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单向有序列联表的卡方检验和秩和检验的比较
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07卡方检验及秩和检验
●实际频数(actual frequency): 实际频数(actual 即实际观察值。 理论频数(theoretical ●理论频数(theoretical frequency): 在假设多个率或构成比相等的前提下，由合计率（构成比）推算出来的频数。 卡方界值表： ●卡方界值表： 将卡方分布右侧尾部面积等于a 时所对应的卡方值称为卡方分布的临界值， 对于不同的自由度及a 有不同
的临界 值，由这些临界值构成的表即卡方界值表。 拟合优度(goodness of fit): 指一种度量某事物的频数分布是否符合某一理论分布或数据是否与模型吻合的方法。 配对四格表： ●配对四格表： 为了控制随机误差而采用配对设计方案， 将条件相似的两个受试对象配成一对， 然后随机地让其中一个接受A 处 理，另一个接受B 处理，每种处理的反应都按二项分类。全部n 对实验结果的资料以表8-12 表示，这样的表称 为配对四格表 双向有序分类资料： 对于R? C 表资料，当两个定性变量都有序时，这样的资料称为双向有序分类资料，如“急性放射病分度与放射 烧伤面积占不同体表面积的百分比” ，这里的两个变量均为有序的。 ●率的标准误： 率的标准误： 率的标准误 用以衡量由于抽样引起的样本率与总体率之间的误差的统计量，记为，π为总体率，n 为样本容量；当总体率π未知时，以样本率P作为π的估计值，率的标准误为 ●多个率的两两比较： 多个率的两两比较： 多个率的两两比较 指当假设检验确定了多个率之间存在差别后，检验哪两个两个样本率之间的差别具有统计学意义的方法。 ●Fisher 精确概率： 精确概率： 指当四格表中出现理论数小于1 或n&40 时，用R.A.Fisher（1934）提出的方法直接计算出的有利于拒绝H0 的概 率。 检验： ●McNemar 检验：McNemar’s test for correlated proportions， 是分析配对四格表资料的方法， 其计算公式 校正： ●Yates 校正： 英国统计学家Yates F认为，由于卡方分布理论上是一连续性分布，而分类资料是间断性的，由此计算出的卡方 值不连续，尤其是自由度为1 的四格表，求出的概率P 值可能偏小，此时需对卡方值作连续性校正（correction of continuity） ，这一校正即所谓的Yates校正（Yates’ correction） 。 ●秩次： 秩次： 秩次 变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次（rank） 。 ●秩和： 秩和： 秩和 各组秩次的合计称为秩和（rank sum） ，是非参数检验的基本统计量。 ★卡方检验的用途: 卡方检验的用途: 检验的用途 1．推断两个率及多个总体率或总体构成比之间有无差别 2．两种属性或两个变量之间有无关联性 3．频数分布 的拟合优度检验 ★卡方检验的基本思想: 卡方检验的基本思想: 检验的基本思想 1．卡方 检验的基本思想是以卡方 值的大小来反映理论频数与实际频数的吻合程度。在零假设H0（比如H0：p1=p2） 成立的条件下， 实际频数与理论频数相差不应该很大， 卡方值不应该很大， 即 若实际计算出的卡方 值较大， 超过了设定的检验水准所对应的界值，则有理由怀疑H0的真实性，从而拒绝H0，接受H1。 ， 2． 基本公式： ， 为实际频数 A （Actual Frequency） T 为理论频数 , （Theoretical Frequency） 。四格表卡方检验的专用公式正是由此公式推导出来的，用专用公式与用基本公式计算出的卡方 值是一致的 ★四格表的确切概率法 当四格表有理论数小于 1 或n&40 时，宜用四格表的确切概率法。★卡方检验的应用条件及注意事项 卡方检验的应用条件及注意事项 1．分析四格表资料时，应注意连续性校正的问题，当1&T&5，n&40 时，用连续性校正卡方检验； ，或时，用Fisher 精确概率法。 （1）理论频数不宜太小，一般要求：理论频数&5 的格子数不应超过全部 2．对于R? C 表资料应注意以下两点： 格子的1/5； （2）注意考察是否有有序变量存在。对于单向有序R? C 表资料，当指标分组变量是有序的时，宜用 秩和检验；对于双向有序且属性不同的R? C 表资料，若希望弄清两有序变量之间是否存在线性相关关系或存在 线性变化趋势，应选用定性资料的相关分析或线性趋势检验；对于双向有序且属性相同的R? C 表资料，为考察 两种方法检测的一致性，应选用Kappa 检验。 ★参数统计与非参数统计 1． 参数统计 样本所来自的总体分布具有某个已知的函数形式， 而其中有的参数是未知的， 统计分析的目的就是对这些未知的 参数进行估计或检验。此类方法称为参数统计。 2． 非参数统计 样本所来自的总体分布难以用某种函数式来表达， 还有一些资料的总体分布的函数式是未知的， 只知道总体分布 是连续型的或离散型的， 解决这类问题的一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法。 由于这类方法不受总体参 数的限制，故称非参数统计法（non-parametricstatistics） ，或称为不拘分布（distribution-free statistics ）的统计分析方法，又称为无分布型式假定（assumption free statistics）的统计分析方法。它检验的是分布，而不是参数。非 参数统计不需对总体分布(总体参数)作出特殊假设。 ★非参数统计的特点和适用范围 1．特点 （1）样本所来自的总体的分布形式为任何形式，甚至是未知的，都能适用。 （2）收集资料方便，可用“等级” 或“符号”来评定观察结果。 （3）多数非参数方法比较简便，易于理解和掌握。 （4）缺点是损失信息量，适用于 参数统计法的资料用非参数统计方法进行检验将降低检验效能。 2．适用范围 （1）等级资料。 （2）偏态分布资料。当观察资料呈偏态或极度偏态分布而又未作变量变换，或虽经变量变换仍 未达到正态或近似正态分布时，宜用非参数检验。 （3）各组离散程度相差悬殊，即方差明显不齐，且不能变换达 到齐性。 （4）个别数据偏离过大，或资料为单侧或双侧没有上限或下限值。 （5）分布类型不明。 （6）初步分析。 有些医学资料由于统计工作量大，可采用非参数统计方法进行初步分析，挑选其中有意义者再进一步分析(包括 参数统计内容)。 （7）对于一些特殊情况，如从几个总体所获得的数据，往往难以对其原有总体分布作出估计， 在这种情况下可用非参数统计方法 ★“对某资料进行统计分析时，应尽量采用参数检验方法，一般不易采用非参数检验方 对某资料进行统计分析时，应尽量采用参数检验方法， 法” 试评价这种说法正确否？ ，试评价这种说法正确否？ 答案：应根据设计的方案、资料性质和分析过程中所遇到的实际情况等来确定采用何种统计检验方法。当资料满 足参数检验方法时，必须使用参数检验方法。反之，当资料不满足参数检验方法时，如资料分布不明、呈偏态分 布、方差不齐、等级资料时，必须采用非参数检验方法。在实际工作中，许多资料不满足参数检验的条件，非参 数检验并不比参数检验应用的场合少。所以，以上说法不正确。
卡方检验07 56页 2财富值 07_假设检验 暂无评价 56页 2财富值 07 χ2检验...7.2 配对资料差值秩和检验 符号检验及秩和检验 . 配对资料差值秩和检验(符号...行×列表卡方检验 如比较不同组间效应是否有差别时 --- 秩和检验 3. 等级资料...文档贡献者 绿水咸鱼 贡献于2015-01-07
专题推荐 2014教师资格材料分析辅.....秩和检验_临床医学_医药卫生_专业资料。非参数检验 Nonparametric Tests 菜单概述...1、Chi-square test:用卡方检验来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望...5习题-卡方检验_理学_高等教育_教育专区。计数资料...A.t 检验法 B.正态检验法 2 C.秩和检验法 D...文档贡献者 忧伤蒲公英精灵 贡献于2016-07-05 ...t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 简单的说就是 检验两个样本的 双样本检验,异方差双样本检验) 选择何种T检验(等 计算的F值与查表得到 F ≥ F 据存在...(x,g) 表示 x 为数值变量而 g 为分组变量,做秩和检验 卡方检验:chisq.test() 对于如下四格表资料:12 5 24 11 首先建立四格表:matrix(c(12,24,5,11...T检验和卡方检验_互联网_IT/计算机_专业资料。T检验和卡方检验 好久没 有更 新 博客 了 ,今天更 新一 篇 关于 数 据分 析方 法的 文章 ,主 要是 ...t检验、卡方检验、方差分析_中医中药_医药卫生_专业...知总体均数进行比较, 来推论此样本代表的总体与已知...若不等,可采用 t'检验或变量变换或 秩和检验等...非参数统计wilcoxon秩和检验_数学_自然科学_专业资料。资料整理Wilcoxon 秩和检验...同时还给 出了近似 t 检验和卡方检验的结果:近似 t 检验的 p=0.1677,近似...医学论文中常见的统计方法误用 一、等级资料用卡方检验代替秩和检验 卡方检验...文档贡献者 skyripplings 贡献于2014-07-05 专题推荐 2014教师资格材料分析辅....
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查看: 18567|回复: 25
什么时候用相关分析、方差分析和卡方检验，一张图让你记住！
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个人觉得这张图很有用，分享给大家，帮助记忆！
(74.61 KB)
12:24 上传
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本帖最后由 netiquette 于
16:53 编辑
一直没搞得太清楚，若有进一步说明就更好了
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没有文字说明，看不懂
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作者能够解释下
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希望能给个详细些的说明。
中级会员, 积分 470, 距离下一级还需 30 积分
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给个中文的解释说明
论坛徽章:36
还算比较清晰，主要是连续变量和离散变量吧
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netiquette 发表于
一直没搞得太清楚，若有进一步说明就更好了
explanatory 代表自变量，response代表因变量，c代表分类变量，q代表数值型变量，我想知道这个你就明白了吧～～
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yangmingzhu 发表于
没有文字说明，看不懂
explanatory 代表自变量，response代表因变量，c代表分类变量，q代表数值型变量，我想知道这个你就明白了吧～～}