网站首页设计总结,收录查询 站长工具,关键词seo优化软件,做门的网站建设卡方检验是一种常用的假设检验方法#xff0c;通常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。在医学研究中#xff0c;卡方检验被广泛应用于分析两种或多种治疗方法的疗效#xff0c;或者分析某种疾病的发病率与某些危险因素之间的关系。下面我们来看一个卡方检验在医学实例中…卡方检验是一种常用的假设检验方法通常用于分析两个或多个分类变量之间的关系。在医学研究中卡方检验被广泛应用于分析两种或多种治疗方法的疗效或者分析某种疾病的发病率与某些危险因素之间的关系。下面我们来看一个卡方检验在医学实例中的应用。 假设我们有一组数据记录了某种癌症的患病情况和年龄分布。数据如下表所示
年龄段患病人数未患病人数合计20-39356510040-596513520060-795514520080以上4555100合计200400600
我们的研究假设是年龄与患癌症的发生率之间存在关系。具体而言我们想知道不同年龄段的人群中患癌症的人数是否与预期相符还是存在显著差异。 为了回答这个问题我们需要进行卡方检验。具体步骤如下 建立假设我们需要建立一个原假设和一个备择假设。原假设是指不同年龄段的人群中患癌症的人数符合预期的分布。备择假设是指不同年龄段的人群中患癌症的人数存在显著差异。
一、基本公式法
实际频数A理论频数TTrc行合计*列合计/总例数。
卡方值∑((A-T)^2/T)自由度(R-1)*(C-1)。
1.计算期望值
例如100*200/60033.3333
年龄段患病人数期望值未患病人数期望值20-3933.333366.666740-5966.6667133.333360-7966.6667133.333380以上33.333366.6667
2.计算卡方值
卡方值 ∑((A-T)^2/T) Σ(观察值 – 期望值)^2 / 期望值
例如 (35-33.3333)^2/33.33330.0833
年龄段患病人数(A-T)^2 /T未患病人数(A-T)^2 /T20-390.08330.041740-590.04170.020860-792.04171.020880以上4.08342.0417
卡方值0.08330.04170.04170.02082.04171.02084.08342.04179.3751
自由度(4-1)*(2-1)3
查卡方临界值表根据卡方值和自由度可以查找到对应的临界值和p值。在本例中自由度为3显著性水平设为0.05。查表可得卡方临界值为7.81因为卡方值9.3751大于临界值7.81所以p值小于显著性水平0.05所以可以拒绝原假设接受备择假设认为不同年龄段的人群中患癌症的人数存在显著差异。
二、行×列专用公式法
计算公式 自由度(4-1)*(2-1)3
结论同基本公式法。
(卡方检验.医学统计实例详解 - 天兰统计-医学统计助手★卡方检验,t检验,F检验,秩和检验,方差分析)
