公式给去掉，然后把这个给删掉， 然后这个地方改成性别好，然后再把这个地方给大家合并一下，这就叫性别啊，与，对吧？ 专业的交叉交叉表，交叉表或是 交叉列连翻系，交叉列连卡方形好，然后呢这个地方给他合并一下， 好，然后这个地方改成卡黄值啊， p 啊，这样一个表其实就做的差不多了，对吧？然后我们这个地方给他换成改成性别好， 然后筛选，然后我们把这个去掉烟花换成宋体，好， 好，这样，其实这个表格就样式就样式就出来了，对吧？嗯，好，然后呢我们把这个合并合并好，然后我们这个地方给他选， 嗯， 好，那这样一个表格我们可以直接就是放在我们的论文当中了，然后呢我们就开始讲这个分析，那分析我们怎么分析呢？呃，一般是这样分析的，我们先加第一句啊，第一句啊， 先第一句总体分析，对吧？先总总总体分析，然后呢我们再呃分类别去分析，再分类别分析，按照 按照类别分析啊，总总体分析，怎么分析呢？就是说，呃，性别在专业上的这个卡方检验卡方值是多少？ p 值是多少啊？所以啊，你可以在家里去 p 小于零点零五啊，所以性别在专业上是具有显著差异的，加这么一句话，对吧？ 然后呢再爱类别分析，再聚焦类别，比如说在女性群体下，老师的占比是百分之七十二，七十四点二，而挖矿的占比是百分之二十五点八，对吧？那么这时候 女性啊，那个老师的这个要显著高于高于第二个挖矿嘛，对吧？就说明老师是在在女性权限下是占主体的，而男性全体下 啊，挖矿是六十二点八，而那个老师是三十七点五，那么这时候呢，是在男性热情一下挖矿是这样主体的，然后你再去那个，呃，在某个类别下再去进行分析啊，那这时候我们我找一个例子哈， 好，我们看看例子啊，这篇论文呢，是讲这个主场和客场在这个胜负上的这样一个卡方检验啊，然， 然后他这里呢？你看这里有 n， 对吧？也就是我们的这个表里的这个，这这只对吧？然后还有百分比，百分比，然后就是我们这个表里的这个， 哎，这这把按比对吧，然后呢？就要卡放个屁时，卡放个屁时啊，他这里就多了一个这样期望技术啊。啊，这个等会我跟你说，跟大家说怎么做哈。呃，然后我们看下分析，主要看下分析啊，就是先总，然后再分这样一个逻辑啊，然后就前面前面这两句话，对吧？ 前面第一句话他是判定是用这个卡棒检验嘛，对吧？可以所有技术技术，嗯，大于五，这个应该是最小期望技术大于五，对吧？最小期望技术大于五啊，当然所有技技术里面包含最最小的期望，对吧？ 然后且总量是大于四十，那这时候呢？用评论卡方，这句话是判定应该用评论卡方，然后呢？经卡方检验得知 p 小于零点零五啊，小于零点零一，所以怎么着？主客场在比赛胜负上是具有显著性差异的啊，主客场与在胜负具有非常显著的差异啊。这两句话就先懂得说，对吧？然后怎么再分开讲，就在分开讲某个类别下怎么怎么样， 那怎么讲呢？就是说在主场情况下，然后啊胜率高达百分之六十，对吧？那负率怎么着啊？说一下，然后在客场情况下胜率啊，至百分之四十，那这这类就用这句话去表达了，对吧？ 然后由此可见啊，有出场优势啊，其实这这就是一个很简单的一个分析，对吧？先总，然后再分啊，大家可以按照这种逻辑啊，去啊，去跑啊，那这个，这个期望技术怎么来啊？很简单啊，我们可以看到再回到我们的这个数据， 我们点击我们的卡网解压里面这个表格啊，单元格这里有一个期望值，期望值我们搁上继续 啊，然后这里会出来一个预计的这样一个技术，这个预计的这样一个技术，就是我们的这样一个期望技术啊，期望。当然这个呢，他并不是我们一定要去放的，你想放的话也可以放一下，像就像他这种格式啊，可以可以按照这样的去放啊。 好，那这是第一个的例子啊，第一个的例子。好，我们再来看第二篇的这个格式啊，他这个格式呢，就相对来说比较简单了哈， 他这个呢，就是完全是呃， sps 的一个结果，没怎么没有怎么处理啊？