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用excel进行卡方检验(怎么用excel做卡方检验)

来源:www.0djx.com  时间:2022-10-15 08:20   点击:471  编辑:表格网  手机版

1. 怎么用excel做卡方检验

利用其中的CHITEST和CHINV两个统计函数可以进行卡方(χ2 )检验。

Excel中的CHITEST统计函数具有返回相关性检验值的功能,利用该函数可以计算出卡方(χ2 )检验的概率值P,但未能计算出卡方值;CHIINV统计函数具有返回给定概率收尾×2分布区间点的功能,利用这一统计函数可以通过CHITEST统计函数计算出的概率值P,反过来求出卡方值。也就是说,将此两统计函数结合起来应用就可以轻松完成卡方检验的运算。该方法适用于四格表资料、行×列表资料和列联表资料的卡方检验。但是当理论频数(T )小于1,或总例数(n)小于40,或当卡方值处于临界值附近时,最好改用四格表的确切概率法,而不使用该法。

如果建立好四格表资料卡方检验通用的工作表并保存下来,以后应用此方法进行四格表资料的卡方检验时,只要先填写上a、b、e、d 4个实际频数,再分别运行CHITEST和CHIINV这两个统计函数就可以轻松地完成卡方统计检验的运算。该方法操作简便,结果直观,非常适合在基层单位推广应用

2. excel进行卡方检验

先做相关性分析:如果y是连续型变量,且符合正态分布,那么y和a的相关性可用两样本t检验,y与b的相关性可用方差分析,y与c的相关性可用Pearson相关系数。

如果y不符合正态分布,则y与a、b的相关性可用秩和检验,与c用spearson相关系数。

如果y是离散型变量,则y与a、b的相关性可用关联表卡方检验,y与c的相关性用t检验或方差分析。其实y与c的相关性还因y和c是否为等级变量而不同,就不详细说了。SPSS的操作问题去网上搜或买本张文彤老师的书看。

3. excel如何卡方检验

答:在excel中打出卡方的符号的方法如下:

1.首先,打开需要编辑的表格

2.点击要插入符号的单元格,再点击插入—符号

3.在符号页面,点击方块元素下完整方块

4.点击符号之后,再点击插入

5.这样操作后,符号就直接插入到表格内了。

6.如果还需要插入其他符号或者再插入这个符号,继续点击并插入即可;如果不需要的话,点击关闭即可。

4. excel表做卡方检验教程

假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2},

若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。

具体的做法是,由表中的数据算出随机变量K^2的值(即K的平方)

K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)] 其中n=a+b+c+d为样本容量。

K^2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

5. Excel进行卡方检验

x的平方检验代表卡方检验,实际上不是什么x、y、更不是数学上的x的平方;计量资料采用±s,即计量资料用均数±标准差进行统计描述。

6. 怎样用excel做卡方检验

1、要算出方差(即无偏、点估计标准差的平方,公式中n-1的)方差6.931818182 n=12 2、假定几率水平求置信区间 0.95水平α=0.025 df=11卡方= 21.

7. excel可以做卡方检验吗

如果需要更多的特殊符号,还可以使用输入法打开特殊符号的快捷键。这里以搜狗为例,按住ctrl+shift+z组合键,可以根据特殊符号的分类进行选择。

8. Excel做卡方检验

什么是假设检验:假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值,并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断。

常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法,秩和检验等。 假设检验的基本步骤如下:

1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0;备择假设的符号是H1。 H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;

H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异; 预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。

根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0,接受H1,则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。 教学中的做法: 1.根据实际情况提出原假设和备择假设;

2.根据假设的特征,选择合适的检验统计量;

3.根据样本观察值,计算检验统计量的观察值(obs);

4.选择许容显著性水平,并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit);

5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。

9. 怎么用excel进行卡方检验

拟合以后点右键,趋势线选项,显示R的平方值。拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R^2。R^2的取值范围是[0,1]。R^2的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R^2的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

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