1樓：匿名使用者
卡方檢驗
你的資料應該用交叉列聯表做，資料錄入格式為：建立兩個變數，變數1是組別，
正常對照組用資料1表示，病例組用資料2表示；變數2是療效等分類變數，用1表示分類屬性1，用2表示分類屬性2，
還有一個變數3是權重，例數
資料錄入完成後，先加權頻數後點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變數1選到rows裡
，把變數2選到column裡，然後點選下面的statistics，開啟對話方塊，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是p值。
2樓：我是你的
你是說計算機的演算法呢，還是怎麼輸入資料得出結果
spss怎麼計算p值？
3樓：張紫宸
你的資料應該用交叉列聯表做，資料錄入格式為：建立兩個變數，變數1是組別，
正常對照組用資料1表示，病例組用資料2表示；變數2是療效等分類變數，用1表示分類屬性1，用2表示分類屬性2，
還有一個變數3是權重，例數
資料錄入完成後，先加權頻數後點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變數1選到rows裡
，把變數2選到column裡，然後點選下面的statistics，開啟對話方塊，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是p值。
4樓：水瓶趙順碧
獵天使魔女這款**的設計靈感源於日本著名的一款動作，冒險類遊戲獵天使魔女中的女主角貝姐，遊戲中的背景，可是大眾女神的形象啊，不僅樣子炫酷，身材還非常的**，但是英雄聯盟中獵天使魔女這款**可謂是毀經典呀。遊戲模型很醜，但是這也不能怪模型師，畢竟原畫也就畫成那個樣子了，雖然說手感還行，沒有特效也就算了，醜成這樣，可是很多貝姐粉絲不願意看到的，相信那些**白金玩家不怎麼玩恩的，也是通過**，或是一些活動所獲取的這款**吧，要不然不會沒事去買這款**用的。
spss怎麼計算p值和卡方檢驗？ 10
5樓：匿名使用者
卡方檢驗
你的資料應該用交叉列聯表做，資料錄入格式為：建立兩個變數
，變數1是組別，
正常對照組用資料1表示，病例組用資料2表示；變數2是療效等分類變數，用1表示分類屬性1，用2表示分類屬性2，
還有一個變數3是權重，例數
資料錄入完成後，先加權頻數後點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變數1選到rows裡
，把變數2選到column裡，然後點選下面的statistics，開啟對話方塊，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是p值。
6樓：荊蝶束香春
否想檢驗兩組(**組、對照組)間有效性否有差異
spss統計學 如下圖中卡方檢驗每組的x2值和p值是怎麼計算得到的
7樓：呂秀才
這是**的寫作思路里涉及的，每行就相當於是每個組的資料而已，也就是分析了下 每個組的男女性別是否有顯著差異。通常我們看到只有一個卡方 那是因為你把所有資料彙總到一個組裡面分析不同性別的差異。
舉個例子，一個學校有很多班級，你可以只分析一個卡方值 來看下這個學校的男女是否有差異，也可以分每個班級分析一個卡方值 ，看每個班級的性別是否都不存在差異。
8樓：匿名使用者
他是亂做的，或者他做了單組卡方檢驗
9樓：
在spss中用crosstab命令計算得到
10樓：勤奮的陸
卡方檢驗每組的x2值和p值是可以通過fisher精確概率法
計算得到的。
x2檢驗本質上是用來檢驗實際頻數與理論頻數的吻合程度，當實際頻數與理論頻數的差值越大，x2值也越大，也越容易得出有差異的結論。
所以當單元格中的理論頻數太小時，有可能導致分析的偏性，而fisher精確概率法是一種直接計算概率的假設檢驗方法，對樣本以及單元格的理論頻數並無過多要求，在實踐中，一般會遵循以下幾點規定：
（1）當n≥40且所有的t≥5時，用卡方檢驗；當p≈α時，改用四格表資料的fisher精確概率法；
（2）當n≥40但有1≤t≤5時，用校正卡方檢驗，或改用四格表資料的fisher精確概率法；
（3）當n<40，或t<1時，用四格表資料的fisher精確概率法；
對於理論頻數，無需糾結太多，在spss中會直接提示有多少單元格的理論頻數小於5。若提示0單元格，那麼選擇pearson卡方檢驗的結果，若提示有單元格的理論頻數小於5，那就選擇fisher精確概率法。一旦提示不是0單元格，就選擇fisher精確概率法的結果。
擴充套件資料
卡方檢驗步驟：
（1）提出原假設：
h0：總體x的分佈函式為f(x).
如果總體分佈為離散型，則假設具體為
h0：總體x的分佈律為p=pi， i=1，2，...
（2）將總體x的取值範圍分成k個互不相交的小區間a1，a2，a3，…，ak，如可取
a1=（a0，a1]，a2=(a1，a2]，...，ak=(ak-1,ak)，
其中a0可取-∞，ak可取+∞，區間的劃分視具體情況而定，但要使每個小區間所含的樣本值個數不小於5，而區間個數k不要太大也不要太小。
（3）把落入第i個小區間的ai的樣本值的個數記作fi，成為組頻數（真實值），所有組頻數之和f1+f2+...+fk等於樣本容量n。
（4）當h0為真時，根據所假設的總體理論分佈，可算出總體x的值落入第i 個小區間ai的概率pi，於是，npi就是落入第i個小區間ai的樣本值的理論頻數（理論值）。
（5）當h0為真時，n次試驗中樣本值落入第i個小區間ai的頻率fi/n與概率pi應很接近，當h0不真時，則fi/n與pi相差很大。基於這種思想，皮爾遜引進如下檢驗統計量
，在0假設成立的情況下服從自由度為k-1的卡方分佈。
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