x2和P值怎么算呀 如图请问论文中每一行的x2值和p值是怎么算出来的?spss
spss\u5982\u4f55\u8ba1\u7b97x2\u548cp\u503c\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c
\u4f60\u7684\u6570\u636e\u5e94\u8be5\u7528\u4ea4\u53c9\u5217\u8054\u8868\u505a\uff0c\u6570\u636e\u5f55\u5165\u683c\u5f0f\u4e3a\uff1a\u5efa\u7acb\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u53d8\u91cf1\u662f\u7ec4\u522b\uff0c
\u6b63\u5e38\u5bf9\u7167\u7ec4\u7528\u6570\u636e1\u8868\u793a\uff0c\u75c5\u4f8b\u7ec4\u7528\u6570\u636e2\u8868\u793a\uff1b\u53d8\u91cf2\u662f\u7597\u6548\u7b49\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\uff0c\u75281\u8868\u793a\u5206\u7c7b\u5c5e\u60271\uff0c\u75282\u8868\u793a\u5206\u7c7b\u5c5e\u60272\uff0c
\u8fd8\u6709\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf3\u662f\u6743\u91cd\uff0c\u4f8b\u6570
\u6570\u636e\u5f55\u5165\u5b8c\u6210\u540e\uff0c\u5148\u52a0\u6743\u9891\u6570\u540e\u70b9analyze-descriptive statistics-crosstabs-\u628a\u53d8\u91cf1\u9009\u5230rows\u91cc
\uff0c\u628a\u53d8\u91cf2\u9009\u5230column\u91cc\uff0c\u7136\u540e\u70b9\u51fb\u4e0b\u9762\u7684statistics\uff0c\u6253\u5f00\u5bf9\u8bdd\u6846\uff0c\u52fe\u9009chi-squares\uff0c
\u7136\u540e\u70b9continue\uff0c\u518d\u70b9ok\uff0c\u51fa\u6765\u7ed3\u679c\u7684\u7b2c3\u4e2a\u8868\u5c31\u662f\u4f60\u8981\u7684\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c\uff0c\u7b2c\u4e00\u884c\u7b2c\u4e00\u4e2a\u6570\u662f\u5361\u65b9\u503c\uff0c
\u540e\u9762\u662f\u81ea\u7531\u5ea6\uff0c\u7136\u540e\u662fP\u503c\u3002
\u6570\u636e\u4e0d\u5168\uff0c\u65e0\u6cd5\u8ba1\u7b97\uff0c\u8bf7\u8865\u5168\u6570\u636e\u3002
\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c\u7684\u6570\u636e\u5f62\u5f0f\u53c2\u8003\u5982\u4e0b\uff1a
\u63d0\u4f9b\u7684\u6570\u636e\uff0c\u4ec5\u753791\uff0c\u597376\uff0c\u5012\u5e95\u5728\u6bd4\u8f83\u4ec0\u4e48\u5462\uff1f
\u76f8\u5f53\u4e8e\u4e0a\u8868\u4e2d\u53ea\u5199\u660e\u4e86\u8bd5\u9a8c\u7ec4104\uff0c\u5bf9\u7167\u7ec496\u3002
\u4ec5\u4f9b\u53c2\u8003\uff0c\u795d\u597d\u8fd0!
