卡方检验(R×C)

SPSS教程卡方检验/Fisher精确检验
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一、问题与数据

某研究人员拟分析血型和职业之间的关系,共招募了333位研究对象,收集他们的血型(blood_type)和职业(occupation)信息。其中血型分为A、B、AB、O型共4种,职业分为律师(Lawyer)、医生(Doctor)、教师(Teacher)和工人(Worker),部分数据图1。

 

图1 部分数据

二、对问题分析

研究者想分析血型与职业类型的关系,建议使用卡方检验(R×C),但需要先满足3项假设:


假设1:存在两个无序多分类变量,如本研究中血型和职业类型均为无序分类变量。


假设2:具有相互独立的观测值,如本研究中各位研究对象的信息都是独立的,不会相互干扰。


假设3:样本量足够大,最小的样本量要求为分析中的任一单元格期望频数大于5。


经分析,本研究数据符合假设1和假设2,那么应该如何检验假设3,并进行卡方检验(R×C)呢?

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

本研究招募了333位研究对象,分析血型和职业类型的关系。结果显示,本研究任一期望频数均大于5,可以采用卡方检验,χ2=42.959,P < 0.001,提示不同血型的研究对象职业类型不同。血型与职业类型之间存在弱相关性,Cramer’s V = 0.207,P < 0.001。

 

参考文献
1. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd Ed.). New York: Wiley. (the definition is on page 81.)
2. http://www.statisticshowto.com/what-is-a-standardized-residuals/
3. https://www-304.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg21479605

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