2检验Chi-square Test

目的与要求

掌握：

成组设计四格表资料2检验的计算及其应用条件

四格表2检验校正公式的应用情况，

配对设计四格表资料2检验

熟悉：

2检验的基本思想

行列表资料2检验及其注意事项

确切概率法的适用情况

了解：

2拟和优度检验

行列表的2分割法

教学内容

详细讲解：

成组设计四格表资料2检验

配对设计四格表资料2检验

行列表资料2检验

确切概率法

重点讲解：

2检验的基本思想

四格表资料2检验的条件

配对四格表资料的2检验

行×列表资料的2计算和注意事项

一般讲解：

2分割法

2拟和优度

前言

2检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一，英国人K . Pearson（1857-1936）于1900年提出的一种以2分布为理论依据，具有广泛用途的统计方法，可用于拟合优度检验、两个或多个率或构成比间的比较等等。

2检验用途

两个总体率或构成比之间有无差别

完全随机（成组）设计

配对设计

多个总体率或构成比之间有无差别

多个样本率间的多重比较

两个分类变量之间有无关联性

单个频数分布的拟合优度检验

2分布

2分布

一种连续型随机变量的概率分布

只有一个参数即自由度

当自由度≤2时，其概率曲线在（0,+∞）区间上呈L型，取较小值的可能性较大

随着的增加，曲线逐渐趋于对称，当→∞时， 2趋向正态分布

如果Z服从标准正态分布，那么Z2服从自由度为1的2分布。

 =1

 =4

 =6

 =9

2分布

2分布的形状依赖于自由度ν的大小，当自由度ν＞2时，随着ν的增加，曲线逐渐趋于对称，当自由度ν趋于∞时，2分布逼近正态分布。各种自由度的2分布右侧尾部面积为α时的临界值记为2,，列于附表8。

2的可加性：如果两个独立的随机变量X1和X2分别服从自由度为1和2的2分布，则X1+X2则服从自由度为1+2的2分布

2检验的基本思想

例7-1 某医院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200例颅内压增高症患者随机分为两组，结果见表7-1。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别？

组别

有效

无效

合计

有效率（%）

试验组

99(90.48)(a)

5(13.52)(b)

104(a+b)

95.20

对照组

本文档共42页，可免费阅读15页，剩余27页请下载后阅读。继续阅读 

1、本文档共:42页，可阅读全部内容。

2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。

3、本文档由内容提供方上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重标题与内容不符之情形，可联系本站下载客服投诉处理。