怀特检验结果分析卡方

p值0.55>0.05结果不显著说明没有影响再答：理论频数小于5结果不可靠

秩和检验属于非参数统计,使用的是曼-惠特尼检验,这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义,即越接近0就越显著.Z标准化后的得分.秩就是秩序的意思,秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量.

第一个表：n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

卡方检验主要有三种作用,方差的同质性检验,判断多个样本的方差是否一样,适合性检验,即比较观察值与理论值是否符合,如生物上的得到实验数据看是否符合孟德尔定律,还有一种叫独立性检验,研究因素之间的关系,如

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

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

看显著性看P值,也就是sig.值,P

没错,当卡方检验的期望频次小于5的格值数超过了20%时,只能用费舍尔精确数据的检验结果,你的结果也就是0.109,此时Pearson的结果是不可靠的,对于四格表而言,这种情况即使列联校正的结果也不可靠

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

你这里是一个2X3列的交叉表,下面的检验是说有统计学差异,但是你这里的原假设是什么呢?你可以吧var0000001,2换成具体的变量名字,可以有助于理解.

第一行结果P（0.001）

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

请对数据合并后,再重新做卡方检验.此资料不满足“卡方检验”的应用条件,需合并分类,使小于5的理论频数(即expectedcount,期望数)小于20%(就是让37%下降到20%以下),最小理论频数(m

你的卡方值有没有超过0.5的,p值都大于0.5,你的结果完全没有意义.根本不谈用不用似然比卡方检验等不同的卡方检验条件.再问：请看一下我的附表，没明白你的回答再答：我的神哪！value的值是没有超过1

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

卡方值＝7.36,p=0.599>0.05,故接受原假设,可认为年级与消费金额之间是独立的,即相关系数r=0.

先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量；然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00