[醫(yī)藥衛(wèi)生]卡方檢驗(yàn)spss-展示頁

【摘要】SPSS卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)一列聯(lián)表資料的卡方檢驗(yàn)（完全隨機(jī)設(shè)計(jì)）1輸入數(shù)據(jù)指定頻數(shù)變量2選擇Analyze菜單3描述統(tǒng)計(jì)過程4crosstabs過程5選行變量列變量6statistics按鈕7選擇chi－square8選擇行百分比理論

2025-03-31 00:06

spss-卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】卡方檢驗(yàn)1．四格表的卡方檢驗(yàn)例1．某藥品檢驗(yàn)所隨機(jī)抽取了574名成年人，研究某抗生素的耐藥性。其中179人未曾使用該抗生素，%；而在395例曾用過該藥的人群中，%，結(jié)果見表1，試兌現(xiàn)人和上人群的耐藥率是否一樣？表1某抗生素的人群耐藥性情況用藥史不敏感敏感合計(jì)曾服該藥180（）215（）395未服該藥73（）106（

2024-08-20 00:36

卡方檢驗(yàn)ppt課件-展示頁

【摘要】浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅`卡方檢驗(yàn)浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅卡方檢驗(yàn)基礎(chǔ)四格表卡方檢驗(yàn)配對卡方檢驗(yàn)與一致性檢驗(yàn)兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量分層卡方檢驗(yàn)小結(jié)?內(nèi)容提要浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅?2檢

2025-05-15 13:34

卡方檢驗(yàn)與秩和檢驗(yàn)的spss操作過程-展示頁

【摘要】卡方檢驗(yàn)與秩和檢驗(yàn)的SPSS實(shí)習(xí)?C表資料Pearson卡方檢驗(yàn)Wilcoxon法Mann-WhitneyU法Kruskal-Wallis法R?C表資料Pearson卡方檢驗(yàn)SPSS過程例9-2資料數(shù)據(jù)庫及變量確定激活例9-2資料分析的方法選擇例9-2資料分析結(jié)果輸出處理*

2024-08-22 10:46

卡方檢驗(yàn)舉例ppt課件-展示頁

【摘要】圖形化匯總統(tǒng)計(jì)——基本統(tǒng)計(jì)量——圖形化匯總30252015105中位數(shù)平均值20.017.515.012.510.07.55.0第一四分位數(shù)4.750中位數(shù)16.000第三四分位數(shù)20.000最大值31.0001

2025-05-15 13:34

卡方檢驗(yàn)ppt課件(2)-展示頁

【摘要】?（proportion））（或觀察單位總數(shù)同一事物各組成部分的的觀察單位數(shù)事物內(nèi)部某一組成部分構(gòu)成比%100??神經(jīng)癥亞型（1）患者例數(shù)（2）構(gòu)成比（%）（3）焦慮癥強(qiáng)迫癥抑郁性神經(jīng)癥神經(jīng)衰弱恐怖癥癔癥疑病癥其他神經(jīng)癥合計(jì)91888274594

2025-05-15 13:34

卡方檢驗(yàn)方法ppt課件-展示頁

【摘要】1第八章?2檢驗(yàn)Chi-squaretest2掌握內(nèi)容：幾種常見設(shè)計(jì)類型資料的卡方檢驗(yàn)熟悉的內(nèi)容卡方檢驗(yàn)的適用范圍了解內(nèi)容1．四格表資料的Fisher精確概率法3用樣本信息推論總體特征的過程。包括：參數(shù)估計(jì):運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，用從樣本計(jì)算出來的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)量，對

2025-05-15 13:35

卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】1Chi-squareTest2?檢驗(yàn)第七章2χ2檢驗(yàn)(Chi-squaretest)是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的創(chuàng)始人之一，英國人K.Pearson（1857-1936）于1900年提出的一種具有廣泛用途的統(tǒng)計(jì)方法，此方法以χ2分布為理論依據(jù)，可用于兩個(gè)或多個(gè)率（構(gòu)成比）間的比較，計(jì)數(shù)資料的關(guān)聯(lián)度分析，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等等。