那给他看一下我们我们那个结果，我们这时候点击这个交叉表啊，交叉表我们单元格里 就啥都不勾，只保留一个观色值，对吧？然后卡方我们依然是勾上，对吧？勾上，然后我们再跑，那这时候呢？他这个，你看这个表就对应这个表，对吧？没怎么处理，对吧？没怎么处理，然后这里加个电量，对吧？把这个就把这个一行专业就删掉，对吧？ 就这样一个表，然后壁纸呢？就把这下面这个啊，把这个都删掉，把这个留下来，就是这个表，对吧？很简单很简单，大家可以这个表格样式可以灵活多变，选一个自己喜欢的就可以了啊。 嗯，那下面呢，我们再讲一种，再讲一个那个，有的时候啊，有的时候我们会呃，遇到这样这样一种数据啊，这样一种数据格式，嗯， 他是呃把两把，把那个每种情况给列出来，然后最终加个权重，也就是克数，那这种情况也是可以 去做我们的这个卡方检验的，只不过我们要在做卡方检验之前啊，再加一个加权啊。啊？ 大家先对比一下啊，这两样格式是有差别的，是有差别的，这里是第一个数据，是每个的一个样本，对吧？他是性别一还是专业一，对吧？他每个样本他有个值，这里呢是每种情况下 他有一个权重，对吧？那这个时候呢，我们要先做第一步叫加权啊，点击数据，数据里面有个加权个案， 然后呢这时候呢，我们点击这个加权哥啊，然后把我们的权重拖进来啊，权重拖进来，然后点击确定，然后我们加权之后啊加权之后，然后再去做我们的这个分析啊。呃，交叉列连啊，对吧？然后我们再通知一下，把我们 性别啊这个换进来，然后再对应的选择我们的这个检验的一个勾选就可以了， 好啊，这样就出来了，对吧？啊？这个呢就是在我们数据是一种权重的情况下，我们应该怎么去做这个卡方检验？ 好，那关于这个卡方检验的这样一些知识呢？我们选到这里啊，下期我们讲那个多层的卡方检验。啊，那我们今天到这里，我们下期再见，谢谢大家观看。
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05:00查看AI文稿AI文稿我们来讲一下素格表卡方检验，卡方检验呢是对类别变量的一种分析啊，他是对技术资料的一种分析，他， 嗯，我们今天讲四个表卡放检验，他主要是两组数据在某两个类别上时间是否存在显著性差异啊，然后我们看一下这个， 这个例子啊，这个我们可以看到有性别，男女有糖尿病和无糖尿病的个数，然后首先我们要把这一个输入到 spa 服里面，那怎么输入呢？我们打开这个 好，打开这个，呃，新建的这个斯巴斯表格，然后我们首先是性别， 然后我们对他竖直一下面有难， 二代表女好，然后是患病情况 好， 一有糖尿病有糖尿病，二是五， 躺下 点击确定， 然后最后一个是平数好，然后点击数据数图，实际数图啊，然后性别的话有啊， 男啊，男和女女啊，患病情况呢？有男性患病和男性不患病，女性患病和女性不患病这四种情况，然后平数的话分别是 啊，四十四，男性患病是四十四啊，女性患病是十二，嗯，男性患病是四十四，男性不患 患病是十二，女性患病是二十二，女性不患病是二十三。 然后输入进来之后，我们首先要对这个平数啊进行加权，剪辑数据，然后加权更按对这个平数进行加权确定。对平数进行加权之后啊， 我们就开始进行卡框，四个标卡框检验啊分析，然后描述统计交叉表啊，然后行行，是啊，我们的性别， 然后列就是我是否患病啊，患病情况，然后统计量的话，我们是选择卡方检验确确定啊，继续，然后 我们就可以确定了啊，然后这样的话就可以看到这个交叉表，这个情况就出来了，检查的是一百零一位啊，没有缺失值啊，然后这个交叉表呢，就是我们哎呀 xl 里面的那个表啊，大家可以，嗯，是 是一样的，这是没有，我们这个 acl 里面这个表是没有总数的啊，他就给你制出来了。然后这个卡框检验，我们 主要看这个皮尔森卡房检验，让大家看到他的双侧是零点零二啊，零点零二，零点零零二，这个皮质是小于零点零五的，所以说男女在换是否换糖尿病上具有显著性差异，这 时候得出有显示性差异。