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T檢驗是比較兩組定量數據均值之間是否存在顯著差異的方法。如果是定類數據之間的差異性，比較均值顯然不合理，而用數字出現的頻數或比例進行比較，就可以不考慮數值本身的信息，直接比較出類別變量之間的關系情況。這類分析方法就被稱為卡方檢驗。本文將從概念、方法分類、每個方法的使用場景及案例分析對卡方檢驗進行介紹。01./ 概念卡方檢驗是一種用途廣泛的分析定類數據差異性的方法，用于比較定類與定類數據的關系情況，以及分析實際數據的比例與預期比例是否一致。02./ 方法分類與T檢驗一樣，卡方檢驗也可細分為：分析卡方優度檢驗、交叉表卡方、配對卡方。具體分析方法如下：分析方法區分-SPSSAU整理03./ 卡方優度檢驗卡方優度檢驗，是對一列數據進行統計檢驗，分析單個分類變量實際觀測的比例與期望比例是否一致。案例：當前收集了100份數據用于研究，其中有48名男性，52位女性。在收集數據前預期男女比例應該是4:6 /(40/%為男性，60/%為女性/)，現在想分析實際收集到的數據比例與預期的比例有沒有顯著的差異。操作步驟：（1）卡方擬合優度檢驗支持兩種數據格式：整理后的加權數據或原始數據。處理好數據后，上傳數據到SPSSAU，開始分析。（2）選擇【實驗//醫學研究】→【卡方優度檢驗】。如使用原始數據，直接將“性別”項放入分析框即可。如使用加權格式數據，需要把將“性別”項放入分析框，同時在加權項中放入“個數（權重）”加權格式（3）設置期望值：不勾選【期望值設置】,系統會默認各比例相等，本例中期望比例為4:6，所以需要手動設置。/ 分析結果：卡方擬合優度檢驗上表格顯示，男女的實際頻數分別是48和52，預期頻數分別是40和60；經過卡方擬合優度檢驗顯示，實際比例和期望比例并沒有呈現出顯著性差異（X2=2.667，p=0.102/>0.05），意味著實際情況與期望情況基本一致，無明顯的差異性。04.交叉表卡方卡方優度檢驗是對一個分類變量的檢驗，在實際研究中，研究兩組分類變量的關系更加常見，例如想要了解閱讀習慣與學歷是否有關，此時可使用交叉卡方。案例：分析不同性別學生對購買理財產品的意愿是否有差異。操作步驟：使用路徑：通用方法→交叉（卡方）/ / 可以選擇按行統計百分數或者按列統計百分數，區別在于括號內百分數一個按列計算，一個按行計算，案例中選擇“百分數（按列）”交叉（卡方）分析結果/ / 結果分析：從上表可以看出，不同性別樣本對于是否購買理財產品的意愿不會表現出顯著性差異，說明性別和購買理財產品之間沒有聯系。反之，呈現出顯著性；則說明性別對購買意愿會有影響，具體差異需要通過對比百分比得到。其他指標分析：如果檢驗得出兩變量之間確實存在聯系（結果有顯著性差異），想要進一步了解兩者的相關程度，需要結合效應量指標具體分析。SPSSAU提供5種指標；分別是：Phi系數、列聯系數、、校正列聯系、Cramer V系數、Lambda指標。*X或Y中有定序數據，則建議使用Lambda指標*交叉類型表示交叉表橫向格子數×縱向格子數05. 配對卡方除了以上兩種分析場景外，有時還需要分析配對分類數據的差異性。此類數據最常見于實驗研究，用不同的方法檢測同一批人，看兩個方法的效果是否有差異。此時可使用配對卡方檢驗。案例：當前有兩種辦法可以診斷癌癥，A方法簡易且成本低廉但是準確率稍低；B方法結果可靠但操作麻煩且成本較高。共收集53名待診患者，并且分別進行兩種方法診斷，現希望通過研究判斷兩種診斷方法是否有差異。此數據為配對數據，而且為定類數據（診斷結果為定類數據），因而需要使用配對卡方檢驗。操作步驟：使用路徑：SPSSAU→醫學研究→配對卡方/ / 結果分析：配對卡方分析結果配對卡方有兩種檢驗統計量，分別是McNemar檢驗和Bowker檢驗。二者的區別如下：本案例中兩種方法均只有陽性和陰性兩種結果時，因此選擇McNemar檢驗，SPSSAU會自動判斷，匹配合適的方法。智能分析結果06. 其他說明事實上，計算卡方值的方法不止一種，常見包括Pearson卡方，yates校正卡方，fisher卡方，具體要結合期望頻數、R*C交叉類型等選擇采不同的檢驗方法。SPSSAU可自動選擇最優方法，因此不需單獨考慮使用哪種方法。
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