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spss统计学 如下图中卡方检验每组的x2值和P值是怎么计算...

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卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,
正常对照组用数据1表示zhidao,病例组用数据2表示;变量2是位点,A用1表示,C用2表示,
还有一个变量3是权重,例数
数据录入完成后,点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,
然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,
后面是自由度,然后是P值。

这是论文的写作思路里涉及的,每行就相当于是每个组zd的数据而已,也就是分析了下 每个组的男女性别是否有显著差异。通常我们看到只有一个卡方 那是因为你把所有数据汇总到一个组里面分析不同性别的差异。
举个例子,一个学校有很多班级,你可以只分析一个卡方值 来看下这个学校的男女是否有差异,也可以分每个班级分析一个卡方值 ,看每个班级的性别是否都不存在差异。
卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,
正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,
还有一个变量3是权重,例数
数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,
然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,
后面是自由度,然后是P值。

p值是能够拒zhidao绝零假设的最小显著性水平,显著性水平大于等于p值时拒绝原假设,反之则不拒绝。
你所做的卡方检验p值很小,则说明有较大的可能性零假设会被拒绝。
你可以将该p值与0.05,0.01,0.001等常用的显著性水平进行比较,一般如果小于0.05,就可以回答“在5%显著性水平下拒绝原假设”了。

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