10. 卡方检验

卡方检验的应用

1. 估计两随机变量是否独立

2. 估计观察样本分布是否服从某种理论期望分布

   1. H0：该样本分布来源于该期望分布
   2. H1：该样本分布不服从该期望分布

      卡方检验的注意事项

3. 且做Pearson卡方检验

4. ，且，采用连续性校正卡方检验

5. 当n<40或E<1时，校正卡方值也不恰当，这时可采用Fisher确切概率法检验

   SPSS操作方法

   普通四格表

6. 对频数数据进行加权：Data-Weight Cases

7. Analyze-Descriptive Statistics-CrossTabs-Statistics-Chi-square

8. 若要显示期望频数：Cells-Expected

   配对四格表

9. 对频数数据进行加权：Data-Weight Cases

10. Analyze-Descriptive Statistics-CrossTabs-Statistics-McNemar

    双向无序R*C

    同普通四格表，若需要Fisher确切概率法结果，需在Exact中选中，两两比较可通过select cases创建数据掩膜
    注意：两两比较需要根据分组数降低alpha

    R*C表的相关系数

    在Statistic中选中Nominal中的Phi, Cramer’s V及列联系数，越接近1关联性越大

    拟合优度检验

    Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialog-Chi-square
    Cases-选中理论频数，理论频数需自行计算