统计学X2,P计算 统计学中x2和p的意义和用法

\u5982\u4f55\u7528SPSS\u7edf\u8ba1\u5b66\u7b97\u51faX2\u3001P\u503c\uff0c\u8c01\u80fd\u5e2e\u6211\u8ba1\u7b97\u51fa\u586b\u5199X2\u6570\u636e\uff1f

\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

\u7b80\u5355\u70b9\u8bf4,\u90a3\u4e5f\u5f97\u9898\u76ee\u7b80\u5355\u624d\u884c\u554a,\u6b63\u6240\u8c13"\u5177\u4f53\u95ee\u9898\u5177\u4f53\u5206\u6790",\u5982\u679c\u4e0d\u77e5\u9053\u95ee\u9898,\u600e\u4e48\u6c42\u561b,\u629b\u5f00\u95ee\u9898\u7684\u96be\u6613\u6765\u8c08\u89e3\u7b54\u7684\u96be\u6613\u53ef\u4e0d\u597d\u554a.\u4e0d\u8fc7,\u4efb\u4f55\u89e3\u7b54\u90fd\u8981\u6ce8\u610f,\u9996\u5148\u7406\u89e3\u4e2a\u6982\u5ff5\u5b9a\u7406\u7684\u771f\u610f\uff1b\u5176\u6b21\uff0c\u4f60\u5bf9\u9898\u76ee\u4e2dp\u7684\u5b9a\u4f4d\uff0c\u5373p\u662f\u5426\u53ef\u4ee5\u770b\u6210\u53e6\u4e00\u79cd\u7406\u89e3\u4e0b\u7684\u57fa\u672c\u4e8b\u4ef6,\u6216\u5176\u4ed6\u6613\u89e3\u51b3\u7684\u4e8b\u4ef6\uff0c\u5f53\u7136\uff0c\u8fd9\u8d77\u6e90\u4e0e\u9898\u76ee\u672c\u8eab\u4ee5\u53ca\u4f5c\u9898\u8005\u5bf9\u9898\u76ee\u7684\u7406\u89e3\u7a0b\u5ea6\u548c\u65b9\u5f0f\u3002\u600e\u4e48\u6837\uff0c\u8fd8\u7b80\u5355\u5427\uff0c\u4e0d\u8fc7\u4e5f\u592a\u6cdb\u4e86\uff0c\u7528\u5904\u4e0d\u5927\u554a\uff0c\u771f\u6b63\u7684\u597d\u65b9\u6cd5\u8fd8\u662f\u8981\u9760\u81ea\u5df1\u53bb\u521b\u9020\u3002\u52aa\u529b\u5427\u3002

对照组 43 22 18 3
路径组 43 33 10 0

看样子是计数数据
先确认下:4个指标是等级还是非等级的

例如是:治愈,好转,无效,死亡,这就是等级的数据,应该用秩和检验或RIDIT检验

如果是:患A病的,患B病的,患C病的,患D病的,这显然不是等级概念,只看两组平衡是否,才可以用卡方检验

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