卡方檢驗x2值看哪一個（卡方檢驗x2與對應(yīng)p值）

關(guān)于卡方檢驗x2值看哪一個，卡方檢驗x2與對應(yīng)p值這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、簡單來說，兩者的值只是告訴看數(shù)據(jù)的人這個統(tǒng)計的可信度，而不是通過其統(tǒng)計結(jié)果計算出來的，相應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原有預(yù)測、之前統(tǒng)計等多種數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。

2、卡方是指和自己預(yù)期結(jié)果的相差度，P是指這個統(tǒng)計中偶然性的概率，因為樣本不可能是無窮大的。

3、詳細見下:1，P值指的是該統(tǒng)計的統(tǒng)計學(xué)意義，結(jié)果的統(tǒng)計學(xué)意義是結(jié)果真實程度(能夠代表總體)的一種估計方法。

4、專業(yè)上，p值為結(jié)果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標。

5、p值是將觀察結(jié)果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。

6、如p=0.05提示樣本中變量關(guān)聯(lián)有5%的可能是由于偶然性造成的。

7、即假設(shè)總體中任意變量間均無關(guān)聯(lián)，我們重復(fù)類似實驗，會發(fā)現(xiàn)約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變量關(guān)聯(lián)將等于或強于我們的實驗結(jié)果。

8、(這并不是說如果變量間存在關(guān)聯(lián)，我們可得到5%或95%次數(shù)的相同結(jié)果，當(dāng)總體中的變量存在關(guān)聯(lián)，重復(fù)研究和發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)的可能性與設(shè)計的統(tǒng)計學(xué)效力有關(guān)。

9、)在許多研究領(lǐng)域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

10、2，χ2方是卡方檢驗結(jié)果的最終結(jié)果，稱卡方值，其表示觀察值與理論值之問的偏離程度。

11、計算這種偏離程度的基本思路如下。

12、 (1)設(shè)A代表某個類別的觀察頻數(shù)，E代表基于H0計算出的期望頻數(shù)，A與E之差稱為殘差。

13、 (2)顯然，殘差可以表示某一個類別觀察值和理論值的偏離程度，但如果將殘差簡單相加以表示各類別觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)的差別，則有一定的不足之處。

14、因為殘差有正有負，相加后會彼此抵消，總和仍然為0，為此可以將殘差平方后求和。

15、 (3)另一方面，殘差大小是一個相對的概念，相對于期望頻數(shù)為10時，期望頻數(shù)為20的殘差非常大，但相對于期望頻數(shù)為1 000時20的殘差就很小了。

16、考慮到這一點，人們又將殘差平方除以期望頻數(shù)再求和，以估計觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)的差別。

17、 進行上述操作之后，就得到了常用的χ2統(tǒng)計量，由于它最初是由英國統(tǒng)計學(xué)家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也稱之為Pearson χ2，其計算公式為 (i=1，2，3，…，k) 其中，Ai為i水平的觀察頻數(shù)，Ei為i水平的期望頻數(shù)，n為總頻數(shù)，pi為i水平的期望頻率。

18、i水平的期望頻數(shù)Ti等于總頻數(shù)n×i水平的期望概率pi，k為單元格數(shù)。

19、當(dāng)n比較大時，χ2統(tǒng)計量近似服從k-1(計算Ei時用到的參數(shù)個數(shù))個自由度的卡方分布。

20、 由卡方的計算公式可知，當(dāng)觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)完全一致時，χ2值為0;觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)越接近，兩者之間的差異越小，χ2值越小;反之，觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)差別越大，兩者之間的差異越大，χ2值越大。

21、因此，χ2是觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)之間距離的一種度量指標，也是假設(shè)成立與否的度量指標。

22、如果χ2值“小”，研究者就傾向于不拒絕H0;如果χ2值大，就傾向于拒絕H0。

23、至于χ2在每個具體研究中究竟要大到什么程度才能拒絕H0，則要借助于卡方分布求出所對應(yīng)的P值來確定。

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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