SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

小伙伴们,今天我们学习SPSS中级统计--多个样本率的卡方检验及两两比较。

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-595950.html

 

例1、2  ×C列联表资料 

 

 

上期我们学习了双向无序R×C表资料(c=2)的检验,案例如下,比较不同污染地区的动物畸形率是否有差异?

 

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

  • H0:不同污染地区的动物畸形率无差别;

  • H1:不同污染地区的动物畸形率有差别;

 

 

例1Spss操作示例

 

 

1.前面的步骤我们此期就不再赘述,上期我们通过卡方检验结果得P<0.01,拒绝原假设,认为不同地区畸形率有差别。

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

由于地区为三个,我们此时需要知道具体不同地区间的差别,需要进行进一步的比较,步骤如下:

点击“单元格”,选择“z-检验,比较列的比例”,如下图所示,点击“继续”、“确定”。

 

 

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

 

结果分析:

 

结果其他的与之前的一样,不同之处是各频数出现了下脚标(abc),相同的下脚标表示之间无统计学差异,此案例三个地区的脚标都不同,故不同污染地区的畸形率都不同。

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

 

 

例2.R×C列联表资料

 

 

例2.分析不同组病人的血型分布是否有区别?

 

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

  • H0:不同组病人血型分布无差别;

  • H1:不同组病人血型分布有差别;

 

 

例2操作示例

 

 

1.数据录入,并设置值标签,如下图所示:

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

2.加权频数:点击‘数据’-‘加权个案’-‘频数’,点击确定;

3.卡方分析:点击‘分析’-‘描述’-‘交叉表格’;将血型放入行变量框,分组放入列变量框。注意:多组数据分析需要进行多重比较时,“行”要放结局变量,“列”放分组变量。

 

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

 

4.点击‘统计(statistic),选择“卡方”;

5.点击“单元格”,①选择列百分比,一般建议与交叉表的分组变量所在的“行”“列”位置一致;②选择“z-检验,比较列的比例”,进行多重比较,如下图所示,点击“继续”、“确定”。

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

 

结果分析:

 

1.结果先看卡方检验结果如下图所示,0个单元格(0%)的期望计数小于5,满足上期我们讲的对于理论度1≤T<5的单元格,不超过20%,使用Pearson卡方检验,χ²=49.273,P<0.01,故拒绝原假设,认为不同组病人的血型分布不同,具体如何不同,我们继续看交叉表结果;

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

2.如下图交叉表结果所示,看频数的下脚标(abc),从图中我们可以得出胃癌组与对照组病人血型的分布差异无统计学意义;溃疡组与胃癌组及对照组血型分布差异有统计学意义。

 

 

SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较,学习,回归,数据挖掘,机器学习

 

 

☆ END ☆

 

到了这里,关于SPSS中级统计--S05-5多个样本率的卡方检验及两两比较的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ORB-SLAM内的卡方检验

    Reference: 卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test) 卡方检验详解分析与实例 卡方值: χ 2 chi^2 χ 2 值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下: 设 O O O 代表某个类别的 观察频数 , E E E 代表基于某个假设 H 0 H_0 H 0 ​ 计算出的 期望频数 ,

    2024年02月06日
    浏览(56)
  • 毕业论文使用的卡方检验该如何分析?

    有时,在研究中某个随机变量是否服从某种特定的分布是需要进行检验的。可以根据以往的经验或者实际的观测数据分布情况,推测总体可能服从某种分布函数F(x)。卡方检验就是这样一种用来检验给定的概率值下数据来自同一总体的无效假设方法。通常的卡方检验可以用

    2024年02月01日
    浏览(38)
  • SPSS参数检验、非参数检验、方差分析

    在做数据分析的时候,不是只要有数据,就拿去做模型,也有很多数据,结合需求,是不需要用到模型的,比如: 奶茶店,老板想看一下,合作时间(年份为单位)与奶茶店销量的关系与差异。 像这样,只有一个自变量和一个因变量的数据,做模型效果是非常差的,也不能

    2023年04月08日
    浏览(59)
  • 参数检验和非参数检验(结合SPSS分析)

    概念 :是一种根据样本数据来推断总体的分布或均值、方差等总体统计参数的方法。 根据 样本 来推断 总体 的原因: 总体数据不可能全部收集到。如:质量检测问题 收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力 假设检验包括: 参数检验 非参数检验 基本原理 :利用小概率

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • 【Python】单样本、独立样本、配对样本的t检验

    t检验通常分为三种,分别是单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。 python中经常使用scipy模块中的t检验相关函数进行t检验。 单样本t检验使用 ttest_1samp() 函数。 独立样本t检验使用 ttest_ind() 函数。 配对样本t检验使用 ttest_rel() 函数。 单样本t检验用于,在已知总体均

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • 相关系数及其假设检验——matlab及spss实现

    数学建模中,相关性分析往往是建模的前提。但是,相关系数是数学建模中最容易出错滥用的点,需要注意不同相关系数的使用条件。 (1)总体的Pearson相关系数  (2)样本的Pearson相关系数  (3)Pearson相关系数的误区: 理解误区1——散点图和皮尔逊相关系数的联系(垂直

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解:SPSS依托统计学处理数据的应用场景

    《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》1.4 视频讲解 视频为 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠著 清华大学出版社 一书的随书赠送视频讲解1.4节内容 。本书已正式出版上市,当当、京东、淘宝等平台热销中,搜索书名即可。本书旨在手把手教会使用SPSS撰写实

    2024年01月23日
    浏览(51)
  • 统计信号处理-基于AR模型的卡尔曼滤波股票预测-matlab仿真-附代码

    题目 给出基于AR模型的卡尔曼滤波股票预测。 设计思路 本实验实现的是中兴通讯公司股价预测,使用AR模型预测股价,并将卡尔曼滤波应用到AR模型的预测结果上,对预测的股价进行滤波处理,可以更准确地预测股价趋势。 第一步是加载股票数据,然后将股票数据分为训练数

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • 数理统计SPSS软件实验报告一--描述性统计

    实验报告内容: 1 、实验目的: 熟练掌握利用SPSS进行描述性统计分析的基本技能。 2 、实验要求: (1) 利用SPSS软件计算常用统计量(样本均值、中位数、众数、分位数;最大值、最小值、极差、总和、样本方差、样本标准差、变异系数;偏度系数、峰度系数等)的值; (2)

    2023年04月12日
    浏览(56)
  • 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解:SPSS数据排序

    《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》4.6 视频讲解 视频为 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠著 清华大学出版社 一书的随书赠送视频讲解4.6节内容 。本书已正式出版上市,当当、京东、淘宝等平台热销中,搜索书名即可。本书旨在手把手教会使用SPSS撰写实

    2024年01月23日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包