excel卡方检验小方法
卡方检验excel操作步骤
卡方检验excel操作步骤
嘿，朋友们！今天咱就来唠唠卡方检验在 Excel 里咋操作。
咱先打开 Excel 表格，就像打开一扇通往知识宝库的门一样。
然后呢，把咱要分析的数据整整齐齐地填进去，这就好比给宝库里面摆上
宝贝。
接下来，咱得找到那个专门算卡方的工具。
这就好像在宝库里面找
一件特别趁手的兵器。
找到了，就可以开始大显身手啦！
咱把该填的数据都填进去，就跟给兵器装上弹药似的。
然后轻轻一点，嘿，结果就出来啦！这感觉，就像魔术师突然变出了神奇的东西。
你说这卡方检验有啥用啊？那用处可大了去了！它能帮咱看看两组
数据之间是不是有啥关联呀。
比如说，咱想知道男生和女生对某个东
西的喜好是不是不一样，卡方检验就能给出答案。
这就好像有个小侦
探在帮咱找线索一样。
咱再想想，要是没有 Excel 这么方便的工具，那得费多大劲去算这
个卡方啊！咱得一个数一个数地去摆弄，那多麻烦！现在可好啦，Excel 就像个智能小助手，几下就帮咱搞定了。
操作卡方检验的时候，可别粗心大意哦，就像走钢丝一样，得小心
翼翼的。
一个数据错了，那结果可能就全错啦！那可不行，咱得认真
对待，就像对待宝贝一样。
你说这 Excel 是不是很厉害？它能帮咱干好多事儿呢！卡方检验只
是其中之一。
咱学会了这个，以后再遇到类似的问题，就可以轻松解
决啦，就像有了一把万能钥匙。
总之呢，卡方检验在 Excel 里的操作其实不难，只要咱用心去学，
去练，肯定能掌握得牢牢的。
到时候，咱就能用它来解决各种问题啦，那感觉多棒啊！还等啥，赶紧去试试吧！。
23卡方检验公式
2×3卡方检验公式
卡方检验公式是用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。
对于一个2×3的列联表，卡方检验的公式如下：
卡方值（χ²）= Σ (观察频数 - 期望频数)² / 期望频数
其中，观察频数是指实际观察到的每个单元格中的频数，期望频数是指在两个变量之间不存在相关性的情况下，每个单元格中的预期频数。
具体计算步骤如下：
1. 计算每个单元格的期望频数。
期望频数可以通过以下公式计算：期望频数 = (行总频数× 列总频数) / 总频数
2. 计算每个单元格的观察频数与期望频数之差的平方。
即 (观察频数 - 期望频数)²
3. 将所有单元格的观察频数与期望频数之差的平方相加，得到Σ (观察频数 - 期望频数)²
4. 将Σ (观察频数 - 期望频数)²除以期望频数，得到卡方值（χ²）。
根据卡方值的大小和自由度，可以查找卡方分布表来确定是否存在显著性差异。
Excel软件的统计功能在卡方检验中的应用
同时规范了医嘱， 规范了收费， 是医院加强科学管理， 根据自 身条件积极解决＂看病难， 看病贵＂问题所采取的有效举措。
参考文献： ［１］ 穆云庆，李刚荣，李桂祥． 医院＂一卡通＂系统 设 计 与 应 用［Ｊ］．重 庆 医 学，２００５，３４（４）：４８４． ［２］ 张志彬， 张 岩． 我 院 门 诊＂ 一 卡 通＂ 使 用 初 探 ［Ｊ］． 医 学 信 息 ， ． ２００６，１９（１２）：２０９７－ ２０９８． ［３］王 玮，生 本 有，崔 连 忠．利 用＂ 一 卡 通＂ 优 化 医 院 就 诊 流 程［Ｊ］．医 学 信 息， ２００５，１８（１０）：１２５３－ １２５５．
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个样本率、两组构成比和多组构成比的比较等。通过计算 χ２ 值及显著性水平 Ｐ 值， 可对不同药物疗效或不同治疗方案等 进 行 差 异 性 分 析 。 虽 然 可 以 使 用 大 型 统 计 软 件 如 ＳＡＳ 和 ＳＰＳＳ， 但结构复杂， 价格昂贵， 报表难懂， 普及率低。而电子表 格 软 件 Ｅｘｃｅｌ 具 有 易 学 、易 用 、易 懂 的 特 性 ， 并 且 还 提 供 了 多 数基本和经典的统计分析方法， 可利用＂工具＂菜单的＂数据分
值出现 ＃ＮＵＭ！ 的错误， 此时， 只能用＂传统计算方式＂ 来求卡 方值。下面以 Ｒ×Ｃ 表形式得多个样本率比较举例说明：
例 ２、用 Ａ、Ｂ、Ｃ 三种不同方法分别处理新生儿脐带 ， 发 生感染的情况见表 ２， 试比较 ３ 种不同方法的脐带感染率有 无差异？
表 ２ 三种脐带处理方法的脐带感染情况
处理组