2025-05-17 14:03

spss學(xué)習(xí)系列24卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】24.卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)，是針對無序分類變量的一種非參數(shù)檢驗(yàn)，其理論依據(jù)是：實(shí)際觀察頻數(shù)f0與理論頻數(shù)fe（又稱期望頻數(shù)）之差的平方再除以理論頻數(shù)所得的統(tǒng)計(jì)量，近似服從分布，即卡方檢驗(yàn)的一般是用來檢驗(yàn)無序分類變量的實(shí)際觀察頻數(shù)和理論頻數(shù)分布之間是否存在顯著差異，二者差異越小，值越小。卡方檢驗(yàn)要求：（1）分類相互排斥，互不包容；（2）觀察值相互獨(dú)立；（3）樣

2025-07-22 20:46

卡方檢驗(yàn)理論-展示頁

【摘要】1第8章無序分類變量資料的統(tǒng)計(jì)分析第二節(jié)計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)推斷2檢驗(yàn)Chi-SquareTest2?3內(nèi)容：四格表資料的2?檢驗(yàn)配對四格表資料的2?檢驗(yàn)R×C表資料的2?檢驗(yàn)400246810

2024-08-16 16:31

spss非參數(shù)檢驗(yàn)之一卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】SPSS中非參數(shù)檢驗(yàn)之一：總體分布的卡方（Chi-square）檢驗(yàn)在得到一批樣本數(shù)據(jù)后，人們往往希望從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否和某種特定分布相擬合。這可以通過繪制樣本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進(jìn)行粗略的判斷。如果需要進(jìn)行比較準(zhǔn)確的判斷，則需要使用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。其中總體分布的卡方檢驗(yàn)（也記為χ2檢驗(yàn)）就是一種比較好的方法。一、定義　　總體分布的卡方檢驗(yàn)適用于配合度檢驗(yàn)，是根據(jù)

2025-08-02 08:04

[理學(xué)]09卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】第九講：卡方檢驗(yàn)卡方分布(chi-squaredistribution)*?1875年，F(xiàn).Helmet得出：來自正態(tài)總體的樣本方差的分布服從卡方分布：?1900年K.Pearson又從檢驗(yàn)分布的擬合優(yōu)度(goodnessoffit)中也發(fā)現(xiàn)了這一相同的卡方分布，可用于檢驗(yàn)資料的實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)是否相符等問題：222

2024-10-23 17:06

[醫(yī)學(xué)]衛(wèi)統(tǒng)卡方檢驗(yàn)-展示頁

【摘要】第七章卡方檢驗(yàn)小組成員：彭渝軒馮丹楊芳卡方檢驗(yàn)?第一節(jié)四格表資料的χ2檢驗(yàn)?第二節(jié)配對四格表資料的χ2檢驗(yàn)?第三節(jié)四格表資料的Fisher確切概率法?第四節(jié)行×列表資料的χ2檢驗(yàn)?第五節(jié)多個(gè)樣本率間的多重比較?第六節(jié)

2024-10-27 22:48

sas卡方檢驗(yàn)編程語句-展示頁

【摘要】sasχ2檢驗(yàn)編程語句一、復(fù)習(xí)有關(guān)內(nèi)容：（1）分類變量資料；（2）推斷兩個(gè)或兩個(gè)以上的樣本率或構(gòu)成比之間有無差異；（3）檢驗(yàn)頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度。2.四格表資料的χ2檢驗(yàn)（1）四格表的形式（2）χ2檢驗(yàn)的基本思想（3）基本公式

2025-08-04 08:59

卡方測驗(yàn)ppt課件-展示頁

【摘要】第五章魏玉清第一節(jié)χ2的定義和分布ui~N(0,1)n一、χ2的定義和分布1、連續(xù)性資料的χ2定義：多個(gè)相互獨(dú)立的正態(tài)離差平方值的總和。數(shù)量性狀(計(jì)數(shù)資料)質(zhì)量性狀2、次數(shù)資料的χ2定義其中：Oi－觀察次數(shù)Ei－理論次數(shù)

2025-05-15 13:35

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spss入門卡方檢驗(yàn)ppt課件(編輯修改稿)

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