2×3卡方检验prism_卡方检验（最强总结）

卡方检验最全总结

原创 Gently spss学习乐园 2019-05-28

卡方检验

我们通常采用T检验或方差分析来分析两个或多个样本总体均数之间的差异，但对于分类（定性）变量则采用非参数检验。其中，卡方检验的应用较为广泛。

01独立样本2 X 2 表格χ2 检验

这种资料较为常见，是比较两样本总体频率（构成比）是否有差异。
资料类型

详细步骤 → 【卡方检验】核心步骤

注意事项
当n>=40 , T>=5 , 则选用pearson卡方
当n>=40 ,1<= T<5, 则选用连续校正（仅2X2表格）
当n<40 或 T<1 ，则选用Fisher确切概率法
02多个独立样本R X C列联表χ2 检验

此类资料基本原理与2 X 2相同，通过计算卡方值来判断多个组间是否存在差异，但不能确定哪两个组间存在差异。
在SPSS中，组间比较常采用Bonferroni调整法。详细步骤 →【卡方检验之两两比较】核心步骤
勾选“Bonferroni”

03配对设计资料的 χ2 检验

此类样本资料为非独立样本，具有一定相关性，尤其在医学领域应用较多。
资料类型，下面为2 X 2表格，也可有R X R列联表
当样本量较小时，应使用Fisher确切概率法详细步骤 →【配对设计的卡方检验】核心步骤

勾选“McNemar”

04确切概率法
2X2列联表中，确切概率法的适用条件

样本含量n<40;
理论频数T<1;
卡方检验后所得概率P接近检验水准；

详细步骤→【确切概率法】核心步骤
SPSS中提供了两种精确法，"Monte Carlo" 和精确

666小结小结
①若以频数方式输入的数据要加权处理。
②一般理论频数应大于1 ，且有4/5格子数大于5，否则采用确切概率法。
③应与分类变量关联性分析相区别（两者的计算公式完全一致，但研究的目的完全不同）。

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