首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

IBM SPSS如何计算皮尔逊卡方统计量的确切p值?

IBM SPSS是一种功能强大的统计软件,可用于数据分析和建模。它提供了计算皮尔逊卡方统计量的确切p值的选项。

要计算皮尔逊卡方统计量的确切p值,可以按照以下步骤操作:

  1. 打开IBM SPSS软件并导入数据集。
  2. 选择“分析”菜单,然后选择“描述性统计”和“交叉表”。
  3. 在“交叉表”对话框中,选择需要进行分析的变量,并将它们添加到“行”和“列”的框中。
  4. 在对话框的底部,选择“统计量”选项卡。
  5. 在“统计量”选项卡中,选择“卡方”复选框。
  6. 点击“精确”按钮,然后选择“卡方精确”选项。
  7. 点击“确定”按钮开始计算。

IBM SPSS将根据所选择的变量和选项计算出皮尔逊卡方统计量的确切p值。根据计算结果,您可以判断变量之间的相关性和统计显著性。

推荐的腾讯云相关产品:由于不能提及具体的云计算品牌商,我无法为您提供腾讯云相关产品和产品链接。但腾讯云提供了包括云计算、人工智能、物联网和大数据等在内的广泛的云服务。您可以访问腾讯云官方网站以获取更多信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据分析面试手册《统计篇》

1.提出原假设H0和备择假设H1; 2.设置显著性检验水平 3.根据不同已知条件和需求选择检验方式:Z检验、T检验、检验等; 4.根据检验结果得到统计量P-value,根据二者判定检验结果...如何衡量假设检验结果? 计算计量z后如果 则拒绝原假设; 计算P后,如果 则拒绝原假设。 Q2 : 简述假设检验两类错误?...考频: 难度: 分析 相关性分析是用于检验两个属性之间关系一种分析方法,常见相关性分析方法如下: 图表分析 皮尔逊相关系数 协方差 检验 解答 图表分析 对于一般属性关系,我们采用简单绘图方式就能够看出二者属性关系...皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数通常用于衡量两个连续变量之间相关程度,其取值是有界,范围为[-1, 1],我们可以根据相关系数取值(绝对)来衡量两个变量相关性: 0.8-1.0:极强相关...当cov(X,Y)>0时,表明X和Y正相关 当cov(X,Y)<0时,表明X和Y负相关 当cov(X,Y)=0时,表明X和Y不相关 检验 检验可以用于离散和离散数据之间相关性检验。

80910

特征选择:8 种常见特征过滤法

过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)相关性过滤。检验类 feature_selection.chi2 计算每个非负特征和标签之间的卡计量,并依照计量由高到低为特征排名。...检验返回P两个统计量,其中很难界定有效范围,而p,我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平,即p判断边界。...从特征工程角度,我们希望选取很大,p小于0.05特征,即和标签是相关联特征。而调用SelectKBest之前,我们可以直接从chi2实例化后模型中获得各个特征所对应的卡P。...其中F检验分类用于标签是离散型变量数据,而F检验回归用于标签是连续型变量数据。 F检验本质是寻找两组数据之间线性关系,其原假设是”数据不存在显著线性关系“。它返回Fp两个 计量。...SelectKBest 用来选取K个统计量结果最佳特征,生成看配合使用计量符合统计量要求新特征矩阵 看配合使用计量 chi2 检验,专用于分类算法,捕捉相关性 追求p小于显著性水平特征

9K90
  • 特征选择与提取最全总结之过滤法

    过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)相关性过滤。检验类 feature_selection.chi2 计算每个非负特征和标签之间的卡计量,并依照计量由高到低为特征排名。...检验返回P两个统计量,其中很难界定有效范围,而p,我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平,即p判断边界。...从特征工程角度,我们希望选取很大,p小于0.05特征,即和标签是相关联特征。而调用SelectKBest之前,我们可以直接从chi2实例化后模型中获得各个特征所对应的卡P。...其中F检验分类用于标签是离散型变量数据,而F检验回归用于标签是连续型变量数据。 F检验本质是寻找两组数据之间线性关系,其原假设是”数据不存在显著线性关系“。它返回Fp两个 计量。...SelectKBest 用来选取K个统计量结果最佳特征,生成看配合使用计量符合统计量要求新特征矩阵 看配合使用计量 chi2 检验,专用于分类算法,捕捉相关性 追求p小于显著性水平特征

    2.7K21

    临床科研之SPSS白话统计(上)