那么具体由什么样的显著性差异呢？我们啊， 我们要回到那个，回到这个，然后进行啊，加一个东西啊， 描述统计交叉表啊，要在这个单元格中啊，加一个糖和列啊，我们看看有什么样的显著性差异， 然后确定，然后我们就可以看到这个，呃，交叉表交叉制表中他有了百分比啊，画面情况，大家看这个画面情况中的百分比啊， 啊，看啊，男性患病患糖尿病的是百分之六十六点七啊，女性是百分之三十三点三，所以啊，他的显著性就是啊，男性要比男性啊，患糖尿病的要显著高于女性患糖尿病的，而这个。
339自律与放荡不羁
02:12查看AI文稿AI文稿一百五十秒教你学会 spss 多选题，单选题的交叉卡方检验可带坐指导。 第一步，我们将数据导入 spss 软件中并复制后，我们先定义好多重响应的定义电量，及后点击分析多重响应分析交叉表。 第二步，将我们需要分析的变量放入对应的变量框中。住分组变量需要定义变量分组数的最小值，看最大值后点击选项勾选行越，点击继续点击确定， 然后我们需要的结果就出来了。第三步，将多重响应交叉表的结果整理成如图所示的结果 后，将图中右侧结果导入到 spss 软件中。注， spss 软件分析需要具体的数值才能进行分析。 第四步，我们整理出来的结果需要对人数进行个案加权处理，如图所示。点击数据个案加权。进入个案加权处理后，将需要加权的电量放入个案加权框里，点击确定。 第五步，对人数进行个案加权后，点击分析描述统计交叉表， 将需要分析的变量放入对应的变量框中，点击统计勾选卡方，点击继续单元格，勾选十册齐旺百分比里的行业， 点击继续确定。然后我们需要的交叉表的结果就出来了。 第六步，我们将结果粘贴复制到一个调表格中并进行整理，可以整理成如同所示的结果。 第七步，我们将整理好的结果粘贴复制到沃尔顿党中，并对结果进行文字解释。看三线表地制作可以参照图中进行分析。
252艾吖法数据
14:36查看AI文稿AI文稿统计分数据分类啊，包括二分类，也包括多分类，包括有序分类，也包括无序分类，他们一般不描述均数，一般他们会描述 其他的指标，比方说率或者构成。对这类数据，它的统计分项一般采用咖坊级或者 fisher 具体概率法。所以我 这阶段我们主要介绍啊，第十十一、十二十三，主要主动介绍他方企，顺便会提一下致和解， 今天我们主要介绍两个绿比较的卡方解，那么这个题目呢，我们主要讨论绿的比较，主要采用方法是卡方解方法，因为啊，我们数据库常见的描述方法， 定量的用均数中位数分类数据的，就用绿或者构成比，这个绿跟构成比啊，他们有共同的特点，都是百分比，最常见的就是我们绿的比较，那么绿的比较呢 啊，包括有效率啊，发病率，死亡率等等等。那么绿的背后呢，是两组数据的比较， 两组序列比较，比如说有效，无效啊，有效无效，有无效，那么就会算出有效率到百分之三十， 那么有实验组有效率，对照组有效率，那么就两个有效率比较，我们要去研究，去分析我们才能方法，就是 比如说引达潘安片治疗原发性高血压疗效，将患者随机分为两组，也就是引达潘安片加辅助治疗，另外就是对照组用 m g 加辅助治疗，问两组有效率有没有差别？ 我们这里这个表格大家可以看出来，有两种人群，那么有效无效，可以算出来有效率， 一种有效率百分之四十五点四五，另外一种有效率百分之八十七点七七啊，这个百分比，这个数，这个表格啊，我们称为汇总表，他汇总了对照组的有效人数、无效人数、事业组的有效人数和无效人数，同时在此基础上计算两组有效率。大家可以看出来，这两组有效率是有差别的， 但这种差别呢，是样本的差别，还不能上升到总体人群的差别。我们统计学需要探讨样本背后总人群的差异性，所以我们要进行统计分析。在这个表格里面， 大家看看，我们把这个表格称之为二乘二交叉表，为什么叫二乘二交叉表呢？ 