一、每一行的x2和p值使用选择个案来计算
1、数据—加权个案
2、数据-选择个案
3、If条件：变量>=1&变量<=2（因为卡方检验是2x2的行列变量检验，所以这里就只产生了两个变量1和2，其他变量就暂时屏蔽了）
二、男总数182人，91人风症素，相减91人无风症素。女160人，76人风症素，相减84人无风症素。如下图输入数据：性别1代表男，性别代表女。有无症素1代表有，0代表无。value就是相应的数据。
1、数据--加权个案，对value值加权。
2、分析--描述统计--交叉表，如下图所示，选择行和列,value值不用选。
3、统计量--选择卡方--确定。
4、结果如下表，看第一行即可。卡方值，也就是x2值为0.213。sig.值，也就是p值为0.644。
5、因p=0.644>0.05，表明性别对风症素无显著性影响。
扩展资料：
由样本资料计算x2值；
将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。
计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]
式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。
x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。
参考资料来源：百度百科-X2检验
绛旓細鐢╯pss鎬庝箞绠琛ㄦ牸閲岀殑x鏂箈鏂硅繕鏈p鍊锛熷彲浠ュ埄鐢ㄥ崱鏂规楠岃繘琛屽垎鏋愩傚崱鏂规楠屾槸寰堝父鐢ㄧ殑涓绉嶅垎鏋愭柟娉曪紝浠涔堟儏鍐典笅浣跨敤鍗℃柟妫楠岋紵濡傛灉浣犳墜涓婄殑鏁版嵁鏄竴绉嶅畾绫绘暟鎹紝姣斿鎬у埆锛堢敺銆佸コ锛夋槸鍚︽偅鐥咃紙鏄佸惁锛夈備綘杩樻兂瑕佸垎鏋愬畾绫绘暟鎹拰瀹氱被鏁版嵁涔嬮棿鐨勫樊寮傚叧绯汇傚崱鏂瑰肩殑璁＄畻濡備笅锛氬叾涓瑼i涓篿姘村钩鐨勮瀵熼鏁帮紝Ei...
绛旓細浜诧紝缁熻涓嶆槸缁欏嚑涓暟鎹氨鑳界畻鐨勶紝棣栧厛瑕佺湅浣犲垎鏋愮殑鐩殑鏄粈涔堬紝鏄湅宸紓鎬ф瘮杈冿紝杩樻槸鐩稿叧鎬у垎鏋愶紝鍙堟垨鑰呭奖鍝嶆у垎鏋愩傚啀鑰呯粺璁′笉鏄綘缁欒繖鍑犱釜鏁板氨鑳藉垎鏋愮殑銆傜湅浣犵殑鏁版嵁閲忓湪6涓囩粍鏁版嵁宸﹀彸锛屽垎鏋愭槸瑕佹暣涓暟鎹簱鐨勩
绛旓細涓嶇煡閬撲綘鎯宠璁＄畻鐨鏄荤殑鍗℃柟杩樻槸姣忕粍涔嬮棿鐨勬瘮杈冿細鏍规嵁浣犳彁渚涚殑鏁版嵁锛X2= 38.9388, df = 5, p= 2.443e-07 涓ょ粍涔嬮棿宸紓鏈夌粺璁″鎰忎箟
绛旓細鏁版嵁褰曞叆瀹屾垚鍚庯紝鍏堝姞鏉冮鏁板悗鐐筧nalyze-descriptive statistics-crosstabs-鎶婂彉閲1閫夊埌rows閲 锛屾妸鍙橀噺2閫夊埌column閲岋紝鐒跺悗鐐瑰嚮涓嬮潰鐨剆tatistics锛屾墦寮瀵硅瘽妗嗭紝鍕鹃塩hi-squares锛岀劧鍚庣偣continue锛屽啀鐐筼k锛屽嚭鏉ョ粨鏋滅殑绗3涓〃灏辨槸浣犺鐨勫崱鏂规楠岋紝绗竴琛岀涓涓暟鏄崱鏂瑰硷紝鍚庨潰鏄嚜鐢卞害锛岀劧鍚庢槸P鍊銆
绛旓細绗 2 姝ワ細璁＄畻妫楠岀粺璁￠噺銆倀 = (x-渭) / (s/鈭歯) = (14鈥15) / (3/鈭20) = -1.49 姝ラ 3锛氭壘鍒版楠岀粺璁￠噺鐨 p 鍊銆傝鎵嬪姩鎵惧埌 p 鍊硷紝鎴戜滑闇瑕佷娇鐢ㄥ叿鏈 n-1 涓嚜鐢卞害鐨 t 鍒嗗竷琛ㄣ 鍦ㄦ垜浠殑绀轰緥涓紝鎴戜滑鐨勬牱鏈ぇ灏忎负 n = 20锛屽洜姝 n-1 = 19銆傚湪涓嬮潰鐨 t 鍒嗗竷琛ㄤ腑锛...
