怎麼做卡方檢驗?
手工卡方檢驗怎麼做
你的數據不適合使用卡方檢驗。卡方檢驗用於2個變量都屬於分類變量（例如性別、婚姻狀態等，屬於定性數據）時的數據分析，例如要分析性別與色盲之間（色盲一般分為“有”和“無”2個分類，屬於定性變量）的關係，就可以使用卡方檢驗。你的數據一個變量是組別（分為對照組和A租），而另一個變量（你的測定值）基本上可以說是定量數據（定量變量，例如身高、體重等都屬於這一類），這種情況首先考慮使用成組t檢驗。
如何用excel做卡方檢驗 5分
卡方（χ2）常用以檢驗兩個或兩個以上樣本率或構成比之間差別的顯著性分析，用以說明兩類屬性現象之間是否存在一定的關係。
卡方檢驗常採用四格表，如圖 5-4-18所示，比較的A、B兩組數據分別用a、b、c、d表示，a為A組的陽性例數，b為A組的陰性例數，c為B組的陽性例數，d為B組的陰性例數。
用EXCEL進行卡方檢驗時，數據的輸入方式按實際值和理論值分別輸入四個單元格，如圖5-4-18所示。
（1）比較的A、B兩組數據分別用a、b、c、d表示。a=52，為A組的陽性例數；b=19，為A組的陰性例數；c=39，為B組的陽性例數；d=3，為B組的陰性例數。根據公式計算理論值T11、T12、、T21和T22。將實際值和理論值分別輸入如圖所示的四個單元格（圖5-4-19）。 選擇表的一空白單元格，存放概率p值的計算結果，將鼠標器移至工具欄的“ fx”處，鼠標器左鍵點擊工具欄的“ fx”快捷鍵，打開函數選擇框。
（2）在函數選擇框的“函數分類”欄選擇“統計”項，然後在“函數名”欄內選擇“CHITEST”函數，用鼠標器點擊“確定”按鈕，打開數據輸入框（圖5-4-20）。
（3）在“Actual_range”項的輸入框內輸入實際值（a、b、c、d）的起始單元格和結束單元格的行列號，在“Expected_range”項的輸償框內輸入理論值（T11、T12、T21、T22）的起始單元格和結束單元格的行列號，起始單元格和結束單元格的行列號之間用“:”分隔（圖5-4-20）。 在數據輸入完畢後，p值的計算結果立即顯示。用鼠標器點擊“確定”按鈕，觀察計算結果。
(4)在表存放概率 p 值的空白單元格處顯示 p 值的計算結果。在“編輯”欄處顯示χ2檢驗的函數“CHITEST”及兩組比較數據的起始與結束單元格的行列號（圖 5-4-21）。
如何用spss 做卡方檢驗
按以下弧式錄入數據：
分組 是否發病 人數
1 1 26
1 2 24
2 1 29
2 2 21
將變量“人數”Weight Cases
Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs：將分組放入“行”，將是否發病放入“列”，“統計Statistics”選項框內選擇“Chi-square”，確定運行，OK。祝你好運！
如何進行卡方檢驗
卡方檢驗
你的數據應該用交叉列聯表做，數據錄入格式為：建立兩個變量，變量1是組別，
正常對照組用數據1表示，病例組用數據2表示；變量2是位點，A用1表示，C用2表示，
還有一個變量3是權重，例數
數據錄入完成後，點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變量1選到rows裡
，把變量2選到column裡，然後點擊下面的statistics，打開對話框，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是P值。
excel怎麼做卡方檢驗
編輯一個公式即可
下面兩組數據需要做卡方檢驗，怎麼做呀
卡方檢驗
你的數據應該用交叉列聯表做，數據錄入格式為：建立兩個變量，變量1是組別，
正常對照組用數據1表示，病例組用數據2表示；變量2是療效等分類變量，用1表示分類屬性1，用2表示分類屬性2，
還有一個變量3是權重，例數
數據錄入完成後，先加權頻數後點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變量1選到rows裡
，把變量2選到column裡，然後點擊下面的statistics，打開對話框，勾選chi-squares，
然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，
後面是自由度，然後是P值。
兩個數如何進行卡方檢驗？ 10分
表4.3不是已經給了自由度df=2嗎？
df=(m-1)*(n-1),也就是行數-1，列數-1
提供SAS程序：
data gt;
do a=1 to 2;
do b=1 to 3;
input x@@;
output;
end;
end;
cards;
261 48 68
86 384 56
;
proc freq;
weight x;
tables a*b/chisq;
run;
得出卡方值=335.39 ，分佈有差異。
-------------------------------------------------------
Chi-Square2 335.2943 <.0001
Likelihood Ratio Chi-Square2 366.3929 <.0001
Mantel-Haenszel Chi-Square1 98.5513 <.0001
Phi Coefficient 0.6094
Contingency Coefficient 0.5204
Cramer's V 0.6094
--------------------------------------------------
SPSS結果也是類似的
注：卡方計算是有條件的，比如總數大於40，否則只能用fisher精確概率法
--------------------------
表4.4中說的是單項比較，乍一看貌似很荒唐，因為卡方最少也是四格表，光光2個數字是不能做卡方檢驗的
你仔細看看那個備註，看看 到底是哪個跟哪個在比，我猜測估計是放棄與不放棄，但是算了下又不對。
看來一時半刻也幫不了你，原作者這裡沒有交代清楚，文獻發表上市通不過的。
如何在EXCEL裡面作卡方檢驗
CHISQ.TEST 函數
返回獨立性檢驗值。CHISQ.TEST 返回 χ2 分佈的統計值及相應的自由度。可以使用 χ2 檢驗值確定假設結果是否被實驗所證實。
語法
CHISQ.TEST(actual_range,expected_range)
CHISQ.TEST 函數語法具有下列參數：
Actual_range 必需。包含觀察值的數據區域，用於檢驗期望值。
Expected_range 必需。包含行列彙總的乘積與總計值之比率的數據區域。
說明
如果 actual_range 和 expected_range 數據點的個數不同，CHISQ.TEST 返回錯誤值 #N/A。
χ2 檢驗首先使用下面的公式計算 χ2 統計：
式中：
Aij = 第 i 行、第 j 列的實際頻率
Eij = 第 i 行、第 j 列的期望頻率
r = 行數
c = 列數
χ2 的低值是獨立的指示。從公式中可看出，χ2 總是正數或 0，且為 0 的條件是：對於每個 i 和 j，如果 Aij = Eij。
CHISQ.TEST 返回在獨立的假設條件下意外獲得特定情況的概率，即 χ2 統計值至少和由上面的公式計算出的值一樣大的情況。在計算此概率時，CHISQ.TEST 使用 χ2 分佈以及相應的自由度 df 數值。如果 r > 1 且 c > 1，則 df = (r - 1)(c - 1)；如果 r = 1 且 c > 1，則 df = c - 1；或者，如果 r > 1 且 c = 1，則 df = r - 1。不允許出現 r = c= 1 並且返回 #N/A。
當 Eij 的值不是太小時，使用 CHISQ.TEST 最合適。某些統計人員建議每個 Eij 都應大於等於 5。
如何用spss 做卡方檢驗 15分
一樣操作，加權頻數後交叉表
統計專業