如何在 SPSS 中执行 Fisher 精确检验 |
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如何在 spss 中执行 fisher 精确检验经过 本杰明·安德森博
7月 28, 2023
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0 条评论 Fisher 精确检验用于确定两个 calcategories 变量之间是否存在显着关联。 当 2 × 2 表中的一个或多个单元格计数小于 5 时,它通常用作独立性卡方检验的替代方法。 本教程介绍如何在 SPSS 中执行 Fisher 精确检验。 示例:SPSS 中的 Fisher 精确检验假设我们想知道性别是否与特定大学对政党的偏好有关。为了探究这一点,我们随机调查了校园内的 25 名学生。按性别划分的民主党或共和党学生人数如下表所示: 民主党人共和党人女性84男性49为了确定性别和政党偏好之间是否存在统计上显着的关联,我们可以使用以下步骤在SPSS中进行Fisher精确检验: 第 1 步:输入数据。 首先,输入数据,如下图所示: 每行显示个人的 ID、政党偏好和性别。 步骤 2:执行 Fisher 精确检验。 单击分析选项卡,然后单击描述统计,然后单击交叉表: 将Gender变量拖动到标记为 Rows 的区域,将Part变量拖动到标记为 Columns 的区域。然后单击标记为“统计”的按钮,并确保选中“卡方”旁边的框。然后单击“继续” 。 接下来,单击标记为“精确”的按钮,并确保选中“精确”旁边的框。然后单击“继续” 。 最后,单击“确定”执行 Fisher 精确检验。 第 3 步:解释结果。 单击“确定”后,将显示 Fisher 精确检验的结果: 第一个表显示数据集中缺失案例的数量。我们可以看到这个例子中有 0 个缺失案例。 第二个表按性别和政党偏好对总人数进行交叉制表。 第三个表显示了 Fisher 精确检验的结果。我们可以看到下面两个测试的p值: 两侧 p 值: 0.115单边 p 值: 0.081Fisher 精确检验的原假设是两个变量是独立的。在这种情况下,我们的原假设是性别和政党偏好是独立的,这是一个双尾检验,因此我们将使用双尾 p 值 0.115。 由于该 p 值不小于 0.05,因此我们不拒绝原假设。因此,我们没有足够的证据表明性别和政党偏好之间存在显着关联。 关于作者大家好,我是本杰明,一位退休的统计学教授,后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识,我渴望分享我的知识,通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多 添加评论取消回复 |
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