一、案例介绍某医院用两种不同方法对53例肺癌患者进行诊断，收集到结果如下表，现在想知道两种方法的检测结果有无差别。二、问题分析本案例分析的目的是比较两种方法对同一批样本的检测结果有无差别，且检测结果为二分类变量（阳性or阴性），针对这类情况，可以使用配对卡方检验进行研究，需要满足3个条件：条件1：观测变量为二分类变量。条件2：观测数据为配对设计。本案例满足这两个条件，所以可以使用配对卡方检验进行分
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2024-06-22 07:32:10
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目录学习目的软件版本原始文档配对设计卡方检验一、实战案例读数据二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一，卡方检验结果第二，分析统计结果五、规范报告1、规范表格2、规范文字 学习目的SPSS第十七讲 | 配对设计卡方检验怎么做？软件版本IBM SPSS Statistics 26。原始文档《小白爱上SPSS》课程#统计原理配对设计卡方检验配对设计的特点是对同一样本分别用A和B两种方法处理，或是
我们已经知道，为了检验不同群体的某个特征差异，可以使用独立样本 t 检验。然而如果遇到同一个体进行前后两次测试呢，我们是否可以把前测和后测的数据作为两个群体，使用独立样本 t 检验来检验两者的差异性呢？答案是不可以的，因为我们研究的是同一个样本实施测试前后的差异，前测和后测由于都是在同一个样本上采集数据，必然会存在一定的相关，如果忽略这种相关性就会浪费一定的统计信息，我们必须寻找其他的统计
卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，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，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。 （1）提出原假设： H0：总体X的分布函数为F(x) 如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=
fMRI model specifictaion GLM based包括以下步骤：①明确GLM设计矩阵；②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数；③利用对比向量检查结果，生成统计参数图（SPMs）以及后验概率图（PPMs）。 Design matrix：每行对应一个scan，每列对应一个影响变量或解释变量（回归量或解释变量）。关于GLM（一般线性模型）网络上有大量相关文章，&nbs
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2024-07-23 13:29:16
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2023-11-15 06:49:24
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卡方检验（chi square test）能够是一种假设性检验的方法，它能够检验两个分类变量之间是否是独立无关的。它通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立，它按照以下步骤来检验两个分类变量是否是独立的。无关性假设假如，有了一些新闻文章，这些新闻的文章已经标好了类别，所以可以得到以下统计的信息。通过下面的表格的第一行和第二行可以得出，文章的内容是否包含“篮球”的确对文章是否是体育类别的有统
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2024-01-24 11:32:54
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什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的基于卡方分布的假设检验方法，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。其主要应用于分类变量，根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是否相关或相互独立。卡方检验分类 卡方检验步骤卡方检验可以参照一般假设检验步骤：设置原假设与备择假设设置显著性水平根据问题选择具体的假设检验方式计算统计量
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2023-08-10 12:52:15
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1 统计学上卡方检验卡方检验就是统计样本的理论频次和实际频次的吻合程度或拟合优度。卡方值越大，二者偏离程度就越大。卡方值为0，则表明与理论值完全相符。其计算公式如下：，其中，为实际值，为理论值。以喝牛奶和感冒发病率之间的数据为例，感冒不感冒合计感冒率喝牛奶439613930.94%不喝牛奶288411225.00%合计7118025128.29%其计算代码如下：import panda
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2023-10-17 17:04:16
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卡方检验，或称x2检验。无关性假设： 假设我们有一堆新闻或者评论，需要判断内容中包含某个词（比如6得很）是否与该条新闻的情感归属（比如正向）是否有关，我们只需要简单统计就可以获得这样的一个四格表：组别 属于正向 不属于正向 合计
不包含6得很 19 24 43
包含6得很 34 10 44
合计 53 34 87通过这个四格表我们得到的第一个信息是：内容是否包含某
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2023-08-18 09:00:05
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有小伙伴曾经提出过这样的疑问，从下图中SPSS菜单的两个入口进去，都是做卡方检验吗？两者有啥区别？点击Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs点击Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-square经常看医咖会文章的小伙伴应该会注意到，上面第一张图在卡方检验的教程中多次出现，详见：那第
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2023-09-13 18:01:53
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一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征，仍然还保留其他原始特征，从而获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的卡方检验即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列，可参考我的其他文章。特征选择之互信息特征选择之Fisher Score2、卡方检验卡方检验介绍卡方是由英语"Ch
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2023-08-17 17:07:03
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python数据分析 –第四次笔记假设检验–*1、正态分布检验 –*2、卡方分布检验 –*3、方差检验 –*4、求相关性系数 –*5、回归分析 –*6、主成分分析（PCA）所需要的模块：import numpy as np
import scipy.stats as ss1、正态分布检验#创建一个20的正态分布的数据
norm_dist=ss.norm.rvs(size=20)
#nor
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2023-12-07 11:11:50
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卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方检验的用途：1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。例如是否符合正态分布，均匀分布，Poisson分布
2、检验某个分类变量的各类的概率是否等于指定概率
3、检验
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2023-06-16 15:05:48
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范
原创
2023-01-10 11:19:47
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# 卡方检验 Python实现
## 1. 概述
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间的关联性。在Python中，可以使用`scipy`库中的`chi2_contingency`函数来实现卡方检验。
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[导入库] --> B[加载数据]
B --> C[进行卡方检验]
C --> D[结果解读]
```
原创
2023-10-07 03:42:46
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本文从什么是？有什么用？怎么用？以及注意事项？四个角度来介绍常用的几种统计分析方法：T检验、F检验、卡方检验一、T检验（一）什么是T检验T检验是一种适合小样本的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据是否存在差异。（二）T检验有什么用1.单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。2.配对样本的T检验用于检验有一定对应关系的样本之间的差异情况，需要两组样本数相等。常见的使用
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2024-10-24 15:55:44
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麦克内马尔检验(McNemar’s Test)配对标称数据的麦克内马尔检验(McNemar’s Test)from mlxtend.evaluate import mcnemar概述McNemar的检验[1]（有时也称为“受试者内卡方检验”）是对配对名义数据的统计检验。在机器学习中，我们可以使用两种统计模型（NEMAR）来测试机器学习的准确性。麦克内马尔的测试是基于两个模型预测的2倍连续表。McN
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2023-11-25 05:30:00
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1、卡方检验理论1.1、 简介总体的分布函数完全未知或只知形式、但不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。我们要根据样本对所提出的假设作出是接受，还是拒绝的决策。假设检验是作出这一决策的过程。卡方检验即是假设检验的一种。1.2、卡方检验基本思想首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假
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2023-10-01 21:36:09
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特征处理完成之后，用sklearn中的SelectKBest方法选择最佳特征：from sklearn.feature_selection import SelectKBest0 什么是卡方检验卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验，换言之，就是检验两个变量之间有没有关系。例如，研究学历对收入的影响是否显著性；男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；不同的治疗方法是否有明显效果。基本思想是根据样
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2023-08-09 14:29:25
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