x的平方检测方法

㈠ x²检验名词解释

摘要 您好，x²检验名词解释：

㈡ 统计学x平方检验

在分析——频次分析——列联分析（crossabe），在统计值中选择卡方值就可以了，最后看卡方值对应的概率值sig是否小于0.05，如果是小于，那说明治疗组和对照组之间的治愈和未愈有显着差异。

㈢ 关于预防医学里x平方检验的公式问题

一般1=<理论频数T<5格子数大于20%，就需要采用卡方校正或确切概率法。

你 可以参考相关统计学书籍。

㈣ x的平方检验中pj怎么计算

在STAT——统计状态下,输入M+1;M+3;M+5或者data1;data3;data5最后Σx^2,就可以得到1^2+3^2+5^2.

㈤ χ²检验法

在实验测量中，测量结果获得的过程完全是一种统计推断过程。我们不知道测量的真值，只有通过一系列测量，取得大量数据，进行统计处理后计算出一个平均值，并经过推论证实这个平均值很可能就是真值。还要进一步借助某种适当的统计方法来论证两者的近似程度，即推断出置信度和置信概率。

根据不同类型实验测量，使用有多种统计方法。但在科学实验中应用最多的是χ²检验方法。

χ²检验的基本方法与统计直方图方法以及统计概率方法相似，即把测量得到的N个数据，根据数值大小分为若干个区间（例如K个），用来检验样本数据所呈现的分布类型与原假设的理论（泊松分布或高斯分布）分布类型是否基本一致（如果大致吻合说明测量结果除统计误差外没有其他误差存在）。

设有K个观测值N_i（i=1，2，3，…，K），每个随机变量N_i服从高斯分布，则K个随机变量的平方和，也是一个随机变量，称作（χ²）

核辐射场与放射性勘查

χ²与样本方差（4-8-20）式S²的关系为

核辐射场与放射性勘查

式中：N服从高斯分布或泊松分布，因此=σ² 为标准误差，因为（K-1）偏离1的大小是测量样本的方差偏离假设的理论（泊松或高斯公布）分布方差的直接度量。

图4-8-3 χ²分布的形式

根据数理统计理论可以证明χ²也是一种分布，称χ²分布。如图4-8-3所示，其纵坐标为概率密度p（x²）。根据一组数学解析式子，可以算出随机变数χ²不小于某个预定值的概率为

核辐射场与放射性勘查

若测得的一组数据服从高斯分布，x²服从χ²分布，则由实测值（4-8-21）算得的χ²值应处于一个合理的数值范围之内（图4-8-3中无阴影区）。

为了应用方便，早已按照（4-8-23）计算了概率a和对应的数据表，如表4-8-4所示。χ² 分布与自由度有关，自由度就是随机变量（观测值数目）的数目，一般取为K-1。

具体χ²检验方法是：先由实测数据按照（4-8-21）式计算χ²值。再根据预先给定的数值较小的概率值a₁，比如取a₁=0.05，根据相应的自由度由表4-8-4，查得相应于a₁ 的值（称为置信度上限。若χ²≥，说明测得的一组数据不服从高斯分布，表示数据中不仅有统计误差，而且有其他误差。如测量装置不稳定，或一组数据有系统误差。同理，也可选定一个数值较大的概率值a₂ ，比如取a₂ =0.95，由表4-8-4 查得相应的（称置信度下限，图4-8-3中斜线部分）。若，同样说明测得的一组数据不服从高斯分布。反之，若，则说明测得的一组数据服从高斯分布。

表4-8-4值检验表

㈥ x平方检验，求解答

郭敦荣回答：
图片中的文字不清晰，判断较困难
得x²=219.33，与x²分布临界值（x²v——常表为x²α）表中自由度（n－1）=3和
给定的置信度v=0.05，对应的（x0）²值（7.61）进行比较。
当x²≥（xv）²时，拒绝H4，接受H1，（这是间接比较）
当x²＜（xv）²时，接受H4，
你给出的是P＜0.005，是由P（x²＜（xv）²）换算得到的。
你的判断是正确的。

㈦ x²检验的用途

一、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。

二、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，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

三、X2检验的基本原理是假设各个样本来自同一属性的总体，各组中实际数之间的差别仅仅由于抽样误差造成的；通过分别计算各组实际数与理论数的离散情况，求得总的误差X2值，从而测定假设存在的概率,即可能性 P。

如果假设成立，那么X2值就不会很大，而保持在一定范围内，相应的 P值就大于 5％(P＞0.05)，即仅仅由于抽样误差而造成样本之间这么大小差别的可能性大于5％，说明各样本间的差别本质上无明显差异，它们来之于同一属性的总体，假设被肯定。

反过来说，如果推算出的X2值很大，而超出了一定范围，相应的P值就小于 5％或1％，即由于抽样误差造成样本之间如此大的差别的可能性小于5％或1%；说明各组间差别不是由于抽样造成的，可能两者的确有差别，它们不是来之于同一属性的总体，假设被否定。

(7)x的平方检测方法扩展阅读：

如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

注：独立四格表的拟合度公式可以写成n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

总结：独立四格表资料检验

四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

1、专用公式：

若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）

自由度v=（行数-1）（列数-1）=1

2、应用条件：

要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。