卡方检验有序分组的分析

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当“分析变量”是有序多分类变量时，分组变量不是有序多分类变量时，比如2种教学方式的满意度“非常差，差，一般，好，非常好”，这时的满意度就是分析变量，教学方式是分组变量，这个时候需要用秩和检验，结果如果有差异，看平均秩次，平均秩次越大，满意度越好。
当“分组变量”是有序多分类变量时，分析变量不是有序多分类变量时，比如，不同年龄段（20-，30-，40-，50-，）的疾病患病率情况，这个时候不同年龄段是分组变量，为有序多分类变量，分析变量是患病与否，可以用卡方检验，如果卡方检验有统计学差异，再看下面的卡方趋势检验结果，有差异说明随着年龄段的增加，患病率越来越高或越低。

当两者都是有序多分类变量时，用秩和，都不是有序多分类变量时，用卡方，但是不再用卡方趋势了。

转自丁香园

Python实现卡方检验和相关性分析
m0_64336780的博客
09-26 6474
什么是相关分析（关联性分析）相关分析是用于考察变量间数量关系密切程度的分析方法，例如： 身高与体重的关系。几乎所有涉及到多个变量的假设检验方法，都可以被看作是这些变 量间的关联性分析。t检验：分组变量与连续因变量间的关联性分析卡方检验：行、列分类变量间的关联性分析聚类分析：案例(case)间的关联性分析多变量回归：因变量和一组自变量间的关联性分析各种相关系数连续 vs 连续：Pearson相关系数（双变量正态分布）；Spearman秩相关系数（不符合双变量正态分布）
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】卡方检验
qq_36130719的博客
07-17 4303
在介绍卡方检验之前，我们首先需要介绍一种统计学思想“假设检验”，其基本逻辑是：根据所获样本，运用统计学方法对总体的某种假设作出检验和判断.假设检验又可分为参数假设检验和非参数假设检验，而列联表的独立性检验（又称卡方检验）就是非参数假设检验的一种.我们首先明确卡方检验最基本的目的：“卡方检验主要用于分析两个分类变量的相关关系.所谓分类变量，指的是取值为离散值的变量，比如“性别”就是一个分类变量，它的取值只有“男”和“女”.
分类变量的卡方检验（python实现&SPSS实现）
North_City_的博客
06-26 1万+
卡方介绍 卡方检验是针对自变量和因变量都是分类数据，也就是说带有属性的数据；而单因素方差分析是自变量是分类数据，因变量是连续型的数据。还有一点：方差分析是参数检验，而卡方检验是属于非参数检验。 卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小：卡方值越大，偏差越大，越趋于不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。 案例介绍 本次实验是研究聚类结果和标签DR的关系，即检验我们的聚类有没有意义。
二分类变量相关性分析spss_两个有序分类变量相关性的卡方检验-SPSS教程
weixin_32612347的博客
01-11 4079
一、问题与数据研究者想探索类风湿关节炎躯体感觉的症状数量与疼痛等级之间的关系，从一家大型医院入院治疗的类风湿关节炎病人中随机招募了364例研究对象。类风湿关节炎躯体感觉共有6种症状，研究者请研究对象报告其患有症状。类风湿关节炎门诊的医生使用疼痛量表对每个研究对象的疼痛进行评级。研究对象自报的类风湿关节炎躯体感觉症状数量在1-6个之间，为有序分类变量，变量名为symptoms。医生将研究对象的疼痛分...
有序Logistic回归与多分类Logistic回归的区别
SPSSAU的博客
07-04 338
在SPSSAU(在线SPSS)中，有序Logistic回归和多分类Logistic回归的操作步骤类似，但在选择模型时需要根据因变量的类型进行正确选择。有序Logistic回归与多分类Logistic回归是两种常见的Logistic回归分析方法，它们的主要区别在于因变量的类型和性质。更多详细操作和案例解读，请参考SPSSAU(网页SPSS)的帮助手册。：查看模型输出结果，进行统计检验和结果解释。
统计学基础（四）—卡方检验怎么用？
weixin_44027006的博客
03-11 1万+
配对卡方检验： 目的：研究同一群人在实验前测和实验后测是否发生了变化 前提： 1、观测变量为二分类变量，且两类之间互斥 2、分组变量包含2个分类，且相关。（当分组变量有3个及以上分类时，可使用Cochran’s Q检验） 操作： 结果分析： 首先，从正对角线得出的结果是，25名研究对象中有8名干预前喝酒，干预后还继续进行喝酒的人；6名干预前不喝酒干预后还是不喝酒的的人...