它的数据是由两行分别代表两组，预兆组跟事业组有两列，分别反映了结局有效或无效。所以呢， 它主要数据啊，存在，在存在，在四个表格里面，四个单元格里面，二十二四，二十一五，它不是原始数据，是汇总的个数，其他的数据都是由这个四个单元格的数据计算而得到的，这样数据成为二乘二的交叉表，它是分类数据比较研究 一种常见的汇总格式。这种汇总格式我们称为四格表，因为这个本例的资料经整理，就会形成这么四个单元的格式，四个单元格的数据， 我们把这样子的二乘二的交叉表成为四格表资料啊。交叉表， 交叉表又称为行列表，有两行，两列啊，就是二乘二，所以两组率的比较往往体现的表格就汇总表格啊，不是原始数据的表格，汇总表 就是二乘二的四格表，假组一组发声未发声， a、 b、 c、 d 四个单元格有四个汇总数据，那么你可以说是四格表资料的比较或者两组率的比较都是可以的。 对，这样的分组是两个水平，其余指标也是二分类，是完全随机设计或者成组设计比较，两个构成比，而且啊，是比较两组二分类结局的分布，那么通俗一点，往往是两个绿的比较，我们采用卡方结的方法来开展，采用卡方结的结果来开展。 那么卡方结或者卡方结它的写法啊，是希腊字母平方啊，不是 x 平方，是卡方。我的写起来比较奇怪啊，那么卡方结 是比较绿，它就像 t g 发达分析一样，它首先会换算出一个卡房值，再根据这个卡房值计算的 p 值。这里面的原理我这里不多讲，它的卡房值主要探讨理论评述与实际评述的吻合程度。 我们的实际平数我们称之为 a， 就是我们刚才看到的四格表实际的数字， a、 b、 c、 d 二十二十四，二十一五实际上发生的数据。 另外一个我们成为理论平数 t 又称为七万平数。 e 是假设计 h 零成立的情况下， pa 一等于 pa 二，也就是两个 率相等的情况下，算出来一个假想的评数。理论上的评数，也就说在 h 零乘零时候的时候的一个评数。我们假设界有 h 零， h 一对不对？ 一般我们先假设 h 零成立，那么 h 零如果他们相等会怎么样？相等的时候会算出一个理论平数，我们称为总体平数，实际平数我们是量平数，那么卡番茄就会先计算理论平数啊。然后呢，计算理论平数跟实际平数的吻合程度，这个吻合程度就是实际平数跟理论平数的差别， a 是实际平数， t 是零的平数， a 减 g 平方除以 t， 这个就是每一个单元格的零的平数和单元格的实际平数的差值，他差 差别 四个单元格就可以是算出四个理论平数跟四个实际平数。然后呢，每个单元格都可以算出实际平数跟理论平数差别。外面公式是 sigma 累加累加，就可以把把所有单元格的理论平数跟实际平数的差别加起来，这个加起来就是卡方值。 当然我想很多人朋友圈周老师什么是理论名数，怎么算出来的？当然我们本科生教学的时候会讲怎么算，但对这门课程来说，大家无需 不需取算，软件会给你算出来，甚至你什么叫理论评述，什么意义都不需要，不需要掌握，你只要知道我们可以根据理论评述采用合适的方法就可以了。如果假设题 h n 真的成立，就拍 等于他这种成立，那么理论名数跟实际评数应该相差不大， h 的成立相差不大，那么这个时候卡方值会比较小。如果卡方值比较大，那意味着理论名数跟实际评数相差就大了，这个一大，反过来就要怀疑 h 的成立。如果这个值很大， 我们就要认为 h 零不成立，谁成立呢？ h 一， h 是谁呢？ h 是怕一不等于怕二。 所以卡方值的大小决定了到底相等还是不等， h 零是相等， h e 是不等，当然它实际上决定的是它的屁值。卡方值先 确定 p 值，在下结论，也就是我们跟之前学过一样， p 值可以算出 p 值，这里咖方值也可以算出 p 值， p 值在零点零五， 那不拒绝群差有没有统计协议啊？这个都懂，对吧？反过来，平时小于等于零点零五，我们是差有统计协议。 