Chi- Square 到 P- Vale 计算器
将 chi- square 测试统计转换为 p- 值并评估统计意义 。
从 Chi- Square 计算 P- Vale
综合指南:Chi-Square到P-Value转换
Chi-Square和P-Values的介绍
将基平方统计转换为p值是假设测试和统计分析的关键步骤. 这个全面的指南将帮助你理解整个过程,从基平分分布到解释结果.
- 千平方分布基础
- P-价值计算程序
- 统计意义的确定
- 研究中的实际应用
理解千分量分布
Chi-平方分布是一种具有k度自由度的连续概率分布. 它由k独立标准常态随机变量的平方和而来. 分布的外形取决于自由度——随着df的增大,分布变得更加对称并接近正态分布.
Chi-square分布具有这些关键属性:
- 总是非负数( 数值从 0 开始)
- 被右撇子(特别是自由程度较低)
- 平均值等于自由度 (k)
- 差异为 2k(自由度的两倍)
将 Chi- Square 转换为 P- Vale: 步入
步骤1:确定组成部分
- 千平方统计值 (XX2)
- 自由程度(df)
- 尾端方向( 通常是右尾)
步骤2:使用正确的方法
- 统计软件(R、Python、SPSS)
- 在线计算器( 如此)
- 千平方分布表
p值是按您计算出 CHI-平方分布曲线下的面积到您计算出的 CHI-平方统计的右边。 数学上:
p- 值 = P( X ) X = X,其中 X 遵循有 k 度自由度的 Chi- square 分布
Chi-Square测试类型及其P-Values
| 测试类型 | 目的 | P-价值解释 |
|---|---|---|
| 千平方块 独立测试 | 审查两个绝对变量之间的关系 | p- 值小的变量取决于 |
| 千平天国 丰收 | 测试样本数据是否符合预期分布 | p-值小表明不适合预期的分配 |
| 千平同源性 测试 | 如果不同的人口分布相同,则进行测试 | 小P值表示人口数量不同 |
Chi- Square 到 P- Vale 的高级概念转换
虽然基本基-平方到p-值转换是直截了当的,但研究人员应意识到几个细微的方面:
样本大小的效果
有了非常大的样本,即使是微不足道的关联也能产生具有统计意义的结果(小p-值). 总是考虑实际意义和统计意义。
假设
Chi-square测试假设独立观测和充分的预期频率(通常在每个细胞中为>5). 违反这些假设影响了p值解释。
实际世界应用
Chi-square 到 p- 值转换在很多领域使用:
- 医学:检测治疗与结果或风险因素和疾病之间的关联
- 社会科学:分析调查数据以审查人口变量之间的关系
- 质量控制:将观察到的缺陷率同预期标准进行比较
- 遗传学:检验遗传特征是否遵循预期的继承模式
- 市场研究:审查消费者偏好与人口变量之间的关系
重要说明
报告的最佳做法
在报告研究的基平分结果和p值时:
- 报告 Chi- square 统计、自由度和精确的 p- 值: + 2( df) = 值, p = 值
- 如果页< 0.001, report as p < 0.001 rather than the exact value
- 包含效果大小测量( 如 Cramer's V) 和 p 值
- 在有观测频率和预期频率的应急表中提供的数据
- 清楚说明无效和备选假设
结论
将基斯平方统计转换为p值是进行统计分析的任何人的基本技能. 这一过程提供了就统计意义和研究假设作出知情决定所需的概率值。 通过理解chi-平方分布,正确计算p-值,并适当解释结果,研究人员可以从他们的数据中得出有意义的结论.
我们上面的用Chi-sque to p-value计算器使这个转换过程变得简单易取,使你能够集中精力解释和应用你的统计结果.
什么是"芝平"测试?
Chi-square测试是一种统计测试,用来确定绝对变量之间是否有显著的联系. 它将观测到的频率与无效假设下的预期频率进行比较.
- 测试绝对数据
- 比较观察到的频率与预期频率
- 使用基平方分布
- 要求自由程度
P-价值解释
p < 0.05
统计意义
p < 0.01
高度意义
p < 0.001
非常重大
p ≥ 0.05
无统计意义
自由学位
应急表 (r-1)(c-1)
带有r行和c栏的应急表,自由度=(r-1 (c-1))
好样的 k-1
为了进行符合K类的测试,自由度=k-1
独立测试 (r-1)(c-1)
用于测试两个绝对变量的独立性,自由度=(r-1)(c-1)
共同实例
实例1Chi-Square=3.84, df=1 (中文(简体) )
p -- -- 值 -- -- 0.05(线条显著)
实例2Chi-Square = 6.63, df = 1 (中文(简体) )
p -- -- 值 -- -- 0.01(显著)
实例3Chi-Square=10.83,df=1 (中文(简体) )
p-值 ______________________________(非常显著)