1、第十章第十章 卡方檢驗卡方檢驗猜猜看猜猜看如何進行卡方檢驗？本章概述本章概述概述概述 2檢驗適用于心理研究中的計數數據，是一種非參數的檢驗方法。又稱列聯表分析或交叉表分析，將計數數據換做百分比時，又稱百分比檢驗。2檢驗時應注意取樣的代表性。概述概述 2檢驗方法能處理一個因素兩項或多項分類的實際觀察頻數與理論頻數的分布是否相一致的問題。基本概念觀察頻數(observed frequencies) 在實驗或調查中得到的計數資料，又稱實際數、實計數、實際頻數，記作f0.理論次數(theoretical frequencies) 根據某種理論、原理、計算出來的次數，又稱期望次數, 記作fe .概述概述

2、 2檢驗方法能處理一個因素兩項或多項分類的實際觀察頻數與理論頻數的分布是否相一致的問題。基本假設 (1)分類相互排斥，互不包容。 (2)觀測值之間相互獨立。 (3)每個單元格中理論次數的大小至少在5個以上，或遵循每一個類別的理論次數不小于1，且不超過20%的理論次數可以小于5的原則。概述概述 2檢驗方法能處理一個因素兩項或多項分類的實際觀察頻數與理論頻數的分布是否相一致的問題。分類配合度檢驗 用來檢驗一個因素多項分類的實際頻數和理論次數是否接近。又稱無差假說檢驗，當對連續數據的正態性進行檢驗時，可稱為正態吻合性檢驗。獨立性檢驗 用來檢驗兩個或兩個以上因素各種分類間是否有關聯的問題（血型與性格是

3、否有關系），多用于我們說的RC表（列聯表）的格式。同質性檢驗 用來檢驗不同人群母總體在某一個變量的反應是否有顯著差異。目的在于檢驗雙樣本在單一變量的分布情形是同質還是異質。如果同質性檢驗結果表明相互之間沒有差異，則是同質而不是異質，可考慮將數據合并后進行處理；相反則是異質而不是同質。 概述概述 2檢驗方法能處理一個因素兩項或多項分類的實際觀察頻數與理論頻數的分布是否相一致的問題。基本步驟計算卡方值查表比一比(單側檢驗表) 自由度：一般為 分類的項數 1 概述概述小期望次數的連續性矯正當單元格人數過少時，處理方法有以下四種： 1單元格合并法 2增加樣本法 3去除樣本法 4使用矯正公式 （1）在2

4、2的聯列表檢驗中，若5 fe10，使用耶茨校正公式。 （2）若fe5或N20時，使用費舍精確概率檢驗法，亦可使用耶茨校正公式。 （3）若單元格內容牽涉到重復測量設計（如前后測設計），使用麥內瑪檢驗。 配合度檢驗配合度檢驗 用來檢驗一個因素多項分類的實際頻數和理論次數是否接近。又稱無差假說檢驗，當對連續數據的正態性進行檢驗時，可稱為正態吻合性檢驗。配合度檢驗配合度檢驗檢驗無差假說配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗檢驗無差假說配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗檢驗假設分布概率配合度檢驗配合度檢驗連續變量分布的吻合性檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗比率或百

5、分數的配合度檢驗配合度檢驗配合度檢驗卡方的連續性矯正 當期望次數小于5時使用配合度檢驗配合度檢驗 用來檢驗一個因素多項分類的實際頻數和理論次數是否接近。又稱無差假說檢驗，當對連續數據的正態性進行檢驗時，可稱為正態吻合性檢驗。獨立性檢驗獨立性檢驗 用來檢驗兩個或兩個以上因素各種分類間是否有關聯的問題（血型與性格是否有關系），多用于我們說的RC表（列聯表）的格式。 當檢驗結果顯著時，說明兩因素相關；當檢驗結果不顯著時，說明兩因素獨立。獨立性檢驗獨立性檢驗計算 1.基本公式 2.原始數據獨立性檢驗獨立性檢驗四格表獨立性檢驗獨立樣本四格表卡方檢驗獨立性檢驗獨立性檢驗獨立性檢驗獨立性檢驗四格表獨立性檢驗

6、獨立樣本四格表卡方檢驗相關樣本四格表卡方檢驗獨立性檢驗獨立性檢驗四格表獨立性檢驗獨立樣本四格表卡方檢驗相關樣本四格表卡方檢驗四格表卡方值近似矯正 任意一格理論次數小于5時，可用Yates連續性矯正公式同質性檢驗同質性檢驗 用來檢驗不同人群母總體在某一個變量的反應是否有顯著差異。目的在于檢驗雙樣本在單一變量的分布情形是同質還是異質。 如果同質性檢驗結果表明相互之間沒有差異，則是同質而不是異質，可考慮將數據合并后進行處理；相反則是異質而不是同質。 卡方檢驗卡方檢驗n卡方檢驗基本假設（排斥、獨立、大于5）基本概念（觀察頻數、理論次數）如何進行卡方檢驗-配合度檢驗-獨立性檢驗-同質性檢驗（了解） 一個因素多項分類一個因素多項分類的實際頻數和理論次數的實際頻數和理論次數是否接近是否接近 當檢驗結果顯著時，說明實際頻數和理論次數有顯著差異 兩個或兩個以上因素兩個或兩個以上因素各種分類間各種分類間是否有關聯是否有關聯的問題，多用于的問題，多用于R RC C表。表