那么一般情况下，咖方值越大， p 值越小，当咖方值大于他的小概率世界界时的时候啊， 大家可以看这公式，对吧？看完值逼大大于小概率世界计时的时候， p 值小于零六，开完值小于小概率事件计值的时候必是大于零。 这具体的东西我们想问去讲，这 t 级方法分析也一样，他都有个小概率系的戒指，这个戒指多少我们也不用去管它，统计软件都会根据这个戒指会帮助我们去算 p 值，因为我们最重要的就是了解去计算 p 值，具体怎么算出来的，请忽略啊。 它的假设结过程， h 零 pa 等于 pa， 两组有效率相等。 h 一 pa 不等 pa， 两组有效率不等。阿尔法等于零点零五， p 值小于零点零五，有同缺异。 然后呢，我们都可以通过软件可以算出卡方值来啊，这是卡方值的计算公式啊，连列米数跟实际米数的吻合程度可以综合算出来，等于八点四八，怎么算的，软件给你算。 接着我们可以根据他的 p 值啊，可以根据他他方值，他方值八点四八，他的小概率数据地值是三点八四啊，为什么三点八四？不要想，不用去考虑啊，这个是统计学原理，他方值大于三点八四，这 p 值小于零点五， 开方值越大， p 值越小，所以大于三点八四， p 值则小于零点零五。小于零点零五，我们总认为要拒绝选择 in 接算 c 差异额统权益差异额统权益 有差别，说明两组率不同。这个就是卡方解的一个解步骤，大家听得云里雾里，但其中的东西不需要讲太多， 这个东西两组列的比表或者四格列四格表之间的分析。二乘二行列表就四格表采用的是咖方结，我们最终是希望是计算 p 值来下结论， p 值小于零五，两组率由统继续差异。 大家重点掌握的是这张 ppt 卡方体的应用条件，也就是说卡方体并不是所有的四个表都可以分析的。什么时候可以用卡方呢？两种情况要不然大于四十七等于五，则第六乘法 总要不要大点四十 t 呢？每个单元格的零的名数啊，七是零的名数对吧？每任何一个单元格零的名数都大点。五，我们用卡方解， 第二种情况是另外一种开放，叫第二种开放，要不要大点试试？至少一个单元格，至少一个单元格啊这是，我们四个表不是有四个单元格吗？ 剩下一个单元格里面的名数小于五。大一，我们采用的方法是校正开放。这校正两个字大家不陌生了，我们在介介绍 t 结的时候就讲过，对吧？有 t 结和交正替结， t 结是放他起的手，交正替结是放他不起的手。 那么如果上述调节的不符合，要么让小一试词 who 至少一个 t， 至少一个单元格的理论平数。小一，我们不再用卡方解，用的是 fisher 确切概率法。 fisher 确切概率的方法， 你说卡方企业和调动卡方都属于广义上的卡方，它只有硬条件，如果要买小于四十或者至少一个单元格理论平数小一，卡方，企业就不能用了。用 facial 确切代理法来判断 啊。这个是交通卡方公式，这个减去零点零五，多了一个减零点零五的操作。 比如说某医师，一比较花令胆结与神经碱干支治疗脑血管疾病的疗效，花令胆结组、神经结干支组具体指标也是有效无效，因此他也是二乘二的交叉表或者行列表这个表资料了。 然后呢，我们在计算理论平数的时候，发现这里有两个单元格理论平数是小于五的， 都大一，而且样板量呢，也都大于四十，因为是五十八嘛，总的样板量是大于四十。在这种情况下，我们采用方法就是调动卡放，第一步，建立假设，第二步， 采用卡方校正的公式去计算卡方值。卡方校正的公式计算卡方值啊，算出来是零点三七六。第三步，根据卡方值算， 一直可以吃大零点零五，因此不积极。 h 零差异，五桶积血液上部分人认为两种药物治疗脑血管疾病有效率不等，还看不出来差别来，从统计学上来，看不出差别来。 另外是非洲人法，非洲人法是一种精确解决的方法，卡方解是禁词法，非洲人法是精确法。 那么 fashion 法呢？是卡方其的重要补充。那么有些场合它甚至不是配角，而是主角。