《衛(wèi)統(tǒng)卡方檢驗(yàn)》課件

《衛(wèi)統(tǒng)卡方檢驗(yàn)》PPT課件目錄CONTENTS卡方檢驗(yàn)的基本概念卡方檢驗(yàn)的步驟卡方檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用實(shí)例01卡方檢驗(yàn)的基本概念0102卡方檢驗(yàn)的定義它通過(guò)計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量，評(píng)估實(shí)際觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。卡方檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法，用于比較實(shí)際觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異程度。03檢驗(yàn)分類(lèi)變量的一致性卡方檢驗(yàn)可以用于檢驗(yàn)多個(gè)分類(lèi)變量之間的一致性，判斷它們是否具有相同的分布。01檢驗(yàn)兩個(gè)分類(lèi)變量是否獨(dú)立通過(guò)比較實(shí)際觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)，判斷兩個(gè)分類(lèi)變量之間是否存在關(guān)聯(lián)性。02檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否符合某種理論分布通過(guò)卡方檢驗(yàn)可以判斷樣本數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布、均勻分布等理論分布?？ǚ綑z驗(yàn)的用途基于實(shí)際觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異程度，評(píng)估分類(lèi)變量之間的關(guān)聯(lián)性或一致性。通過(guò)卡方統(tǒng)計(jì)量計(jì)算，得出差異程度的量值，并根據(jù)顯著性水平判斷差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。卡方檢驗(yàn)的前提假設(shè)是樣本數(shù)據(jù)量足夠大，且每個(gè)單元格的期望頻數(shù)不宜過(guò)小?？ǚ綑z驗(yàn)的基本思想02卡方檢驗(yàn)的步驟假設(shè)兩個(gè)分類(lèi)變量之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)性。對(duì)立假設(shè)兩個(gè)分類(lèi)變量之間存在關(guān)聯(lián)性。建立假設(shè)收集數(shù)據(jù)選擇合適的樣本，確保樣本具有代表性。收集兩個(gè)分類(lèi)變量的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確。將兩個(gè)分類(lèi)變量交叉排列，形成交叉表。計(jì)算每個(gè)單元格的頻數(shù)。制作交叉表交叉表中每個(gè)單元格的實(shí)際觀察頻數(shù)。實(shí)際頻數(shù)根據(jù)假設(shè)計(jì)算出的每個(gè)單元格的期望頻數(shù)。期望頻數(shù)計(jì)算實(shí)際頻數(shù)和期望頻數(shù)計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量卡方統(tǒng)計(jì)量用于衡量實(shí)際頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異程度?？ǚ浇y(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式為：(χ^2=sumfrac{(O_i-E_i)^2}{E_i})VS自由度通常為分類(lèi)變量中獨(dú)立變量的數(shù)目減去1。概率值用于判斷假設(shè)是否成立，常用的臨界值有0.05和0.01。計(jì)算自由度和概率值根據(jù)卡方統(tǒng)計(jì)量和概率值判斷假設(shè)是否成立。若概率值小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩個(gè)分類(lèi)變量之間存在關(guān)聯(lián)性；否則，接受原假設(shè)，認(rèn)為兩個(gè)分類(lèi)變量之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)性。判斷假設(shè)是否成立03卡方檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)獨(dú)立性假設(shè)違反獨(dú)立性假設(shè)的影響解決方法數(shù)據(jù)需要滿足獨(dú)立性假設(shè)卡方檢驗(yàn)的前提是觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異，因此數(shù)據(jù)必須滿足獨(dú)立性假設(shè)，即每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間沒(méi)有相互依賴關(guān)系。如果數(shù)據(jù)不滿足獨(dú)立性假設(shè)，卡方檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。在進(jìn)行分析之前，應(yīng)仔細(xì)檢查數(shù)據(jù)是否滿足獨(dú)立性假設(shè)，對(duì)于不滿足的情況，可以考慮使用其他適合的統(tǒng)計(jì)方法。期望頻數(shù)大于5的條件卡方檢驗(yàn)要求每個(gè)單元格的期望頻數(shù)大于5，這是為了保證統(tǒng)計(jì)量的分布接近正態(tài)分布，從而得到準(zhǔn)確的檢驗(yàn)結(jié)果。違反期望頻數(shù)大于5的條件的影響如果數(shù)據(jù)不滿足期望頻數(shù)大于5的條件，卡方檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。解決方法在進(jìn)行分析之前，應(yīng)仔細(xì)檢查數(shù)據(jù)是否滿足期望頻數(shù)大于5的條件，對(duì)于不滿足的情況，可以考慮使用其他適合的統(tǒng)計(jì)方法。數(shù)據(jù)需要滿足期望頻數(shù)大于5的條件卡方檢驗(yàn)對(duì)樣本量要求較高卡方檢驗(yàn)需要較大的樣本量才能得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果，樣本量過(guò)小可能會(huì)影響檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性。卡方檢驗(yàn)對(duì)極端值敏感卡方檢驗(yàn)對(duì)極端值較為敏感，極端值的存在可能會(huì)影響檢驗(yàn)的結(jié)果?？ǚ綑z驗(yàn)只能用于分類(lèi)變量卡方檢驗(yàn)只能用于分析分類(lèi)變量之間的關(guān)聯(lián)性，不適用于連續(xù)變量?？ǚ綑z驗(yàn)的局限性04卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用實(shí)例卡方檢驗(yàn)常用于流行病學(xué)研究中，比較不同人群或地區(qū)疾病分布的差異。流行病學(xué)研究醫(yī)學(xué)研究社會(huì)學(xué)研究在醫(yī)學(xué)研究中，卡方檢驗(yàn)用于比較不同治療方式或藥物對(duì)疾病療效的影響。在社會(huì)學(xué)研究中，卡方檢驗(yàn)用于分析不同社會(huì)群體或文化背景下的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。030201實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用通過(guò)模擬隨機(jī)數(shù)據(jù)，可以檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性和可靠性，為實(shí)際應(yīng)用提供參考。隨機(jī)模擬模擬數(shù)據(jù)可以通過(guò)設(shè)定不同的參數(shù)，如樣本量、預(yù)期頻數(shù)等，來(lái)模擬不同情況下的數(shù)據(jù)分布。參數(shù)設(shè)置將模擬數(shù)據(jù)的結(jié)果與理論預(yù)期進(jìn)行比較，可以評(píng)估卡方檢驗(yàn)的誤差和偏差。結(jié)果比較模擬數(shù)據(jù)應(yīng)用選擇具有代表性的案例，能夠更好地說(shuō)明卡方檢驗(yàn)在實(shí)際應(yīng)用中的效果和價(jià)值。案例選擇收集相關(guān)數(shù)據(jù)