excel 怎样做卡方检验
按时间排序
对不起，我得问你一下，什么叫卡方检验？呵呵
你们在施工前肯定是划分了单元工程的，你的检测报告按照单元报告做。如果是统计，你可以按工程部位，分标号进行统计，不考虑级配，但如果是泵送和常态都有，那么不能因为标号一样就把他们放一起统计，而是要分开。混凝土统计只要浇筑满28天了都参与统计。
都属混凝土基础子分部下的分项，不论型号名称，只要是一个工作班完成的，划成一个检验批，留好试块。该检验批表附注里注明包括那几个部位就行了。
Shapecatcher: Draw the Unicode character you want!把你想打出来的符号画上去就可以出结果
如果你报气象局防雷中心，他不要求那么多。主要是防雷器的资料比较多，对与直击雷的主要是接地阻值和主材的规格。隐蔽工程一般他们不负责。 防雷接地的检验批就是你用的到的钢材：避雷带的热镀锌圆钢，接地用的热镀锌扁钢或者热镀锌角钢、热镀锌钢管，像合格证、材料检测报告、镀锌的证明材料等；隐检的主要是接地体的敷设深度、接地体的焊接技术要求、接地体焊接处的防腐措施；隐蔽图就是接地装置的实际敷设平面图呗。涉及到建筑物基础钢筋或者柱主筋的，还是焊接要求以及焊接的主筋符合规范要求，以及防腐处理等。
你们是做SMT贴片加工的吗，如果是的话建议你们使用一种叫做FAIS-520首件检测仪的设备，这种设备取代了传统的两人配合做首件方法，只需一人操作即可。并且效率还可以提升50%以上，并且在测试中真实记录测量值，自动生成报表，这种报表记录详细，真实。应该是你们想要的，谢谢！
检验水准不能随便调整。对于多组比较，卡方检验总体分布不一致，下一步就是做两两比较，这时候，原来的检验水准α是0.05，新的检验水准要重新校正，一般是采用Bonferroni校正，α除以比较次数，比如要比较3次，新的α就是0.05/3 = 0.167.比如，男人、女人、人妖三组的大胸、平胸的构成比不一致。下面就是两两比较，看各组间的构成比是否一致，那就要比较三次：男人、女人对比一次，男人人妖比较一次，女人人妖比较一次。原来的经验水准是0.05，那两两比较的检验水准就是0.05/3 = 0.167.0.05/3=0.0167，打错了
严格讲必须分部位,分时间出资料.但如果每批数量少,可以考虑一组检验报告包含多个部位(但应写清楚包括哪些部位),时间上就没办法了，不是同一天就必须分批出报告,除非做假……
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什么时候用卡方检验,什么时候用t检验,什么时候用u检验
一般情况下分类变量用卡方检验,连续性变量用t检验或者u检验.小样本n
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与《什么时候用卡方检验,什么时候用t检验,什么时候用u检验》相关的作业问题
先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量；然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的影响大小.（此处因变量应为观点的分布,卡方检验时将性别、年龄及工作同时调入列变量,SPSS会给出三个列联表,根据P值找出
n表示样本容量,d.f表示自由度 d.f=120时 t分布是正态分布 d.f越大,t分布的图形越“尖”.自由度的确是样本量减一.二楼的同学,我是现在在大学专门学统计学的...自由度:d.f.全称 degree of freedom 这个是毋庸置疑的,按照二楼的说法,那n也是自由度?重复了啊.楼下的自己去看概率论与数理统
晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one- repeated measure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你说的是两列数据的显著性吗?那应该是用T检验的说~~然后就是“看P值 是否小于0.05 如果是 即表示关系显著 ”
你首先要知道在统计中的检验是为了什么那就是我们要根据样本中的现象,通过各种检验方法来检验在总体中是否存在和样本中一样或相反的现象.所以所有的检验方法目的都是一样的对于不同的检验方法适合与不同的环境.T检验一般用于小样本检验,卡方检验一般用于定类或定序变量的检验,用于列联分析比较多.方差分析通常用于定距或定比变量的分析.
