美文网首页医学生的统计学习
番外1. 卡方检验和二分变量假设检验的等效性

番外1. 卡方检验和二分变量假设检验的等效性

作者: 路人乙小明 | 来源:发表于2019-03-20 17:41 被阅读0次

首先在自由度是1的时候呢,卡方值其实就是z值的平方。然后2x2的一个四格表的自由度是不是(2-1)*(2-1)=1呢?

所以照理说,能够做二分变量假设检验的,就可以做卡方,而对于2x2的交叉表,同样也可以用二分类变量假设检验去做。

比如说有一个硬币,我们认为抛硬币它应该是正面反面出现的概率各自都是0.5。但是现在我们抛了100次,正面出现62次,反面出现38次,这个时候如果做二分类变量假设检验,选择z=\frac{\hat{p}-p_0}{\sqrt{\frac{p_0(1-p_0)}{n}}}作为统计量,z>=1.96或小于等于-1.96的时候拒绝H0,接受备择假设。通过计算可得z值是2.4,拒绝H0。顺便一提z^2=5.76

这是经典的二分类变量统计检验了。但是现在我们玩玩花样,用卡方来搞搞。我们知道卡方值是这么算的:

\chi^2=\sum{\frac{(O_i-E_i)^2}{E_i}}

具体到我们这个问题O_1=62, O_2=38, E_1=50, E_2=50, 算出来以后卡方值不多不少,就是5.76

然后再看下面这个问题,治疗组和对照组,各有若干男女。其中治疗组男性50人,女性65人,对照组男性23人,女性38人。现在如果用卡方检验,一顿计算可以得出卡方值是0.547。那么这个问题可不可以用二分类变量的假设检验去做呢?毕竟现在自由度也是1呀,z^2=\chi^2

比如我们现在想评价男性和女性志愿者进入治疗组和对照组的概率是否均等,则有男性进入治疗组的概率是:\hat{p_1}=\frac{50}{73},女性进入治疗组的概率是\hat{p_2}=\frac{65}{103}, 顺便合并概率是p_{pooled}=\frac{115}{176},n1就是男性总数73,n2就是女性总数103。两组概率相比的假设检验用下面的式子计算:

z=\frac{\hat{p_1}-\hat{p_2}}{\sqrt{p_{pooled}(1-p_{pooled})(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})}}

数据带进去一顿算可以求出来z是0.7398,这个东西平方你猜一下是多少?当然就是0.547了

AMAZING

相关文章

  • 番外1. 卡方检验和二分变量假设检验的等效性

    首先在自由度是1的时候呢,卡方值其实就是z值的平方。然后2x2的一个四格表的自由度是不是呢? 所以照理说,能够做二...

  • 白话“卡方检验”

    白话“卡方检验” 什么是“卡方检验”? 卡方检验是假设检验的一种,用于分析两个类别变量的相关关系,是一种非参数假设...

  • 非效性检验

    一、与传统假设检验的不同 非劣效、等效和优效性试验的区间检验与传统假设检验最大的不同是考虑了临床意义,以临床意义的...

  • R语言学习(六)基本统计分析--下

    独立性检验 卡方独立性检验 使用chisq.test()函数对二维表的行变量和列变量进行卡方独立性检验,代码如下 ...

  • 简聊卡方统计

    简介卡方检验是一种用途非常广泛的假设检验方法,在统计推断中使用非常多,可以检测多个分类变量之间的相关性是否显著。 ...

  • 搭配--语义消岐

    频率 均值和方差 假设检验---t检验-皮尔逊卡方检验-似然比-互信息 非组成构词法--不可替换性有监督学习--无...

  • T检验、F检验和卡方检验

    T检验、F检验、卡方检验是统计学中常见的假设检验,今天记录下这几个假设检验的原理和应用场景。 检验方法应用场景T检...

  • R实战|卡方检验及其可视化

    R实战|卡方检验及其可视化 卡方检验 卡方检验是一种以χ 2 分布为基础的用途广泛的假设检验方法。是一种非参数检验...

  • Chapter14 卡方分布

    卡方分布也是假设检验的一种方法,利用卡方分布来检验观察频数与期望频数之间的差异大小是否显著主要用途有:1.检验观察...

  • 卡方检验、T检验+F检验、方差分析、Z检验

    1、卡方检验: 卡方检验是用途非常广的以卡方分布(深入浅出统计学有讲)为基础的一种假设检验方法,它属于非参数检验的...

网友评论

    本文标题:番外1. 卡方检验和二分变量假设检验的等效性

    本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/ydytvqtx.html