logistic回归分析 r_用SPSS做有序多分类logistic回归分析
weixin_39851279的博客
11-23 1708
当研究目标是个多水平的分类变量，而且各水平还有顺序关系时，可以考虑选用有序多分类logistic回归分析。用一个案例来说明。欲研究性别、两种治疗方法对某病疗效的影响，疗效的评价分为3个有序的等级：显效、有效和无效，变量编码数据如下表所示：简单分析一下，研究目标是疗效，是我们的因变量Y，它呢有3个水平，分别是无效、有效、显效。解释变量，即自变量为性别、疗法，均是二分类变量。这是一组汇总后的...
有序/无序分类变量的统计推断
今天你DEBUG了吗
08-04 1万+
有序/无序分类变量的统计推断1 有序分类变量的统计推断——非参数检验1.1 非参数检验概述1.2 两个配对样本的非参数检验1.3 两个独立样本的非参数检验1.4 多个独立样本的非参数检验1.5 多个配对样本的非参数检验2 无序分类变量的统计推断——卡方检验2.1 卡方检验概述2.2 单样本案例：考察抽样数据的性别分布2.3 两样本案例：不同收入级别家庭的轿车拥有率比较2.4 一致性检验与配对卡方检验2.5 分层卡方检验 1 有序分类变量的统计推断——非参数检验 1.1 非参数检验概述 如果想要检验两个正..
分类变量、有序变量与数值变量相关性分析方法总结及 R 语言应用
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weixin_39982225的博客
03-15 8万+
一、数值变量相关性分析 Pearson相关系数 Pearson相关系数度量了两个连续变量之间的线性相关程度 「R语言」-> cor( x1,x2,method=‘pearson’) Spearman相关系数 Spearman等级相关系数可以衡量非线性关系变量间的相关系数，是一种非参数的统计方法，可以用于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据； 「R语言」-> cor( x1,...
卡方检验spss步骤_数据分析--学统计&SPSS操作
weixin_39929813的博客
11-26 7270
笔记内容来源：拉勾教育数据分析实战训练营我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业--商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才...
SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景
liujingLJ的博客
06-17 1万+
SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景 一、T检验 1.1 样本均值比较T检验的使用前提 正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要） 连续变量；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要） 独立性；（独立样本T检验要求） 方差齐性；（独立样本T检验要求） 1.2 样本均值比较T检验的适用场景 单样本T检验（比较样本均数和总体均数）； 操作：打开 分析—比较均值—单样本t检验 要求：正态性（可以用K-S检验法，在SPSS中的“分析”–“非参数检验”—“单样本”中；或者直接根据
分类变量、有序变量、数值变量差异分析（二）t检验
weixin_39982225的博客
03-16 3776
t检验属于参数方法中假设检验方法，主要包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验等，美中适用于不同情形。 单样本t检验 单样本t检验的意义在于检验序列X1X_1X1​的均值能否视作等于S0S_0S0​，最常见的例子是检验一个班的平均身高是否等于某个值。 H0:E(X1)−S0=0H_0: E(X_1)-S_0=0H0​:E(X1​)−S0​=0 当显著性水平α\alphaα为0.05时，若P值小于0.05则拒绝原假设，认为该班平均身高E(X1)E(X_1)E(X1​)与S0S_0S0​有显著性差.
连续、离散、定序、定类、有序、分类等变量区别
BeefpasteC的博客
05-15 4209
Pearson相关系数：用于衡量两个连续变量之间的线性相关性，取值范围为-1到1之间。Spearman等级相关系数：用于衡量两个有序变量之间的相关性，取值范围为-1到1之间。判定系数（R²）：用于衡量一个因变量和一个或多个自变量之间的相关性，取值范围为0到1之间。列联表卡方检验：用于衡量两个分类变量之间的相关性，可以通过计算列联表中观察值与期望值之间的差异来判断两个变量之间是否存在相关性。Eta是关联度的一个统计量,取值是在0和1之间,接近于1表示两个变量高度关联,越接近0表示两个变量关联度很低。
第三、四章（顾客满意度分析）
weixin_40300458的博客
07-16 2572
第三章 顾客满意度分析 问卷形式 问卷内容 变量：年龄、性别、推荐度、购物频次、交通方式。 需求： 受访者的性别、年龄分布 推荐度频数及均数 受访者的购物频次分布和均数 受访者使用的交通工具 一、数据准备 1、对年龄数值进行重编码（根据需求1需要计算年龄的均数） 将年龄转为组中值（编号2的转为28.5，编号3的转为50） 2、对购物频次重编码（根据需求3需要计算频数的...
