一、簡述四格表資料應用卡方檢驗的條件有哪些

兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況： 1.所有的理論數T≥5并且總樣本量n≥40，用Pearson卡方進行檢驗。
2.如果理論數T＜5但T≥1，并且n≥40，用連續(xù)性校正的卡方進行檢驗。
3.如果有理論數T＜1或n＜40，則用Fisher’s檢驗。
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二、PV=nRT理想氣體狀態(tài)方程的適用條件

是

三、兩個樣本率的比較作卡方檢驗需要什么條件

卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度。
實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小。
卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統(tǒng)計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；
多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；
卡方值越小，偏差越小，越趨于符合，若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。
注意：卡方檢驗針對分類變量。
[1（1）提出原假設：H0：總體X的分布函數為F(x).如果總體分布為離散型，則假設具體為H0：總體X的分布律為P{X=xi}=pi， i=1，2，...（2）將總體X的取值范圍分成k個互不相交的小區(qū)間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+∞，區(qū)間的劃分視具體情況而定，但要使每個小區(qū)間所含的樣本值個數不小于5，而區(qū)間個數k不要太大也不要太小。
（3）把落入第i個小區(qū)間的Ai的樣本值的個數記作fi，成為組頻數（真實值），所有組頻數之和f1+f2+...+fk等于樣本容量n。
（4）當H0為真時，根據所假設的總體理論分布，可算出總體X的值落入第i 個小區(qū)間Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i個小區(qū)間Ai的樣本值的理論頻數（理論值）。

四、卡方檢驗的應用條件

1.隨機樣本數據；
?2.卡方檢驗的理論頻數不能太小。
?兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：?1.所有的理論數T≥5并且總樣本量n≥40，用Pearson卡方進行檢驗。
?2.如果理論數T＜5但T≥1，并且n≥40，用連續(xù)性校正的卡方進行檢驗。
?3.如果有理論數T＜1或n＜40，則用Fisher’s檢驗。
?上述是適用于四格表。
R×C表卡方檢驗應用條件：?1.R×C表中理論數小于5的格子不能超過1/5；
2.不能有小于1的理論數。
我的實驗中也不符合R×C表的卡方檢驗。
可以通過增加樣本數、列合并來實現。
擴展資料：同一組對象，觀察每一個個體對兩種分類方法的表現，結果構成雙向交叉排列的統(tǒng)計表就是列聯表。
1. R*C 列聯表的卡方檢驗：R*C 列聯表的卡方檢驗用于R*C列聯表的相關分析，卡方值的計算和檢驗過程與行×列表資料的卡方檢驗相同。
2. 2*2列聯表的卡方檢驗：2*2列聯表的卡方檢驗又稱配對記數資料或配對四格表資料的卡方檢驗，根據卡方值計算公式的不同，可以達到不同的目的。
當用一般四格表的卡方檢驗計算時，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此時用于進行配對四格表的相關分析，如考察兩種檢驗方法的結果有無關系；
當卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)時，此時卡方檢驗用來進行四格表的差異檢驗，如考察兩種檢驗方法的檢出率有無差別。
列聯表卡方檢驗應用中的注意事項同R*C表的卡方檢驗相同。
卡方分布是n個相互獨立的服從標準正態(tài)分布的隨機變量的平方和的分布.由此可知,卡方是沒有負數的,卡方值越大P值就越小,越顯著.（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)這個公式里面abcd均是計數數據,均大于等于0,而（ad-bc）2由于有平方,所以也不會為負數,所以這個公式也沒有負值.參考資料：百科——卡方檢驗百科——皮爾森卡方檢驗

五、完全隨機設計兩樣本比較卡方檢驗公式及試用條件

1.隨機樣本數據；
2.卡方檢驗的理論頻數不能太小. 兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況： 1.所有的理論數T≥5并且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進行檢驗. 2.如果理論數T＜5但T≥1,并且n≥40,用連續(xù)性校正的卡方進行檢驗. 3.如果有理論數T＜1或n＜40,則用Fisher’s檢驗. 上述是適用于四格表.R×C表卡方檢驗應用條件： 1.R×C表中理論數小于5的格子不能超過1/5；
2.不能有小于1的理論數.我的實驗中也不符合R×C表的卡方檢驗.可以通過增加樣本數、列合并來實現.

六、急：統(tǒng)計學中卡方檢驗的適用條件是什么？

（1）n>40且所有期望頻數（T）大于5，用Pearson c2。
（2）n>40且1s期望頻數（T）<5，用校正c2。
（3）n<40或理論頻數（T）<1，用Fishers 精確檢驗。
（4）psa時，用Fisher精確檢驗。
（自由度df=(C-1)(R-1)）行×列表資料的卡方檢驗用于多個來率或多個構成比的比較。
卡方檢驗的專用公式：r行c列表資料卡方檢驗的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]擴展資料若四格表資料四個格子的頻數分別為a，b，c，d，則四格表資料卡方檢驗的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用擬合度公式）自由度v=（行數-1）（列數-1）=1要求樣源本含量應大于zhidao40且每個格子中的理論頻數不應小于5。
當樣本含量大于40但有1=<理論頻數<5時，卡方值需要校正，當樣本含量小于40或理論頻數小于1時只能用確切概率法計算概率。
參考資料來源：百科-卡方檢驗

七、spss 做卡方檢驗 期望值小于5怎么解決

如果理論數T＜5但T≥1，并且n≥40，用連續(xù)性校正的卡方進行檢驗。
將總體X的取值范圍分成k個互不相交的小區(qū)間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+∞，區(qū)間的劃分視具體情況而定，但要使每個小區(qū)間所含的樣本值個數不小于5，而區(qū)間個數k不要太大也不要太小。
擴展資料：要求樣本含量應大于40且每個格子中的理論頻數不應小于5。
當樣本含量大于40但有1=<理論頻數<5時，卡方值需要校正，當樣本含量小于40或理論頻數小于1時只能用確切概率法計算概率。
卡方檢驗要求最好是大樣本數據。
一般每個個案最好出現一次，四分之一的個案至少出現五次。
如果數據不符合要求，就要應用校正卡方。
參考資料來源：百科--卡方檢驗