实验报告卡方检验
卡方检验 实验
四、配对2×2列联表资料的χ2检验
例如，设有132份食品标本，把每份标本一分二，分 别用甲乙两种检测方法作沙门菌的检测。
原始数据
Id 甲 1 + 2 + …… j …… 132 乙
配对四格表
+ + 甲 + + a c 乙 b d
问题：问两种方法检测的阳性结果是否有差别？
配对χ2检验的一般形式
处理1 + _ 合计
二、四格表 检验
2
例 将病情相似的169例消化道溃疡患者随
机分为两组，分别用奥美拉唑与雷尼替丁两 种药物治疗，4周后疗效见下表示，问两种 药物治疗消化道溃疡的愈合率有无差别？
理论频数（T）：
85×115 115 T11= = 85× = 57.84 169 169
洛赛克组理论 上愈合的人数
理论愈合率
2
检验
【ห้องสมุดไป่ตู้学要求】
掌握：1. 掌握χ2检验的基本思想；
2. 掌握四格表 χ2检验、 配对χ2检验应用条件及
计算；
熟悉：R ×C列联表χ2检验计算及注意事项
一、χ2分布（chi-square distribution1）
变量 Z：标准正态分布
变量 Z 2： χ2分布
v=1
1. 若随机变量 Z 服从标准正态分布，则 Z 2服从自由
χ2检验的基本思想：用χ2统计量来度量实际频数和H0 成立条件下理论频数之间的偏差。
实际频数
2 ( A T ) 2 T
理论频数
若检验假设H0:π1=π2成立，四个格子的实际频数A 与 2 理论频数T 相差不应该很大，即统计量 不应该很大。
如果 值很大，即相对应的P 值很小，若P a ，则反 过来推断A与T相差太大，超出了抽样误差允许的范围， 从而怀疑H0的正确性，继而拒绝H0，接受其对立假设 H1，即π1≠π2 。
卡方检验【范本模板】
第十四节卡方检验（2）一、配对卡方检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验,比较此两种化验方法的结果（两类计数资料)是否有本质的不同;或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。
操作方法：单击【Statistics钮】,在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验.即配对卡方检验,只能针对方形表格进行.不能给出卡方值，只能给出P值。
二、一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性、两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性、同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数,是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0～1之间。
Kappa≥0。
75两者一致性较好；0。
75>Kappa≥0.4两者一致性一般;Kappa<0.4两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics钮】,在弹出的Statistics对话框中选择Kappa 复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框,则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）.病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法.它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照)作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因(即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量)；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
卡方拟合度检验实验报告
一、实验背景在统计学中，卡方拟合度检验（Chi-Square Goodness-of-Fit Test）是一种常用的假设检验方法，用于检验样本数据是否与某个已知的概率分布相吻合。
本实验旨在通过卡方拟合度检验，验证某组数据是否符合某一理论分布。
二、实验目的1. 掌握卡方拟合度检验的基本原理和方法。
2. 熟悉SPSS软件在卡方拟合度检验中的应用。
3. 通过实际案例，验证样本数据是否符合某一理论分布。
三、实验材料1. SPSS软件2. 已知的概率分布3. 实验数据四、实验步骤1. 数据收集与整理首先，收集一组实验数据。
本实验数据来源于某市一周内每天的气温记录，共有7天的数据，共计35个观测值。
2. 建立假设假设样本数据符合正态分布。
3. 数据输入与整理将收集到的实验数据输入SPSS软件，并对数据进行整理，确保数据格式正确。
4. 进行卡方拟合度检验（1）打开SPSS软件，选择“分析”菜单下的“描述统计”，再选择“频率”命令，输入变量名，点击“确定”。
（2）在弹出的对话框中，勾选“图表”选项，选择“直方图”，点击“继续”。
（3）在“图表选项”对话框中，勾选“正态图”，点击“继续”。
（4）在“正态图选项”对话框中，选择“概率单位”，点击“继续”。
（5）返回主对话框，点击“确定”，生成正态图。
（6）观察正态图，判断样本数据是否符合正态分布。
5. 结果分析根据正态图，可以直观地判断样本数据是否符合正态分布。
如果样本数据符合正态分布，则继续进行卡方拟合度检验。
（1）选择“分析”菜单下的“非参数检验”，再选择“卡方检验”，点击“拟合优度”。
（2）在弹出的对话框中，选择“样本”作为检验类型，将变量名输入到“变量”列表中。
（3）在“检验分布”下拉菜单中选择“正态分布”，点击“确定”。
（4）在弹出的对话框中，输入显著性水平（如0.05），点击“确定”。