    2010年被IBM并购SPSS统一更名为IBM SPSS,每年8月更新版本,最新版本是2018年8月更新SPSS 26.0。 小编作为医学统计学生,经常会被问到,“我这样分析行吗?...“你帮我算个t吧?你帮我算个吧?”等等,你有这样困扰吗?今天就让小编帮你解决这些问题,统计方法再也不愁了。...,但却不知道如何将数据录入,下面咱就来看看吧。...3、检验(适用于两个样本率或构成比检验) 检验一般可分为:四格表检验、R×C的卡检验、配对设计资料的卡检验 废话不多说了,直接看例题吧。 ?...(2)依次点击:分析、描述统计、 交叉表,将group选入行框,result选入列框,如下图② (3)点击:统计量,勾选,如下图③,点击:继续。

    1.7K21

    一文搞定临床常用统计---再也不用找人做统计分析了(上)

    2010年被IBM并购SPSS统一更名为IBM SPSS,每年8月更新版本,最新版本是2018年8月更新SPSS 26.0。 小编作为医学统计学生,经常会被问到,“我这样分析行吗?...“你帮我算个t吧?你帮我算个吧?”等等,你有这样困扰吗?今天就让小编帮你解决这些问题,统计方法再也不愁了。...,但却不知道如何将数据录入,下面咱就来看看吧。...3、检验(适用于两个样本率或构成比检验) 检验一般可分为:四格表检验、R×C的卡检验、配对设计资料的卡检验 废话不多说了,直接看例题吧。 ?...(2)依次点击:分析、描述统计、 交叉表,将group选入行框,result选入列框,如下图② (3)点击:统计量,勾选,如下图③,点击:继续。

    4.4K30

    Fisher确切概率法在医学统计中应用及spss操作——杏花开医学统计

    四格表资料的卡检验内容详见: 《如何用四格表检验进行医学数据统计分析?》 下面,我们一起来了解两样本四格表资料Fisher 确切概率法基本原理、适用条件及其在SPSS操作步骤。...(2)计算累计概率P 单侧和双侧检验计算累计概率P方法不同,我们假定Pi(i=1,2……)对应于a从小到大概率,并记给定样本四格表概率为P*。...关于数据加权还原操作由于前期已经详细讲解过,因此不再赘述,具体请看: 《如何用四格表检验进行医学数据统计分析?》 依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。...(2)结果解读 根据得到三个表,主要查看“检验”表,读取“Fisher精确检验”对应显著性P=0.066>0.05,即接受原假设,认为原假设用药组与非用药组有效率相等,即药物A治疗感冒效果并不显著...五、小结 本文对四格表资料Fisher确切概率法基本原理、应用及其在SPSS具体操作进行了详细阐述。后续我们将陆续更新更多不同检验方法在医学研究中应用和在统计软件中实现,敬请关注!

    13.3K80

    R语言检验独立性:检验(Chi-square test)

    p=3715 统计测试最常见领域之一是测试列联表中独立性。在这篇文章中,我将展示如何计算列联表,我将在列联表中引入两个流行测试:检验和Fisher精确检验。 什么是列联表?...皮尔逊的卡检验 该 χ2χ2test是一种非参数测试,可应用于具有各种维度列联表。测试名称源自χ2χ2分布,即独立标准正态变量平方分布。...根据df一个人条目,然后可以声称羊毛B比羊毛A明显更好(相对于经纱断裂)。 调查Pearson残差 另一种方法是考虑测试的卡。该chisq.test函数提供Pearson残差(根) 。...简而言之,Fisher精确测试依赖于使用二项式系数根据超几何分布计算p,即通过 p = (n1 ,1+ n1 ,2ñ1 ,1)(n2 ,1+ n2 ,2ñ2 ,1)(n1 ,1+ n1 ,2+ n2...摘要:对费舍尔精确检验 以下是两个测试属性摘要: 标准 检验 费舍尔的确切测试 最小样本量 大 小 准确性 近似 精确 列联表 任意维度 通常为2x2 解释 皮尔逊残差 优势比 通常,Fisher

    4K30

    spss交叉表分析 + SPSS检验

    ,回到交叉表对话框 7、点击ok按钮,输出检验结果 8、先看到第一个表格就是交叉表,性别为行、选择读物为列 9、检验结果:主要看pearson检验,sig小于0.05,...,性别为行、选择读物为列 ▼9、检验结果:主要看pearson检验,sig小于0.05,因此认为不同性别的人对周末读物选择有显著差别 ▼10、最后一个表格...中文: 是否死亡放置于行好一些;“精确”为默认,“统计量”选和Phi;“单元显示”将计数和百分比全选,“格式”为默认。...结果: Value=;df=自由度;ASYMP.sig=P=相伴性概率。p大于0.05(自己设定显著性水平),接受原假设,否则拒绝,即P小于0.05认为结果有显著性差异。...当理论频数小于5cells(格子)比例超过20%,应看Exact Test(确切概率法)。 给出Asymp. Sig 是通过

