如何调节卡方检验数据使得分析结果无差异

卡方检验主要有三种作用,方差的同质性检验,判断多个样本的方差是否一样,适合性检验,即比较观察值与理论值是否符合,如生物上的得到实验数据看是否符合孟德尔定律,还有一种叫独立性检验,研究因素之间的关系,如

两个因变量,是不是做多因素方差分析?analyze--generallinearmodel---univariate然后选入自变量和因变量

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

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

好吧,我来帮您看看    如果P值=0.012,说明拒绝原假设,认为差异显著.    其实,“在3个假设定,方差分析对独

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它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

没错,当卡方检验的期望频次小于5的格值数超过了20%时,只能用费舍尔精确数据的检验结果,你的结果也就是0.109,此时Pearson的结果是不可靠的,对于四格表而言,这种情况即使列联校正的结果也不可靠

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

秩和检验就行再问：如果就用SPSS12.0软件进行卡方检验应该如何？再答：你是有序的资料卡方不行

看z和PP再问：非常感谢，你知道怎么做多因素分析吗？。。。

说多了都是虚幻,祈祷能坚持下去吧,因为坚持才是世界上最痛苦的事情.\x0d来点实际的吧：\x0dMatLab实现数据分布检验的程序\x0dfunctionf=p_judge(A,alpha)\x0d%

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

上淘~宝问【量具王子】,他懂!

1、检验样本是否有关联.2、检验两个样本是否同质,能否合并.3、能离析相关源,看总本中到底是哪几个项目间相互有关联.

卡方检验,通俗说,就是结果的不成比例,是否是由于误差造成的.我举个例子：比如说,某校男生5400人,女生3600人,其中有100名男生乙肝表面抗原阳性,50名女生乙肝表面抗原阳性,问男生的乙肝表面抗原

参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有

当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验：Analyz

你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.