绛旓細鏁版嵁褰曞叆瀹屾垚鍚庯紝鍏堝姞鏉冮鏁板悗鐐筧nalyze-descriptive statistics-crosstabs-鎶婂彉閲1閫夊埌rows閲 锛屾妸鍙橀噺2閫夊埌column閲岋紝鐒跺悗鐐瑰嚮涓嬮潰鐨剆tatistics锛屾墦寮瀵硅瘽妗嗭紝鍕鹃塩hi-squares锛岀劧鍚庣偣continue锛屽啀鐐筼k锛屽嚭鏉ョ粨鏋滅殑绗3涓〃灏辨槸浣犺鐨勫崱鏂规楠岋紝绗竴琛岀涓涓暟鏄崱鏂瑰硷紝鍚庨潰鏄嚜鐢卞害锛岀劧鍚庢槸P鍊銆
绛旓細鏁版嵁褰曞叆瀹屾垚鍚庯紝鍏堝姞鏉冮鏁板悗鐐筧nalyze-descriptive statistics-crosstabs-鎶婂彉閲1閫夊埌rows閲 锛屾妸鍙橀噺2閫夊埌column閲岋紝鐒跺悗鐐瑰嚮涓嬮潰鐨剆tatistics锛屾墦寮瀵硅瘽妗嗭紝鍕鹃塩hi-squares锛岀劧鍚庣偣continue锛屽啀鐐筼k锛屽嚭鏉ョ粨鏋滅殑绗3涓〃灏辨槸浣犺鐨勫崱鏂规楠岋紝绗竴琛岀涓涓暟鏄崱鏂瑰硷紝鍚庨潰鏄嚜鐢卞害锛岀劧鍚庢槸P鍊銆
绛旓細x2=6.344377 P=0.174864 宸紓涓嶆樉钁
绛旓細閫夋嫨鑿滃崟 鍒嗘瀽 鍒 姣旇緝鍧囧 鍒 鐙珛鏍锋湰T妫楠 鐒跺悗鎶婇渶瑕佸垎鏋愮殑鏁版嵁鍙橀噺绉诲埌妫楠屽彉閲忕殑鏂规涓 鎶婂垎缁勫彉閲忕Щ鍒板垎缁勫彉閲忔柟妗嗕腑 鐒跺悗鐐瑰嚮涓嬫柟鐨勫畾涔夌粍 鍒嗗埆缁欎袱涓粍鍒畾涔夋暟鎹 鏈鍚庡崟鍑荤‘瀹 缁撴灉涓涓涓猻ig鏄垽鏂柟宸槸鍚︾浉绛夌殑 鐒跺悗鏍规嵁鏂瑰樊鏄惁鐩哥瓑锛屽氨鍙互鐪嬪埌浣犺璁＄畻鐨凱鍊灏辨槸缁撴灉涓樉绀虹殑绗...
绛旓細鍙屼晶妫楠鐨凱鍊涓烘楠岀粺璁￠噺X钀藉湪鏍锋湰缁熻鍊糃涓虹鐐圭殑灏鹃儴鍖哄煙鍐呯殑姒傜巼鐨2鍊嶏細P=2PX>銆p鍊鐨勭敱鏉ワ細1銆佸缓绔嬫楠屽亣璁撅紙鍙堢О鏃犳晥鍋囪锛岀鍙蜂负H0锛夛細瑕佹瘮杈傾鑽拰B鑽殑鐤楁晥鏄惁鐩哥瓑锛屽垯鍋囪涓ょ粍鏍锋湰鏉ヨ嚜鍚屼竴鎬讳綋锛孉鑽殑鎬讳綋鐤楁晥鍜孊鑽浉绛夛紝宸埆浠呯敱鎶芥牱璇樊寮曡捣鐨勭宸у嚭鐜扮殑銆2銆侀夋嫨閫傚綋鐨勭粺璁℃柟娉璁...
