spss里面卡方检验的结果怎么解释啊
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chi-square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910;df指的是自由度;asymp.sig就是我们常说的p值,因此p=0.007;一般来说,只要p值小于0.05就认为结果有显著性差异;此外,你还应该注意表格下面的注解:
a.
0
cells
(.0%)
have
expected
count
less
than
5.
the
minimum
expected
count
is
66.7.
这句话很重要,关系到你的结果是否可靠!asymp.sig的结果,理论频数小于5的cells(格子)比例不能超过20%,否则结果不可靠。按照这个标准,你的数据没有任何一个格子的理论频数小于5(最小值是66.7),因此你的结果是可靠的。
如果理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,你就不能使用asymp.sig的结果,此时应该在spss卡方检验中选择使用exact
test(确切概率法),以exact
test的结果为准(软件也同时显示asymp.sig的结果)。
a.
0
cells
(.0%)
have
expected
count
less
than
5.
the
minimum
expected
count
is
66.7.
这句话很重要,关系到你的结果是否可靠!asymp.sig的结果,理论频数小于5的cells(格子)比例不能超过20%,否则结果不可靠。按照这个标准,你的数据没有任何一个格子的理论频数小于5(最小值是66.7),因此你的结果是可靠的。
如果理论频数小于5的cells(格子)比例超过20%,你就不能使用asymp.sig的结果,此时应该在spss卡方检验中选择使用exact
test(确切概率法),以exact
test的结果为准(软件也同时显示asymp.sig的结果)。
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卡方检验试用条件
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.
若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
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.
若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
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