卡方检验的应用条件 一、适用于四格表应用条件：1、随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况：(1)所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。(2)如果理论数T但T≥1，并且1≥40，用连续性校正的卡方进行检验。(3)如果有理论数T或n，则用Fisher’s检验。2、卡方检验的理论频数不能太小。二、R×C表卡方检验应用条件：1、R×C表中理论数小于5的格子不能超过1／5；2、不能有小于1的理论数。如果实验中有不符合R×C表的卡方检验，可以通过增加样本数、列合并来实现。扩展资料：卡方检验的基本原理卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。参考资料：-卡方检验
数据是否符合正态分布才能进行卡方检验 卡方检验应用条件：1.随机样本数据；2.卡方检验的理论频数不能太小。两个独立样本比较可以分以下3种情况：1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。2.如果理论数T但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。3.如果有理论数T或n，则用Fisher’s检验。上述是适用于四格表。R×C表卡方检验应用条件：1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；2.不能有小于1的理论数。我的实验中也不符合R×C表的卡方检验。可以通过增加样本数、列合并来实现。
用spss做服从正态分布的卡方检验，数据只有一串从小到大排列的6万多个数据，怎么进行加权设置和检验？一般性看卡方检验都是两组变量，比如一个车间一个礼拜中每天的产品的。
卡方检验和t检验分别是干吗用的，用于哪些情况啊？ 1、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。2、T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431363535用于样本含量较小（例如n），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。扩展资料注意的问题：1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。5、当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大。当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设。
为什么样本量太大时用卡方检验做独立性检验会失效？ 1：拖了半年才来答这个问题，主要是这半年的学习对很多概念有了新的理解，但同时也有了新的困惑。下面也借.
卡方检验的应用条件 1.随机样本数据；2.卡方检验的理论频数不能太小。两个独立样本比较可以分以下3种情况：1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。2.如果理论数T但T≥1。
新人求助，如何用卡方检验检验正态分布 卡方检验是针对分类资料的正态分布是针对定量资料的但是大样本时卡方近似正态分布连续资料不是分类资料，故不能做卡方检验我替别人做这类的数据分析蛮多的