在实施系统前， 在培训教室搭建应用系统模拟环境， 由 医院统一组织医生、护士等进行培训。由高级客户 讲 解 应 用 系统工作流程、软件功能、基本操作及注意事项等， 并 对 受 训 人员进行测试， 以保证培训效果。在实施系统中， 跟踪用户实 际使用情况， 再次进行针对性培训。 ５．５ 试用系统
副本四格表卡方检验小程序
的选择：(T 代表理论频数，
时改用 Fisher 确切概率法；
检验 (Yates’ correction for
率法。
可完成所有操作； 例数及理论频数等各项参
当然，当 n>40 时确切概率论频数等各项参数
根据国内多本教科书介绍，四格表分类资料统计方法的选择：(T 代表理论频数， n 代表总例数) 1.n≥40， 且所有 T≥5 时用 X 2 检验的基本公式， 若 P ≈α时改用 Fisher 确切概率法； 2.n ≥ 40 ，但是有 1 ≤ T ≤ 5 时，用连续性校正的 X 2 检验 (Yates’ correction for continuity)； 3.n<40 或者 T<1 时，不能用 X 2 检验，改用 Fisher 确切概率法。 本程序的特色： 1. 充分利用了 Excel 的特点，只需在四格表内填入数字即可完成所有操作； 2. 方便快捷的给出行、列小计，行与列的率或构成比，总例数及理论频数等各项参 数； 3. 直接给出 X 2 检验（包括校正）的统计量和 P 值； 4. 本程序已可计算确切概率。 （已由 duyinapoleon 补充，当然，当 n>40 时确切概率 可能显示错误）
制作卡方检验四格表
制作卡方检验四格表什么是卡方检验四格表？卡方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于判断两个变量之间是否存在相关性。
在进行卡方检验时，常会使用到卡方检验四格表（Chi-square contingency table），也被称为列联表（Contingency table）或交叉表（Cross-tabulation）。
卡方检验四格表是一种用来汇总和展示两个分类变量之间关系的数据表。
它由两个分类变量的不同取值组成的行和列构成，每个单元格中记录了对应行和列取值同时出现的频数或频率。
通过分析这些频数或频率，可以判断两个变量之间是否存在相关性。
如何制作卡方检验四格表？制作卡方检验四格表需要以下步骤：步骤一：确定分类变量首先，需要明确要研究的两个分类变量。
这两个变量可以是任意类型的分类数据，比如性别、年龄段、教育程度等。
步骤二：收集数据接下来，需要收集与所选分类变量相关的数据。
这可以通过问卷调查、观察实验等方式进行。
步骤三：整理数据将收集到的数据整理成一个数据表，其中行代表一个分类变量的取值，列代表另一个分类变量的取值。
步骤四：计算频数或频率根据整理好的数据表，计算每个单元格中对应行和列取值同时出现的频数或频率。
频数是指两个变量同时满足某种条件的数量，而频率则是指这个数量占总样本数量的比例。
步骤五：绘制四格表根据计算得到的频数或频率，绘制卡方检验四格表。
可以使用Excel、Python等工具进行绘制。
步骤六：进行卡方检验使用统计软件（如SPSS、R等）进行卡方检验。
根据卡方检验结果，判断两个变量之间是否存在相关性。
卡方检验四格表示例以下是一个关于性别和购买偏好之间关系的卡方检验四格表示例：喜欢A商品喜欢B商品总计男性50 30 80女性40 60 100总计90 90 180在这个示例中，我们研究了男女性别对于购买偏好的影响。
通过观察四格表中的数据，我们可以初步判断男性更喜欢A商品，而女性更喜欢B商品。
Excel实现配对资料比较的卡方检验
Excel实现配对资料比较的卡方检验(该Excel文件pzhh@免费提供,欢迎e-mail索取)视频例1χ2检验多用于推断两个或两个以上样本率（或构成比）之间有无差异。
对于配对资料，应采用分析结果不同部分有无差别的McNemar χ2 检验。
例:有28份痰液样本，依同样条件分别接种于甲、乙两种结核杆菌培养基上，同+11例同-7例甲+乙-9例甲-乙+1例，问两种培养基的结果有无联系、有无差别(α=0.05)？在B3，C3，B4，C4格分别输入实际例数11、9、1、7。
在E1格输入0.05。
因本例中B组的两个理论频数低于5，故采用校正公式3、4的结论，在α=0.05的水准上，行属性与列属性独立（无相关，也就是说两行上的频数分布是相同的，甲培养的阳性、阴性与乙培养的阳性、阴性之间无关）（χ2=2.658，P=0.103）。
