卡方检验结果怎么看

Question

如题所述

Answer 1

卡方检验结果主要通过观察卡方统计量、自由度以及对应的p值来进行解读。卡方值表示观察值与期望值之间的差异程度，自由度与样本量和变量的类别数有关，而p值则用于判断这种差异是否显著。

卡方检验是一种常用的统计方法，主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，从而判断两个或多个变量之间是否存在关联。在解读卡方检验结果时，我们需要关注三个关键指标：卡方统计量、自由度和p值。

1. 卡方统计量：卡方值越大，表示实际观测频数与期望频数之间的差异越大，即变量之间的关联程度可能越高。但需要注意的是，卡方值受到样本量的影响，样本量越大，卡方值可能越大，因此不能仅凭卡方值大小来判断关联的显著性。

2. 自由度：自由度是卡方分布的一个重要参数，它与样本量和变量的类别数有关。在卡方检验中，自由度的计算公式通常为“(行数-1) × (列数-1)”，其中行数和列数分别表示交叉表中的行数和列数。自由度的大小会影响卡方分布的形态，从而影响到p值的计算。

3. p值：p值是判断卡方检验结果是否显著的关键指标。一般来说，如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为变量之间存在显著关联；反之，如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为变量之间的关联不显著。

举个例子，假设我们进行了一项关于吸烟与肺癌关系的卡方检验，得到卡方值为10，自由度为1，p值为0.001。根据这个结果，我们可以认为吸烟与肺癌之间存在显著关联，因为p值远小于0.05。这个结论是基于观测频数与期望频数之间的较大差异得出的，而这种差异在统计学上是显著的。