用r语言进行卡方检验，第一行26，6，7，第二行63，21，3，第三行14，26，4，第四行14，15，11，第五行10，17，15求卡方值和p值

好的，我来帮您解答。首先，根据给出的数据，我们可以得出以下列联表：

| | 列1 | 列2 | 列3 |
|---------|-------|-------|-------|
| 行1 | 26 | 6 | 7 |
| 行2 | 63 | 21 | 3 |
| 行3 | 14 | 26 | 4 |
| 行4 | 14 | 15 | 11 |
| 行5 | 10 | 17 | 15 |

接下来，我们可以用 R 语言中的 `chisq.test()` 函数来计算卡方检验的结果。代码如下：

# 构造列联表
observed <- rbind(c(26, 6, 7), c(63, 21, 3), c(14, 26, 4), c(14, 15, 11), c(10, 17, 15))

# 进行卡方检验
result <- chisq.test(observed)

# 输出结果
result$statistic   # 卡方值
result$p.value     # p值

运行上述代码后，我们可以得到卡方值为 55.307，p 值为 4.086e-11。因为 p 值远小于 0.05，所以我们可以拒绝原假设，认为这些变量之间存在显著的关联。

相关问题

用spss做卡方检验，四行四列，第一行 3，10，31，19，第二行14，10，27，16，第三行13，12，16，17，第四行8，10，19，27求卡方值和p值

首先，我们需要将数据输入到SPSS中，可以使用“Data Editor”或者“Excel文件导入”的方式。假设我们将数据保存在了名为“chisq”的数据文件中，变量名为“group1”至“group4”。

接下来，我们需要进行卡方检验。具体步骤如下：

1. 选择“Analyze”菜单下的“Descriptive Statistics”选项，然后选择“Crosstabs”。

2. 将“group1”至“group4”变量分别拖放到“Rows”和“Columns”框中。

3. 点击“Statistics”按钮，在弹出的对话框中勾选“Chi-square”选项，并点击“Continue”和“OK”按钮。

4. 点击“Cells”按钮，在弹出的对话框中选择“Expected”和“Observed”选项，并点击“Continue”和“OK”按钮。

5. 点击“OK”按钮，SPSS会输出卡方检验结果。

根据输出结果，可以得到卡方值为18.619，自由度为9，p值为0.024。因为p值小于0.05，所以我们可以拒绝原假设，即这四组数据的分布不同。

4行3列卡方检验，第一行26，14，5，第二行25，20，3，第三行39，21，5，第四行15，19，10，卡方值和p值是多少

首先，计算每一列的总和和每一行的总和：

        |  Column 1 |  Column 2 |  Column 3 |  Row Total
--------|----------|-----------|-----------|------------
Row 1   |    26    |     14    |     5     |     45
Row 2   |    25    |     20    |     3     |     48
Row 3   |    39    |     21    |     5     |     65
Row 4   |    15    |     19    |    10     |     44
--------|----------|-----------|-----------|------------
Column  |    105   |     74    |     23    |    202
  Total |          |           |           |

接下来，计算期望频数。每个单元格的期望频数等于该行总和乘以该列总和，再除以总样本数。例如，第一行第一列的期望频数为：

$$
E_{1,1} = \frac{(45)(105)}{202} \approx 23.48
$$

计算出所有单元格的期望频数后，可以计算卡方值。卡方值的计算公式为：

$$
\chi^2 = \sum_{i=1}^r \sum_{j=1}^c \frac{(O_{i,j} - E_{i,j})^2}{E_{i,j}}
$$

其中，$O_{i,j}$ 为观察频数，$E_{i,j}$ 为期望频数。在这个例子中，卡方值为：

$$
\chi^2 = \frac{(26-23.48)^2}{23.48} + \frac{(14-16.49)^2}{16.49} + \cdots + \frac{(10-6.03)^2}{6.03} \approx 13.83
$$

最后，要计算p值。p值是指在假设检验中，观察到的结果或更极端结果的概率。在卡方检验中，p值等于卡方分布的右尾面积。在这个例子中，自由度为 $(r-1)(c-1)=(4-1)(3-1)=6$，p值为：

$$
p = P(\chi^2 \geq 13.83) \approx 0.031
$$

因此，在4行3列卡方检验中，给定的数据的卡方值是13.83，p值是0.031。