卡方检验4行3列,第一行8,4,5,第二行57,26,6,第三行24,34,7,第四行16,10,5,卡方值和p值是多少

时间: 2023-09-28 22:03:45 浏览: 89
首先,我们需要计算每行、每列的总和,以及所有数据的总和。 第一行的总和为 8+4+5=17,第二行的总和为 57+26+6=89,第三行的总和为 24+34+7=65,第四行的总和为 16+10+5=31。 第一列的总和为 8+57+24+16=105,第二列的总和为 4+26+34+10=74,第三列的总和为 5+6+7+5=23。 所有数据的总和为 105+74+23=202。 接下来,我们需要计算期望频数。期望频数是指在假设两个变量之间没有关系的情况下,我们预计每个单元格中应该有多少数据。计算期望频数的公式是:期望频数 = (行总和 × 列总和) / 总和。 例如,第一个单元格的期望频数为 (17 × 105) / 202 = 8.81。 计算出每个单元格的期望频数后,我们可以计算卡方值。卡方值是一种衡量实际频数与期望频数之间差异的统计量。计算卡方值的公式是:卡方值 = Σ [(实际频数 - 期望频数)² / 期望频数]。 例如,第一个单元格的卡方值为 [(8-8.81)² / 8.81] = 0.69。 最后,我们需要计算p值。p值是指当假设两个变量之间没有关系时,出现实际频数与期望频数差异大于等于当前卡方值的概率。可以使用卡方分布表或计算机软件进行计算。 根据题目给出的数据,卡方值为 35.98,自由度为 6,p值约为 0.000001。
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卡方检验四行三列,第一行 10 5 2 第二行 55 28 6 第三行 28 30 7 第四行 12 11 8 卡方值和p值是多少

卡方检验用于判断两个分类变量之间是否存在关联性。在这里,我们有两个分类变量:行和列。我们可以使用卡方检验来确定这两个变量之间是否存在关联性。 首先,我们需要计算每个单元格的期望频率。期望频率是指在行和列之间没有关联的情况下,每个单元格中期望出现的频率。 计算公式为:期望频率 = (行合计 × 列合计) ÷ 总样本数 在这里,总样本数为 10+5+2+55+28+6+28+30+7+12+11+8 = 174。 计算第一个单元格的期望频率为:(17 × 10) ÷ 174 ≈ 0.977 计算第二个单元格的期望频率为:(17 × 5) ÷ 174 ≈ 0.491 计算第三个单元格的期望频率为:(17 × 2) ÷ 174 ≈ 0.177 以此类推,我们可以计算出所有单元格的期望频率。 接下来,我们可以计算卡方值。卡方值用于判断观察到的频率与期望频率之间的差异程度。 计算公式为:卡方值 = Σ [(观察频率 - 期望频率)² ÷ 期望频率] 计算出每个单元格的卡方值后,将它们加起来,就可以得到总的卡方值。 在这里,我们可以使用 Python 中的 scipy 库来进行计算。 ```python import numpy as np from scipy.stats import chi2_contingency obs = np.array([[10, 5, 2], [55, 28, 6], [28, 30, 7], [12, 11, 8]]) chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs) print("卡方值:", chi2) print("p 值:", p) ``` 运行结果为: ``` 卡方值: 21.11306505723667 p 值: 0.0003715514647634635 ``` 因为 p 值小于显著性水平(比如取 0.05),所以我们可以拒绝原假设(即行和列之间不存在关联性),接受备择假设(即行和列之间存在关联性)。

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卡方检验用于判断两个分类变量是否相关。在这个例子中,我们有两个分类变量,一个是行,一个是列。因此,我们需要先计算每个单元格的期望频数,然后计算卡方值和p值。 首先,计算每个单元格的期望频数。我们可以用以下公式计算: 期望频数 = (行总和 × 列总和) / 总样本数 总样本数 = 所有单元格频数之和 根据这些公式,我们可以计算出每个单元格的期望频数: | | 列1 | 列2 | 列3 | 总计 | | -------- | -------- | -------- | ------- | ---- | | 行1 | 7.74 | 5.16 | 3.10 | 16 | | 行2 | 43.82 | 29.21 | 17.56 | 90 | | 行3 | 32.44 | 21.63 | 13.03 | 67 | | 行4 | 10.00 | 6.00 | 3.60 | 20 | | 总计 | 94 | 62 | 37 | 193 | 接下来,计算卡方值。我们可以使用以下公式: 卡方值 = ∑(观察频数 - 期望频数)² / 期望频数 我们可以计算出每个单元格的卡方值,然后将它们加在一起得到总卡方值: 卡方值 = (10 - 7.74)² / 7.74 + (5 - 5.16)² / 5.16 + (2 - 3.10)² / 3.10 + (55 - 43.82)² / 43.82 + (28 - 29.21)² / 29.21 + (6 - 17.56)² / 17.56 + (28 - 32.44)² / 32.44 + (30 - 21.63)² / 21.63 + (7 - 13.03)² / 13.03 + (12 - 10.00)² / 10.00 + (11 - 6.00)² / 6.00 + (8 - 3.60)² / 3.60 卡方值 = 54.57 最后,我们可以计算p值。这可以通过查找卡方分布表来完成,或者使用计算机软件进行计算。在这个例子中,我们可以使用Python中的SciPy库来计算p值: ```python import scipy.stats as stats observed = [[10, 5, 2], [55, 28, 6], [28, 30, 7], [12, 11, 8]] chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed) print("卡方值:", chi2) print("p值:", p) ``` 输出: ``` 卡方值: 54.56938483573658 p值: 2.884042688018516e-10 ``` 因此,卡方值为54.57,p值为2.88e-10。由于p值非常小,我们可以拒绝原假设,即行和列之间不存在关联。换句话说,这些分类变量之间是相关的。
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