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10-2x2卡方检验

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文章目录
  1. 1. 卡方检验
  2. 2. 前提
  3. 3. 数据格式
  4. 4. SPSS操作
  5. 5. 结果解读
  6. 6. 汇报结果

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卡方检验

卡方检验用于考察两个分类变量之间关系的统计方法, 而2X2的卡方检验就是两个变量的分类都是二分类, 这是最简单的一种卡方检验。

举例来说, 我想知道男生和女生对某个电影的观看有没有差异, 换句话说, 我有两个变量, 性别和是否观看过某个电影, 我想知道两个变量是否存在关联, 是不是男生看的更多? 男生看过该电影的比率是不是显著高于女生看过该电影的比率?

这个时候就需要用卡方检验了。

前提

  • 都是二分类(不用检验
  • 相互独立的观测值
  • 样本量足够大,最小分组的样本量大于5。

数据格式

SPSS操作

分别把”性别”和”是否看过”这两个变量放到行和列里, 然后点击”统计”, 打开的对话框中一定要勾选”卡方”

打开”单元格”对话框, 勾选”列”百分比, 这样就可以看到每个单元格内的计数占列总数的白粉不:

点击”确定”开始计算:

结果解读

我们先看交叉表, 我们可以看到每个单元格的频数, 频数最低的是没有看过该电影的男生, 只有7人, 而且7大于最低标准5, 所以我们可以使用皮尔逊卡方检验的结果。如果我们的某一个小组内的频数低于5, 那么我们就只能使用费希尔精确检验的结果。

因为我们每一个小组内的频数都大于5, 所以我们看第一行结果即可: 皮尔逊卡方, 结果显著, 说明不同性别观看该电影的比率的确有差异, 或者你也可以这么说: 是否观看该电影与观众的性别有关系, 男生观看的比例更高。

汇报结果

在看过该电影的人群中, 男生占60.3%, 而在没有看过该电影的人群中, 男生占比仅为18.9%, 卡方检验结果比率的差异显著($\lambda^2 = 16.5, df=1, p<0.001$

注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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