散装样品数为24,预包装样品数为4,散装包装的阳性率为54.16%,预包装的阳性率为25%,切散装阳性样品数量为13,预包装为1,包装和阳性率差异有无统计学意义
时间: 2023-10-21 10:03:31 浏览: 171
根据您提供的信息,我们可以进行卡方检验来判断包装和阳性率之间是否有显著差异。
首先,我们需要建立假设:
- 零假设 H0:包装和阳性率之间没有显著差异。
- 备择假设 H1:包装和阳性率之间存在显著差异。
然后,我们可以计算卡方值和P值,来判断是否拒绝零假设。
使用公式:卡方值 = Σ((O - E)^2 / E),其中O为观察值,E为期望值。
根据您提供的数据,我们可以得到:
- 散装阳性样品数量:13,散装阴性样品数量:11
- 预包装阳性样品数量:1,预包装阴性样品数量:3
- 散装样品总数:24,预包装样品总数:4
- 散装阳性率:13 / 24 = 54.16%
- 预包装阳性率:1 / 4 = 25%
- 散装样品期望阳性数量:24 * 0.5416 = 13.0016,阴性数量:24 * 0.4584 = 10.9984
- 预包装样品期望阳性数量:4 * 0.25 = 1,阴性数量:4 * 0.75 = 3
则卡方值为:((13-13.0016)^2/13.0016) + ((11-10.9984)^2/10.9984) + ((1-1)^2/1) + ((3-3)^2/3) = 0.000007
自由度为1(因为只有两个样本),查卡方分布表可得P值大于0.05,因此我们不能拒绝零假设,即包装和阳性率之间没有显著差异。
综上,根据卡方检验的结果,我们认为包装和阳性率之间没有统计学意义的差异。
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