卡方检验的应用条件，spss 做卡方检验 期望值小于5怎么解决

一、简述四格表资料应用卡方检验的条件有哪些

两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
2.如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
3.如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
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二、PV=nRT理想气体状态方程的适用条件

是

三、两个样本率的比较作卡方检验需要什么条件

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。
卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；
多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
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；
卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
注意：卡方检验针对分类变量。
[1（1）提出原假设：H0：总体X的分布函数为F(x).如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，...（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，...，Ak=(ak-1,ak)，其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。
（3）把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数（真实值），所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n。
（4）当H0为真时，根据所假设的总体理论分布，可算出总体X的值落入第i 个小区间Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数（理论值）。

四、卡方检验的应用条件

1.随机样本数据；
 2.卡方检验的理论频数不能太小。
 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
 2.如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
 3.如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
 上述是适用于四格表。
R×C表卡方检验应用条件： 1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数。
我的实验中也不符合R×C表的卡方检验。
可以通过增加样本数、列合并来实现。
扩展资料：同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。
1. R*C 列联表的卡方检验：R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。
2. 2*2列联表的卡方检验：2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。
当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析，如考察两种检验方法的结果有无关系；
当卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。
列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。
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.参考资料：百科——卡方检验百科——皮尔森卡方检验

五、完全随机设计两样本比较卡方检验公式及试用条件

1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验. 3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher’s检验. 上述是适用于四格表.R×C表卡方检验应用条件： 1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数.我的实验中也不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.

六、急：统计学中卡方检验的适用条件是什么？

（1）n>40且所有期望频数（T）大于5，用Pearson c2。
（2）n>40且1s期望频数（T）<5，用校正c2。
（3）n<40或理论频数（T）<1，用Fishers 精确检验。
（4）psa时，用Fisher精确检验。
（自由度df=(C-1)(R-1)）行×列表资料的卡方检验用于多个来率或多个构成比的比较。
卡方检验的专用公式：r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]扩展资料若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）自由度v=（行数-1）（列数-1）=1要求样源本含量应大于zhidao40且每个格子中的理论频数不应小于5。
当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。
参考资料来源：百科-卡方检验

七、spss 做卡方检验 期望值小于5怎么解决

如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，...，Ak=(ak-1,ak)，其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。
扩展资料：要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。
当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。
卡方检验要求最好是大样本数据。
一般每个个案最好出现一次，四分之一的个案至少出现五次。
如果数据不符合要求，就要应用校正卡方。
参考资料来源：百科--卡方检验