卡方列联表检验有yales校正和无yales结果会一样吗

在卡方列联表检验中，Yates校正是一种用于纠正列联表中的连续性校正因素，以解决样本量较小时可能出现的误差。如果样本量较大，那么使用或不使用Yates校正并不会对结果产生太大影响，结果是相似的。但是，如果样本量较小，Yates校正可以提高检验的稳定性和准确性。因此，在样本量较小的情况下，使用Yates校正会更好。

相关问题

列联表卡方检验matlab

在 MATLAB 中进行列联表的卡方检验，你可以使用 `crosstab` 函数来创建列联表，然后使用 `chi2test` 函数进行卡方检验。下面是一个示例：

% 创建列联表
observed = [10 20; 15 25];

% 进行卡方检验
[h, p, stats] = chi2test(observed);

在上面的示例中，`observed` 是一个 2x2 的矩阵，表示观察到的频数。`chi2test` 函数将返回三个输出参数：

- `h` 是一个逻辑值，表示是否拒绝原假设，如果 `h` 的值为 1，则拒绝原假设，即存在显著性差异。
- `p` 是卡方检验的 p 值，表示观察到的结果在原假设成立的情况下出现的概率。
- `stats` 是一个结构体，包含卡方统计量和自由度等信息。

你可以根据自己的需求自定义列联表，并使用相应的数据进行卡方检验。

列联表卡方检验python

在 Python 中进行列联表的卡方检验可以使用 `scipy` 库中的 `chi2_contingency` 函数。下面是一个示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个列联表
observed = [[10, 20, 30],
            [15, 25, 35]]

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出结果
print("卡方值:", chi2)
print("p-value:", p)
print("自由度:", dof)
print("期望频数:", expected)

在这个示例中，我们创建了一个2x3的列联表，然后使用 `chi2_contingency` 函数进行卡方检验。函数返回了卡方值、p-value、自由度和期望频数。你可以根据需要进一步处理这些结果。