理論頻數怎麼算?

General 更新 2025-01-30

請問卡方檢驗中理論頻數怎麼算？

拿你的數據為例，理論頻數T11=82*100/200=41； T12=128*100/200=64 以此類推

下面是適用於四格表應用條件：

1)隨機樣本數據。兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：

(1)所有的理論頻數T≥5並且總樣本量n≥40，用卡方進行檢驗。

(2)如果理論數T＜5但T≥1，並且n≥40，用連續性校正的卡方進行檢驗。

(3)如果有理論數T＜1或n＜40，則用Fisher’s檢驗。

手打請採納

統計學中的非參數檢驗中各組的理論頻數如何計算？

理論頻數=a/（N1xM1） b的=b/（N1xM2）

用陽性理論率推算各實際頻數的估計值，稱理論頻數或經驗頻數。

雙向無序列聯表的理丁頻數Eij等於所在行、列的合計數Oi.、O.j之積除以總頻數N

spss中怎麼算理論頻數

理論頻數就是期望頻數，是和觀察頻數相對的。樓主想做的是卡方檢驗吧。

理論頻數怎麼算

數個數唄

卡方檢驗具體怎麼計算

卡方檢驗計算：

假設有兩個分類變量X和Y，它們的值域分別為{x1, x2}和{y1, y2}，其樣本頻數列聯表為：

若要推斷的論述為H1：“X與Y有關係”，可以利用獨立性檢驗來考察兩個變量是否有關係，並且能較精確地給出這種判斷的可靠程度。

具體的做法是，由表中的數據算出隨機變量K^2的值（即K的平方）

K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]　其中n=a+b+c+d為樣本容量

K^2的值越大，說明“X與Y有關係”成立的可能性越大。

當表中數據a，b，c，d都不小於5時，可以查閱下表來確定結論“X與Y有關係”的可信程度：

例如，當“X與Y有關係”的K^2變量的值為6.109，根據表格，因為5.024≤6.109<6.635，所以“X與Y有關係”成立的概率為1-0.025=0.975，即97.5%。

四格表資料檢驗：

四格表資料的卡方檢驗用於進行兩個率或兩個構成比的比較。

1. 專用公式：

若四格表資料四個格子的頻數分別為a，b，c，d，則四格表資料卡方檢驗的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，

自由度v=（行數-1）（列數-1）

2. 應用條件：

要求樣本含量應大於40且每個格子中的理論頻數不應小於5。當樣本含量大於40但有1= <理論頻數<5時，卡方值需要校正，當樣本含量小於40或理論頻數小於1時只能用確切概率法計算概率。< p>

行×列表資料檢驗：

行×列表資料的卡方檢驗用於多個率或多個構成比的比較。

1. 專用公式：

r行c列表資料卡方檢驗的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]

2. 應用條件：

要求每個格子中的理論頻數T均大於5或1

列聯表資料檢驗：

同一組對象，觀察每一個個體對兩種分類方法的表現，結果構成雙向交叉排列的統計表就是列聯表。

1. R*C 列聯表的卡方檢驗：

R*C 列聯表的卡方檢驗用於R*C列聯表的相關分析，卡方值的計算和檢驗過程與行×列表資料的卡方檢驗相同。

2. 2*2列聯表的卡方檢驗：

2*2列聯表的卡方檢驗又稱配對記數資料或配對四格表資料的卡方檢驗，根據卡方值計算公式的不同，可以達到不同的目的。當用一般四格表的卡方檢驗計算時，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此時用於進行配對四格表的相關分析，如考察兩種檢驗方法的結果有無關係；當卡方值=（|b-c|-1）2/(b+c)時，此時卡方檢驗用來進行四格表的差異檢驗，如考察兩種檢驗方法的檢出率有無差別。

列聯表卡方檢驗應用中的注意事項同R*C表的卡方檢驗相同。

卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趨於符合，若量值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。

...

卡方檢驗的理論頻數只用計算最小理論頻數嗎如圖，為何用18×11÷45 100分

用行列做小的相乘，你可以都算一下，但是肯定是行最小*列最小的理論頻數最小

計算理論頻數時所顧忌參數的個數

參考19.我轉頭一看，只見胖子天神一樣走了過來，手裡舉著面大銅鏡，現在還在不停的震動。我看了咋舌，看來造成剛才巨響的凶器就是這個了，這胖稜的手真黑，那一下要是人，就鐵定給拍死了，我暗自提醒自己，以後千萬不能得罪他。