总体来说,所有的统计推断都要依赖概率知识,因而都是概率统计,分两大类就是包括参数估计和假设检验.再具体地说,方法就多了.假设检验包括：独立样本T检验、单样本T检验、配对样本T检验、相关系数检验、方差分析,以及众多的非参数假设,包括卡方检验、KS检验、Fridman检验,多了去了.
j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的. 游程检验也可以用来检验分布.
方差分析完全胡扯.方差分析是对定量资料多组分析用的.t检验也不靠谱,t检验是对定量资料两组分析用的.楼主的资料为二分类定性资料.卡方检验是正确答案.
你的意思或者那个论文的意思应该是对一个东西的稳定性的检验,而不是说这个检验叫稳定性检验,对一个东西的稳定性的检验有很多,如t检验,卡方检验等等,估计置信区间啊,对概率的估测,如果落在特定的范围内就是满足条件,那么可以判断这个东西是否稳定.（个人意见,仅供参考）
卡方检验主要用于等级资料,而T检验主要用于计量资料,F检验则用于方差分析.
卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合.同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验.敏感性分析是指改变某些影
百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数. 再问： & & & & & & & & & & & & & & & & & &
z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计量服从t分布.实践应用中,t检验比z检验常用,因为不容易知道总体的方差.t检验来源于戈斯特的笔名student.f检验主
卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题.描述总体统计特征的指标称为参数,总体一旦确定下来,参数就是固定不变的常量,
那个人已经说了P值代表什么意思了,那我告诉你怎么来的吧,做卡方检验会得到一个卡方值,在统计中有个叫卡方分布,通过计算出来的卡方值计算得到这个值对应的概率值,那就是P,它表示这种情况发生的概率大小,如果小于0.05或者小于0.01,表明这种情况发生的概率很低,就认为小概率事件发生了,就应该认为这种情况是不正常的,不应该相
数据录入格式,用1,2,3,分别表示1组,2组,3组,不同的症状A、B、C组别 症状 数量1 1 191 2 101 3 722 1 292 2 362 3 653 1 63 2 63 3 25分析的时候先用 数量这一列进行加权,之后使用卡方检验,分别选择行变量（组别）和列变量（症状）就可以了
可以啊!你可以和0.1比较
你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?
要求行变量和列变量都是分类变量,例如考察性别与色盲之间是否存在联系,无疑性别（男性,女性）和色盲（有,无）都是典型的分类变量.
analyze--descriptive--crosstabs 点进去之后row为实验处理（组别）,column为人数 点statistic勾选CHI-square ,OK数据录入效果图为Variable1 variable2 variable31 1 22 1 2 23 1 3 7 2 1 18 2 2 24 2 3卡方值_百度百科
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卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中，它是中的一个主要测试指标，是一种用途很广的计数资料的方法，它属于的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布.由此可知,卡方是没有负数的,卡方值越大P值就越小,越显著.（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)这个公式里面abcd均是计数数据,均大于等于0,而（ad-bc）2由于有平方,所以也不会为负数,所以这个公式也没有负值.