matlab算出中心差分方法_方差分析、T检验、卡方分析如何区分？
weixin_39614675的博客
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差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。进一步细分三...
统计学当中关于变量的分类
123
11-29 2万+
 统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。   每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。   统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。   数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于 加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意...
卡方检验：案例实战
m0_72410588的博客
04-27 8230
通常将卡方值与自由度结合起来计算卡方分布的概率值（P值），如果P值小于预设的显著性水平（通常为0.05或0.01），则拒绝原假设，认为观察数据与期望数据之间的差异是显著的。其中“工作满意度”分为“非常满意”、“比较满意”、“不那么满意”、和“不满意”四个等级，“离职意向”分为“有意愿离职”和“无意愿离职”两个等级。在使用卡方检验时，需要先计算期望频数，然后计算卡方值，并结合自由度查找卡方分布表来计算P值，以判断观察数据与期望数据之间的偏差是否显著。期望频数的计算公式为：期望频数=行总计×列总计／样本量。
2×3卡方检验prism_医学统计软件——SPSS（六）卡方检验
weixin_39676979的博客
11-12 8552
第一节时我们就谈到变量大致可以分为两类：连续型变量和分类变量。前两节我们介绍了连续性变量的t检验和方差分析在SPSS中的实现方法。本节，我们将重点讲述分类变量的卡方检验。分类变量的变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。大致可分为(1)无序分类变量：变量值之间无程度和顺序的差别，还可进一步分为二分类变量和多分类变量。性别(男、女)，药物反应(阳性、阴性)等都属于二分类变量；血型(A型、B型、A...
统计推断——假设检验——基于秩次的非参数检验
huangguohui_123的博客
02-16 1万+
一、配对资料的符号秩和检验 1、参数检验对比非参数检验 1.1、参数检验的定义： 在总体分布类型已知（如正态分布）的条件下，对其未知参数检验。 如 检验和方差分析，都是基于总体分布为正态分布、总体方差相等的前提下对总体均数进行的检验。 1.2、非参数检验的定义： 若总体分布未知或已知总体分布与检验所要求的条件不符，经数据转换也不能使其满足参数检验的条件，这时需要采用一种不依赖于总体分布...
分类数据卡方检验
最新发布
08-05
<think>我们被要求进行卡方检验的方法查询，包括原理、方法、应用场景等。 需要调用网络搜索工具获取相关信息，然后整合成答案，并按照格式要求输出。 步骤： 1. 理解卡方检验：主要用于分类变量的独立性检验和拟合优度检验。 2. 搜索关键词：卡方检验原理、卡方检验步骤、卡方检验应用场景。 3. 整理信息，注意避免第一人称和步骤词汇（如首先、然后），用换行分隔不同部分。 我们将回答分为以下几个部分： - 卡方检验的基本原理 - 卡方检验的方法步骤（注意避免使用步骤词汇，所以用描述性语言） - 应用场景 - 注意事项（如适用条件） 然后，严格按照要求生成相关问题。 注意：在回答中，如果涉及公式，按照格式要求使用$或$$。 由于我们无法直接进行网络搜索，这里基于已知知识进行回答，但实际中应调用搜索工具获取最新或更详细的信息。 已知知识回顾： 卡方检验（Chi-Square Test）是一种用于分类数据的统计检验方法，常用于检验两个分类变量是否独立（独立性检验）或一个分类变量的分布是否符合某个理论分布（拟合优度检验）。 一、原理： 卡方检验基于卡方分布，通过计算观察频数与期望频数之间的差异来检验假设。检验统计量为： $$\chi^2 = \sum \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}$$ 其中，$O_i$表示观察频数，$E_i$表示期望频数。当原假设成立时，该统计量近似服从自由度为$k-1$（拟合优度检验）或$(r-1)(c-1)$（独立性检验，r和c分别为行列数）的卡方分布。 二、方法（以独立性检验为例）： 1. 建立假设： - 原假设$H_0$：两个变量独立。 - 备择假设$H_1$：两个变量不独立。 2. 计算期望频数： 在$H_0$成立的条件下，每个单元格的期望频数为：$E_{ij} = \frac{(行i合计) \times (列j合计)}{总样本量}$。 3. 计算卡方统计量： 使用上述公式。 4. 确定自由度：对于$r\times c$列联表，自由度为$(r-1)\times(c-1)$。 5. 查表或计算p值：将统计量与临界值比较，或计算p值。 6. 做出决策：如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设。 三、应用场景： - 检验两个分类变量是否相关（如吸烟与肺癌是否有关）。 - 检验一个分类变量的分布是否符合某个理论分布（如掷骰子是否均匀）。 - 在医学、社会科学、市场研究等领域有广泛应用。 四、注意事项： 1. 样本量要求：每个单元格的期望频数不宜过小。通常要求： - 所有单元格的期望频数大于5。 - 如果有单元格期望频数小于5，可以考虑合并类别或使用Fisher精确检验（当表格为2×2时）。 2. 卡方检验只适用于分类变量，不适用于连续变量（除非将连续变量分组转换为分类变量）。 由于要求避免步骤词汇，我们将用连贯的句子描述过程。 最后，按照要求添加相关问题。 注意：由于实际需要网络搜索，这里我们模拟整合后的答案。在实际操作中，应调用搜索工具并引用多个来源以确保准确性。 下面按照要求输出答案：</think>### 卡方检验方法、原理与应用场景 卡方检验（$\chi^2$ Test）是一种用于分析分类变量之间关系的非参数统计方法，主要检验观察频数与期望频数之间的偏离程度。 --- #### **一、基本原理** 1. **核心公式**： 卡方统计量计算公式为： $$\chi^2 = \sum \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}$$ 其中： - $O_i$ = 观察频数（实际计数） - $E_i$ = 期望频数（理论计数） - 自由度 $df = (r-1)(c-1)$（$r$为行数，$c$为列数） 2. **假设检验逻辑**： - 原假设 $H_0$：变量间独立（无显著关联） - 备择假设 $H_1$：变量间不独立（存在显著关联） 若 $\chi^2$ 值 > 临界值（或 $p$ 值 < $\alpha$），拒绝 $H_0$。 --- #### **二、操作步骤** **数据准备** 构建列联表（Contingency Table），例如： | | 类别A | 类别B | 总计 | |----------|-------|-------|------| | 组别1 | O₁₁ | O₁₂ | R₁ | | 组别2 | O₂₁ | O₂₂ | R₂ | | **总计** | C₁ | C₂ | N | **计算期望频数** 每个单元格的期望频数 $E_{ij} = \frac{R_i \times C_j}{N}$ 示例：$E_{11} = \frac{R_1 \times C_1}{N}$ **计算卡方值** 对每个单元格计算 $\frac{(O_{ij} - E_{ij})^2}{E_{ij}}$，求和得 $\chi^2$。 **结果判定** - 查卡方分布表（或软件计算 $p$ 值） - 若 $\chi^2 \geq \chi^2_{\alpha, df}$ 或 $p < 0.05$，拒绝 $H_0$。 **Python代码示例** ```python from scipy.stats import chi2_contingency # 输入列联表数据（二维数组） observed = [[30, 20], [10, 40]] chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) print(f"卡方值: {chi2:.2f}") print(f"P值: {p:.4f}") # p<0.05 表示显著相关 ``` --- #### **三、应用场景** 1. **独立性检验** - 验证两个分类变量是否关联（如：吸烟与肺癌发病率的关系）。 2. **拟合优度检验** - 检验样本分布是否符合理论分布（如：骰子点数是否均匀）。 3. **同质性检验** - 比较多个组别的分布是否相同（如：不同地区用户购买偏好的差异）。 --- #### **四、适用条件与限制** - **样本量要求**： - 所有 $E_i \geq 5$（若未满足，需合并类别或改用Fisher精确检验）。 - **数据类型**： - 仅适用于分类数据（名义或有序尺度）。 - **不适用场景**： - 连续变量、配对样本或小样本（$n<20$）。 ---
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