请问什么情况下用卡方检验,什么情况下用方差分析?

发布网友 发布时间：2022-04-25 15:01

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热心网友 时间：2023-10-10 16:04

一、卡方检验

1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布，Possion分布等；

2、检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率；

3、检验两个分类变量是否相互独立，如吸烟是否与呼吸道疾病有关；

4、检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后，另两个分类变量是否独立，如上例控制年龄、性别之后，吸烟是否与呼吸道疾病有关；

5、检验两种方法的结果是否一致，如两种诊断方法对同一批人进行诊断，其诊断结果是否一致 。

二、方差分析

1、均数差别的显著性检验，

2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用，

3、分析因素间的交互作用，

4、方差齐性检验。

在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。

例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。

扩展资料

卡方检验χ2检验的基本思想

首先假设H0成立，计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据 χ2分布，χ2统计量以及自由度可以确定在H0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率 P。

如果P 很小，说明观察值和理论值偏离程度太大，应当拒 绝原假设，表示比较资料之间有显著性差异；否则就不能拒绝原假设，尚不能认为样本所代表的实际情况与理论假设有差别。 

参考资料来源：百度百科-卡方检验

参考资料来源：百度百科-方差分析

热心网友 时间：2023-10-10 16:04

1、统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度时使用卡方检验。

原理：实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

2、用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验时使用方差分析。

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

扩展资料：

方差分析假设检验：

1. 方差分析的假定条件为：

（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

2. 方差分析的假设检验

假设有K个样本，如果原假设H0样本均数都相同，K个样本有共同的方差σ ，则K个样本来自具有共同方差σ和相同均值的总体。

如果经过计算，组间均方远远大于组内均方，则推翻原假设，说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义。否则承认原假设，样本来自相同总体，处理间无差异。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

参考资料来源：百度百科-方差分析

热心网友 时间：2023-10-10 16:05

热心网友 时间：2023-10-10 16:05

追答还是用方差分析 卡方检验不太适用

热心网友 时间：2023-10-10 16:06