比如说样板量，总样板量小于四十，不能用卡方制造一个单元格的理论平数小一，不能用卡方，都要用 fashion 法。 有些时候，第三种场景，当开放器 p 值接近零点零五的时候，就开放器 p 值约等于零点零五，零点零五一，零点零 四九。那么这个时候你到你说到底是大零点零还是小零点零啊？有些时候不好说，因为卡方杰的 p 值，卡方杰是近视法，他算出来 p 值近视值而非求法的精确法。 你现在想知道到底我的结果是 p 是大零点零五还是小零点零五？有些时候我们要借助精确法， 所以当卡番茄 p 值低至零点零五的时候，你要不明确到底是阴性结果还是阳性结果，就可以用精确法，也就是非选法来一锤定音。所以以上这种场景都可以用非选法。 不过非选法有个缺点，你的它样本来一大，往往它就算不出来，因为它它对计算机，计算机的性能有一定的考验。所以一般情况下，如果卡方解条件允许的话，多用卡方，卡方解条件不允许用非选法， 你明白了吗？更多的大家可以参考今天的课程推文，了解更多的 facial 法结 好这段视频就讲这里。
53YYL在学习
00:25查看AI文稿AI文稿如何用 spss 做卡放检验？打开 spss， 输入数据，点击分析，选择非参数检验，就对话框卡放命令，将需要描述的变量选入对应列表框中，单击右侧的选下按钮，勾选描述，点击确定， 潇洒结束分析验证结果说对，你学会了吗？
270纳兰程
04:38查看AI文稿AI文稿然后呢，清不清除的话，他都是不影响斯皮尔曼相关分析的结果的，我们再看看斯皮尔曼相关性分析的结果，和我们刚才还是一样的啊，这个呢，我们就不用多管了。接下来呢，陈老师再进行一个这个卡方检验，双向有序的卡方检验 点分析描述交叉表，好这个统计量勾选卡方，然后呢，这个单元格可以勾选一个行点继续，然后点确定。这个呢，就是我们的这个双向有序资料的一个卡方检验个按摘要表和这个并成年龄的交叉表，我们先不看， 我们着重先看这个卡方检验，这一张表里面，皮尔逊卡方这一行的数值仅仅只有双向无序资料才能够使用， 但是我们现在面临的年龄是有序等级资料，并称也是有序等级资料，那么皮尔逊卡方对于双向有序资料而言是失效的，无效的， 那么我们就要就就应该改用现行关联卡房的检验结果，也就是说年龄和病程都是有序的，那么皮尔逊卡房检验我们这一行就不能要了啊，看都不能看， 我们仅仅只能够以线性关联的卡方值零点幺零三和线性关联的卡方检验的批值零点七四八为最终的检验结果， 为最终的年龄和病程的交叉表的检验结果。因为年龄他是等级的啊，病程也是线性的啊，不是病程也是等级的，所以呢，两 个等级的话，我们就可以看作一个现行关联的这种呃方式的一种检验。所以呢，我们最终的检验结果是卡方值等于零点幺零三，渐进显著性水平是零点七四八，大于零点零五，就意味着，呃，这个不同的年龄，他的这个病程的分布是不存在显出差异的。 我们可以看一下，二十五岁这样一个年龄段，呃，零到一年的占比百分之七点一，一到两年的占比百分之五十三点七。好，这个行占比 就是这么看的，这一行代表着二十一到二十五岁这样这样一个年龄段下，不同的年龄的人数的占比，不同的病程的人数的占比啊。嗯，就是二十一到二十五岁这样一个年龄段下，不同的病程的人数的占比就是这一行，我们可以大概看一下，基本上 都是差不多的，不存在显著差异。这个结果呢，和斯皮尔曼的结果算出来，其实其实也是差不多的，只不过斯皮尔曼得到的结果只能得到两裂变量之间整体的一个关联关系， 而这个线性关联，卡方的检验结果，我们得出来的是不同的年龄段，他的病程的分布有没有差异？好，嗯， 接下来还有一个重点，陈老师要讲一下，其实双向有序资料就是意味着年龄是有序的，病程也是有序的。对于这种双向有序的资料，其实最严谨的一种检验方法应该是趋势卡方检验， 但是这个趋势卡方检验 spss 软件里面没有提供，大家可以在 sars 软件里面自己写程序计算。