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R×C表
如何用相关系数来比较列联表数据的关系?
答:
φ系数c系数v系数特点如下:φ相关系数是描述2 ×2列联表数据相关程度最常用的一种相关系数。φ系数适合2 ×2列联表,这是因为对于2 ×2列联表中的数据,计算出的φ系数可以控制在0~1这个范围。当φ=0,表明两变量相互独立;当|φ|=1,表明两变量完全相关。注意:当列联
表R×C
中的行数R或...
急:统计学中卡方检验的适用条件是什么?
答:
(1)n>40且所有期望频数(T)大于5,用Pearson c2。(2)n>40且1s期望频数(T)<5,用校正c2。(3)n<40或理论频数(T)<1,用Fishers 精确检验。(4)psa时,用Fisher精确检验。(自由度df=(
C
-1)(
R
-1))行
×列表
资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。卡方检验的专用公式:
r
...
样本量不一致怎么算相关性
答:
样本量不一致计算相关性:计数资料的统计方法主要针对四格表和
R×C表
利用检验进行分析。检验或u检验,若不能满足 检验:当计数资料呈配对设计时,获得的四格表为配对四格表,其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R×C表可以分为双向无序,单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类,不...
如何用SPSS做
R×C
(行×列)的卡方检验
答:
卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,还有一个变量3是权重,例数 数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把...
请教一个fisher确切概率法和卡方检验的问题
答:
1.随机样本数据;2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况:1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.2.如果理论数T<5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.3.如果有理论数T<1或n<40,则用Fisher’s检验.上述是适用于四格表.
R×C
...
卡方检验的实际数出现0的时候,怎么办
答:
1.随机样本数据;2.卡方检验的理论频数不能太小.两个独立样本比较可以分以下3种情况:1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.2.如果理论数T<5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.3.如果有理论数T<1或n<40,则用Fisher’s检验.上述是适用于四格表.
R×C
...
r
行
c
列资料卡方值=?
答:
27.8 分析过程如下:45,27,72 42,29,71 87,56,143 最小理论频数是行最小×列最小;故为71×56除以143=27.8。
请问SPSS中数据出现实际频数为0的还能用
R
*
C
列联表做卡方检验吗?_百度...
答:
实际频数为0不影响的
路由表信息中是
C
和
R
什么意思
答:
路由表的表项中
C表
示直连地址;:
R
就是一条路由;S表示静态路由;S*表示默认静态路由。每个路由器中都有一个路由表和FIB(ForwardInformationBase)表:路由表用来决策路由,FIB用来转发分组。路由表中有三类路由:(1)链路层协议发现的路由(即是直连路由)(2)静态路由 (3)动态路由协议发现的路由...
x²检验的用途
答:
卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。准确的说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...
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