沈杰.卡方检验在调研结果分析中的应用[J].科学大众(科学教育),2012,8
清除历史记录关闭结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验 - 简书
结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验
卡方检验，统计学的方法，现在机器学习看变量的时候也会用到。
很多不知道的人，一听到这个名词，会马上联想到，
啊？还要拿张卡来检验吗？
其实卡方检验是英文Chi-Square Test 的谐音。在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。
我常听到运营和分析师这样的对话，
分析师：“这个变量我做了卡方检验了，不显著，所以我没有放进模型。”
这时候，你要是仔细观察运营经理的话，他们很多人其实是不明白的，有些好学的会直接问什么是卡方检验，有些要面子，会偷偷百度一下什么是卡方检验，但多数运营经理就这么接受了分析师的建议。
毕竟运营经理是以业务和结果为导向的，这些细节的东西，他们觉得也不用自己去纠结。
我写这篇的目的，是为了让运营经理能够确实的知道卡方检验是什么，不要害怕听到这些专有名词，下次遇到这些情况知道如何和分析师互动，并且从业务层面上提出更有价值的变量建议。
而分析师的话，能够让他们在和其他非技术部门人员沟通的时候，学习怎么说些普通人能听的懂的话。
01 什么是卡方检验：
卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。
以运营为例:
卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；
不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别；
如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。
那我们先从一个最简单的例子说起。
1） 根据投硬币观察到的正面，反面次数，判断这个硬币是均衡的还是不均衡。
现在有一个正常的硬币，我给你投50次，你觉得会出现几个正面，几个反面？
按照你的经验你会这么思考，最好的情况肯定是25个正面，25个反面，
但是肯定不可能这么正正好好的，嗯，差不多28个正面，22个反面吧；
23个正面，27个反面也可能的，
但是10个正面，40个反面肯定不可能的，除非我运气真的那么碰巧。
你上面的这个思维方式，就是拿已经知道的结果(硬币是均衡的，没有人做过手脚)，推测出会出现的不同现象的次数。
而卡方检验是拿观察到的现象(投正面或反面的次数或者频数)，来判断这个结果(硬币是不是均衡的)。
继续上面这个例子，
如果我不知道这个硬币是不是均衡的，我想用正面，反面的频次来判断，我投了50次，
其中28个正面，22个反面。我怎么用卡方检验来证明这个硬币是均衡的还是不均衡的呢？
这里要引出卡方检验的公式：
这个公式可以帮我们求出卡方检验的值，我们用
1 这个公式求得的值
2 自由度(degree of freedom，不熟悉的可以去看我在简书的)
其中，自由度我们可以求出来，置信度的话，我们按照我们自己意愿挑选，一般我们会挑90％或者95%。
这三个数值计算方法如下：
我们拿到这3个信息，去查表，因为0.72小于查表得到的3.841，所以我们得出这个硬币是均衡的结论。
这里还涉及到假设检验中，拒绝H0还是不拒接H0，这篇文章就不详细展开了。
如果你们查表后，还是不知道是该大于的时候说均衡，还是小于的时候说均衡，那么你们可以想一下具体这个例子，
如果硬币是均衡的话，你觉得卡方的值是越小越可能是均衡的，还是越大越可能是均衡的呢？
接下来，我们再来看一个稍微难一点的例子，投骰子。
有一个筛子，我不知道它是不是均衡的，于是我打算投36次看一下。
按照投硬币的方式，我先要画出一个表格，然后计算出3个数值，
带着这3个值，我们去查表，于是我们得出这个现象不能判定他是个均衡的筛子。
现在你明白其实卡方检验一点都不深奥吧。
以后如果分析师说，这个变量不显著，我把这个变量去掉了，
你就可以反问他，那卡方值是多少？
你选了多大的置信度？
04 电商中消费者的性别和购买生鲜
最后讲个平时运营分析中的案例：
我们要观察性别和在线上买不买生鲜食品有没有关系，现实生活中，女性通常去菜市场买菜的比较多，那么在线上是不是也这样。
我们得出观察到数据，并且形成表格后，我们需要计算理论的数据，在上面的例子我们发现，我们发现有66%的人不在线上买生鲜（599除以907），34%的人会在线上买。 那如果，男的有733个人，女的有174个人，根据这些比例，我们可以得出的理论值是什么呢？
根据理论和实际值，我们可以算出卡方值，自由度，并且结合我们定义的置信度，查表得到性别和线上买生鲜是显著相关的。
所以我们如果下次看到一个女性来访问我们的网站，多投放一些广告，说不定会转化哦。
看了这几个例子，是不是觉得卡方检验一点都不复杂，其实和我们生活这么贴近，我们平时的思维方式，其实就隐含着卡方检验的道理。
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