6. 判断结果根据卡方检验的结果，如果P值大于显著性水平（如0.05），则接受原假设，即样本数据符合正态分布；如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，即样本数据不符合正态分布。
卡方检验审计实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，企业规模不断扩大，财务信息日益复杂，审计工作的重要性日益凸显。
为了更好地适应社会需求，提高审计人员的专业素质，我国高校纷纷开设了审计专业。
本次实习，我选择了卡方检验这一审计方法进行实践，旨在通过实际操作，加深对卡方检验理论知识的理解，提高审计技能。
二、实习目的1. 理解卡方检验的基本原理和方法，掌握其在审计中的应用。
2. 通过实际操作，提高审计人员的观察、分析和判断能力。
3. 培养审计人员的严谨、细致的工作作风。
三、实习内容1. 卡方检验的基本原理卡方检验是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间是否独立。
在审计过程中，卡方检验可用于检验会计估计、抽样结果等是否符合预期。
2. 卡方检验在审计中的应用（1）检验会计估计：通过对会计估计结果与实际结果的比较，判断会计估计是否存在偏差。
（2）抽样结果检验：通过对样本数据的分析，判断样本是否具有代表性，进而推断总体情况。
（3）检验内部控制：通过对内部控制制度的执行情况进行卡方检验，判断内部控制是否有效。
3. 实际操作（1）选取被审计单位：本次实习选取了一家具有代表性的企业，该企业业务范围广泛，财务状况良好。
（2）确定审计对象：根据审计计划，确定审计对象为该企业的内部控制制度。
（3）收集数据：通过查阅企业内部资料、访谈相关人员等方式，收集内部控制制度执行情况的数据。
（4）进行卡方检验：运用Excel等软件，对收集到的数据进行卡方检验。
（5）分析结果：根据卡方检验结果，判断内部控制制度是否有效。
四、实习成果1. 理论知识方面：通过本次实习，我对卡方检验的基本原理、方法及其在审计中的应用有了更深入的了解。
2. 技能方面：在实习过程中，我学会了如何运用卡方检验进行审计，提高了审计技能。
3. 工作作风方面：在实习过程中，我养成了严谨、细致的工作作风，为今后的审计工作打下了坚实基础。
五、实习总结1. 卡方检验在审计中的应用具有重要意义，能够帮助审计人员发现潜在问题，提高审计质量。
非参数检验（卡方检验）,实验报告
非参数检验（卡方检验）,实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验(卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016 学年度第学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1、硬件配置:处理器:Intel(R)Core(TM)i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2、软件环境:IBM SPSS Statistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述)（1）课本第六章得例 6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果;（2）然后将实验指导书得例 1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等)例例 6、1 表 1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计 46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表 2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧)精确Sig、(双侧)精确Sig、(单侧)Pearson 卡方 9、277a1、002连续校正b7、944 1、005似然比 9、419 1、002Fisher 得精确检验、003、002 有效案例中得 N 80a、0 单元格(、0%)得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对 2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E<5)。
实验报告卡方检验
实验报告卡方检验1. 引言卡方检验是一种用于判断变量之间是否存在关联性的统计方法。
它可以用于比较观察频数和期望频数之间的差异，并通过计算卡方统计量来判断这种差异是否显著。
本实验旨在介绍卡方检验的基本原理和应用方法，并通过一个具体案例来演示其使用过程。
2. 原理卡方检验是基于卡方统计量进行判断的。
卡方统计量的计算公式如下：X^2 = \sum \frac{(O - E)^2}{E}其中，O 表示观察频数，E 表示期望频数。
卡方统计量的值越大，说明观察频数和期望频数之间的差异越大，即变量之间的关联性越强。
卡方检验的步骤如下：1. 建立假设：设H_0为原假设，H_1为备择假设。
H_0 假设不存在变量间的关联性，H_1 假设存在变量间的关联性。
2. 计算观察频数和期望频数：根据给定的数据计算得到观察频数和期望频数。
3. 计算卡方统计量：根据卡方统计量的计算公式，计算得到卡方统计量的值。
4. 设置显著性水平：根据实验需求和数据量，设置显著性水平，通常取0.05或0.01。
5. 判断显著性：根据卡方统计量的值和显著性水平，判断是否拒绝原假设。
如果卡方统计量的值大于显著性水平对应的临界值，则拒绝原假设；否则，接受原假设。
3. 案例演示假设有一张表格，记录了200名学生在选课时选择了哪个学科，包括科学、文学和艺术。
下面是观察频数的数据：科学文学艺术男生数60 40 30女生数45 25 0现在我们要判断学生的性别和选课学科之间是否存在关联性。
3.1. 建立假设原假设H_0: 学生的性别和选课学科之间不存在关联性。