如采用未校正公式1、2，将得到如下错误结论：在α=0.05的水准上，行属性与列属性不独立（相关）（χ2=4.215，P=0.040）。
因本例为配对资料，要判断甲与乙之间有无差异时，应采用分析结果不同部分有无差别的McNemar χ2 检验：在α=0.05的水准，结果不同部分有显著的统计学意义（Mc Nemarχ2=4.900，P=0.027）。
专业结论：甲乙两种培养基的结果无相关（χ2=2.658，P=0.103）。
甲乙两种培养基上结核杆菌生长率不同（Mc Nemarχ2= 4.90,P=0.027），甲培养基上结核杆菌生长率较高（71.4%>42.9%）。
在列的第4至8行分别输入方法1的各级疗效的实际例数；在C列的第4至8行分别输入方法2的各级疗效的实际例数；在G1输入显著性水准0.05，因本例数据等级Ⅰ为疗效最好的“治愈”，所以在G13格录入1（如数据等级Ⅰ为疗效最差的“恶化”时录0）。
原始数据录入后就可得到结果如下图所示。
图中两组值显示在16行，C列，检验u值显示在B19格，值显示在E19格。
卡方检验6格表
卡方检验6格表
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否独立。
在卡方检验中，我们通常需要制作一个2x2的列联表，也称为四格表或交叉表。
然而，如果你需要一个6格表，那么你可能是在比较三个分类变量之间的关系。
在制作6格表时，你需要考虑以下步骤：
1. 确定三个分类变量，并收集每个分类变量的数据。
2. 将数据整理成6行x3列的表格，其中6行表示三个分类变量的组合方式。
3. 在表格中填写实际观测值，即每个分类变量组合下的样本数量。
4. 根据需要计算期望值，即每个分类变量组合下的期望样本数量。
5. 使用卡方检验公式计算卡方值和自由度，并根据自由度查找临界值。
6. 比较卡方值和临界值，判断三个分类变量之间是否独立。
需要注意的是，制作6格表需要更多的数据和计算，因此在进行卡方检验时需要谨慎处理数据和计算结果。
同时，如果数据量较小或者分类变量较多，可能会导致卡方检验的结果不准确。
因此，在选择卡方检验时需要根据实际情况进行考虑。
用excel求卡方检验的p值
（二）用EXCEL的统计函数进行统计4．卡方检验（χ2）卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。
卡方检验常采用四格表，如图5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a 为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。
用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。
（1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。
a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A 组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。
根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。
将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。
选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“fx”快捷键，打开函数选择框。
（2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。
（3）在“Actual_rang e”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_ra nge”项的输入框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。
在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。
用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。
图5-4-18 四格表图5-4-19 四格表数据输入图5-4-20 计算选择框图5-4-21 p值计算结果4．在表存放概率p 值的空白单元格处显示 p值的计算结果。