如果大家想学会趋势卡方检验的话呢？请持 关注陈老师，请持续关关注我们的这个杏花开医学统计微信公众号，我们后期会持续更新更多的有关 sarsmata 等统计软件的视频操作案例。好， 就是这个重点，就是年龄和病程两个有序变量，他要进行这个分布上的 构成比率的差异，最严谨的方法是趋势卡方检验，但是在 spss 软件里面也可以选择现行关联卡方，他近似的，他的这个结果和趋势卡方的结检验结果基本上是一致的。 好，今天呢，我们详细的讲到的就是这个双向有序资料，双向有序，双向有序的分类资料，他的卡方检验应该选择现行关联卡方，而双向无序的，呃，分类资 资料的卡方检验应该选择皮尔逊卡方检验。好。关于这个呢，大家如果有疑问的话，可以在杏花开医学统计微信公众号里面留言给我，我们的微信公众号是 xhk 三四五， 今天的课程就讲到这里，我们将持续更新更多更实用的医学统计教程，欢迎大家关注我们的微信公众号， xhk 三四五。品质源于专业，服务源于真心，感谢大家的收看，下期再见！
24杏花开医学统计
00:38查看AI文稿AI文稿卡方检验看这个就会了。卡方检验用于研究定类数据与定类数据之间的差异情况，例如研究不同岗位婚姻状况之间的差异情况。在 spa 系统中选择交叉卡方，拖拽样本至相应分析框中，点击开始分析 卡方分析结果。从上表可知，不同岗位样本对于婚姻状况全部呈现出显著性差异，还可以通过交叉图直观对比，你学会了吗？
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03:40查看AI文稿AI文稿讲了四个表卡方检验，这次我们来讲四个表卡方检验中飞身确切概率法， 嗯，然后大家看这两组数据啊，上次我们做四个疗程，他们检验的时候主要用的这个数据，大家看他这个数据里面没有零，但是这个组数据呢，这个实验组和对告组他有一个零存在，就是实验组 啊，治愈了十三次，没有治愈的是零，当这个数据中存在零的时候啊，有频数存在零的时候，我们就要给他用这个飞蛇去接概率法 进行分析。首先我们也是同样的把这个数据输入到四 s 四八四里面啊，大家先看组别护职一是地道组二实验组治愈情况，护职一是治愈，二是啊不治愈啊，未治愈平数啊，然后数据是足，然后一是， 是啊，对照一是对照组啊，一是对照组，二是实验组，对照组呢，有治愈和未治愈啊情况，实验组有治愈和未治愈啊情况，分别把他的 平竖啊写上之后，我们第一步也是跟那个四格标卡法检验一样的，是对这个平竖呢进行加全， 加强了之后，然后分析啊，描述统计啊，也是交叉表，然后行呢是呃组别 列呢，是治愈情况啊，这个统计量的话，我们还是选卡方，因为四个表卡方检验呢，它里面就自动带了这个飞绳，却在练法的检验值，所以这边卡方就行。但是你要是呃研究多行多列 业，就是行业什么检验的话，那么这个就需要呃点精确的去点精确才能够嗯，得出这个非审儿的确切概率，非审儿确切概率法的一个值。所以我们这个地方是研究的是四格表 卡框检验的非社区签概率，所以我们就直接点卡框就可以了，然后我们点确定， 那我们可以看到这个交叉制表呢，就是我们，嗯，那个 a 三个里面的那个表啊， 多了一个合计啊，然后我们看这个卡房检验啊，因为啊，我们 是看这个飞身的精确检验啊，然后看看双侧是零。所以说呢，这个实验组 对照主他这个治愈情况和被治愈情况，他这个治愈情况存在显著性差异啊，存在显著性差异，那存在什么样的显著性差异呢？还是同样的啊？描述统计交叉表，然后把这个 单格，把这个航和列标出来，看他到底是存在什么样的显著差异确定。 那我们来看这个交叉日表发现，嗯 治愈的情况呢？嗯， 对照组治愈的情况为百分之六十六点七，而实验组对于 情况是百分之百，所以就说明这个实验组啊，这个治愈情况要显著高于，显著高于对到。
99自律与放荡不羁