备择假设H_1: 学生的性别和选课学科之间存在关联性。
3.2. 计算观察频数和期望频数首先，我们需要计算每个单元格的期望频数。
期望频数的计算公式如下：E = \frac{(\text{对应行的总计数}) \times (\text{对应列的总计数})}{\text{总样本数}}根据以上公式，我们可以得到下表的期望频数：科学文学艺术-男生数55.71 34.29 40女生数49.29 30.71 353.3. 计算卡方统计量根据卡方统计量的计算公式，我们可以得到卡方统计量的值：X^2 = \frac{(60-55.71)^2}{55.71} + \frac{(40-34.29)^2}{34.29} +\frac{(30-40)^2}{40} + \frac{(45-49.29)^2}{49.29} +\frac{(25-30.71)^2}{30.71} + \frac{(0-35)^2}{35} = 7.1193.4. 设置显著性水平根据实验需求和数据量，我们设置显著性水平为0.05。
实验三卡方检验
实验三卡⽅检验
实验三卡⽅检验
⼀、实验⽬的
1、学会应⽤SPSS软件进⾏数据整理与分析;
2、能够应⽤SPSS软件对相关数据作出分析;
3、掌握SPSS软件功能及正确分析实验结果的能⼒。
⼆、实验内容
某养兔场采⽤某种激素处理进⾏性别控制实验，处理后产公兔246只，母兔279只，请问该处理控制性别有效吗？
三、实验步骤
1、数据录⼊:将性别和数量分别录⼊到SPSS数据表中。
2、频数加权：点击【数据→加权个案】，将数量选⼊【频率变量】框内，择
【加权个案】，点击【确定】按钮。
3、卡⽅检验：点击【分析（A）→⾮参数检验（N）→卡⽅（C）】，弹出卡⽅检验对话框。
将“性别”选⼊【检验变量列表（T）】；【期望值】选“所有类别相等”，点击【选项】按钮，【统计量】选“描述性”，【缺失值】选“按检验排除个案”，然后【继续】；
4、点击【精确】按钮，选择“精确”然后【继续】；
5、单击【确定】输出结果。
四、结果解释
表（1）显⽰的是两个类别的观测数、期望频数和残差值；表(2)给出了卡⽅值、⾃由度，渐进显著性和精确显著性为0.162＞
0.05表明性别⽐例符合1:1，该处理⽅法不能显著影响性别。
华北理工卫生统计学实验指导10卡方检验
实验十：卡方检验【目的要求】1.熟悉卡方检验的基本思想、卡方分布的特点。
2.掌握卡方检验的适用范围和应用条件。
【案例分析】案例1：某医师将下表资料进行2×2表的χ2检验，得到χ2=8.030，P=0.005，所以认为两种诊断方法的诊断结果差异有统计学意义，病理诊断较好。
请对其统计分析进行评价。
两种诊断方法对肿瘤的诊断情况病理诊断临床诊断合计恶性肿瘤良性肿瘤恶性肿瘤154055良性肿瘤201535合计355590案例2：某医师为比较中药和西药治疗胃炎的效果，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。
该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t=-2.848，P=0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效差别有统计学意义，中药疗效高于西药。
问题：1、这是什么类型的资料？2、该资料属于何种设计方案？3、该医师采用的统计方法是否正确？为什么？若不正确，应该用何种统计方法？步骤是什么？案例3：某医院分别用中药和西药治疗儿童慢性鼻窦炎，结果如下。
某医师对此资料进行了χ2检验，得到χ2=6.961，P=0.031，所以认为两种药物治疗儿童慢性鼻窦炎疗效不同，中药组疗效优于西药组。
该结论是否正确？为什么？某医院用两种药物治疗儿童慢性鼻窦炎疗效组别 治愈 好转 无效 中药组 20 17 6 西药组15308【SPSS 操作】1.两样本率的比较Data →Weight Cases …： Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics →Crosstabs …→Statistics ： Chi-square →Cells …： Row →OK 2.配对计数资料比较（McNemar 检验）Data →Weight Cases …: Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics →Crosstabs …→Row(s)：分类变量1→Column(s)：分类变量2→Statistics: McNemar →OK 3.多个样本率比较的卡方检验Data →Weight Cases …: Weight cases by ：freq →Analyze →Descriptive Statistics → Crosstabs …Row （s ）：分类变量1→Column （s ）：分类变量2→Statistics: Chi-square →Cells …： Row →OK【练习题】一、填空题1.R ×C 表的自由度是 。
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试验报告
13・在研究某种新措施对猪白痢的防治效果问题时，获得了如下数据:
解：组数：1-对照，2-新措施。
a
存活与死亡数：1-存活数，2-死亡数。
在SPSS中输入数据后选择选择数据一加权个案，然后再选择分析一描述统计一交叉表。
得到如下表：
表1：组数*存活与死亡数交叉制表
表2：卡方检验
b・仅对2x2表计算
由表1与表2可以看出有效案例中的N=300,自由度为1,卡方值为：7.317,
P值为：P=0. 007<0. 05,理论均数均大于5。
拒绝原假设，接受备则假设，故认为有显著疗效。
查表得3. 8415,而7.317>3. 8415,拒绝假设是合理的。
15・在一项是否因提高小学生计算机课程的比例的调查结果如下:
问年龄因素是否影响了对问题的回答(=0. 05) &
解：在SPSS中输入数据后选择选择数据一加权个案，然后再选择分析一描述统计一交叉表。
得到如下表：
表3：分组*观点交叉制表
表4：卡方检验。