    4.8K30

    SPSS检验结果解读详解

    检验(Chi-Square Test)是由Pearson提出一种统计方法,在一定置信水平和自由度下,通过比较计量分布函数概率,判断实际概率与期望概率是否吻合,通过比较理论概率和实际概率吻合程度...用户可利用SPSS软件方便完成检验,在SPSS软件中,默认H0成立,即观察频数和实际频数无差别,即两组变量相互不产生影响,两组变量不相关,如果检验P很高,则假设检验通过;如果检验P很低,则检验不通过...SPSS数据检验具有很强科学性和完备性,因此给出报告也较复杂,下面就来进行SPSS检验结果解读。...检验在运算过程中使用了离散型统计量代替了连续性计量,所以在频数较低时会产生一定偏斜,需要进行一定修正,但是在数据量很大(>40),频数均大于5时,没有必要进行修正,连续性修正结果仅仅适用于四格表...费舍尔精确检验适用于样本数量<40,且存在期望频数<1情况,其原因是,费舍尔精确检验方法来源于超几何分布,这种计算方法在样本数量较低时对于期望估计是优于Pearson检验,所以在样本数量较低时应参考此

    3.9K30

    最全免费SPSS视频教程

    其中比较重要一本如:《IBM SPSS Modler 应用程序指南》 2.BM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 (豆瓣) 这本是张文彤和钟云飞合著,非常详尽工具手册...) 第1章 SPSS高级统计分析 第2章 用图表展示数据 第3章 用统计量描述数据 第4章 概率分布 第5章 参数估计 第6章 假设检验 第7章 分类变量推断 第8章 方差分析与实验设计 第9章 一元线性回归...单因素方差分析 配对检验 4格表检验 八、SPSS考试 链接:http://www.youku.com/playlist_show/id_25393358.html 内容:(经济学相关内容)..........html 内容:(医学相关内容) 第1~2章 中文版SPSS简介和统计描述 第三章中文版SPSS-t检验 第四章 中文版SPSS-方差分析 第五章中文版SPSS-检验 第六章 中文版SPSS-相关与回归

    4.5K20

    R语言检验方法总结

    双向无序分类资料关联性检验 双向有序分组资料线性趋势检验 多个样本率间多重比较 Cochran-Mantel-Haenszel 计量检验 频数分布拟合优度检验 不同类型检验选择...本例符合pearson为12.85707,p<0.01,和课本一致。...其实非常简单,就是把多个组手动拆分为多个 两个组,分别进行检验,和P比较,只不过这里P不再是0.05,而是和组数(比较次数)有关。 使用例7-10数据。...这时 P' = P / (K * (K - 1) / 2 + 1),K是组数,一般情况下P=0.05,所以P' = 0.05/(3*(3-1)/2+1) = 0.0125,上面3个分析P和0.0125...频数分布拟合优度检验 使用课本例7-13数据。 R语言做拟合优度检验非常简单,关键是概率计算,这里我们直接用课本中概率。

    3.6K30

    SPSS教程——进行检验相关步骤

    在这次教程中,我们给大家演示SPSS如何进行检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26(win10)结合具体案例详细演示一遍吧。...图2:打开检验选项 选项设置 首先将统计栏勾选“描述”,接着将缺失栏勾选“按检验排除个案”,最后点击“继续”即可。...图4:检验变量和期望设置 检验结果分析 所有设置完成后点击“确定”,SPSS将自动生成验证输出文档,可以看到检验“死亡日期”表中实测个案数和期望个案数以及它们残差。...检验统计表渐进显著性(P)大于0.05,所以不拒绝原假设(样本来自总体分布与期望分布或某一理论分布无显著差异),也就是说心脏病猝死人数与日期关系基本上与上述比例一致,与理论分布无显著差异。...图5:检验结果分析 好了,以上就是SPSS如何进行检验教程,如还需了解学习更多有关IBM SPSS Statistics相关知识,敬请访问IBM SPSS Statistics中文网站。

    2.3K20

    SPSS步骤|检验详细操作和结果分析「建议收藏」

    性别为定类数据,是否抽烟也是定类数据,此时就可以使用检验。 这篇文章分享分别使用两种常见统计分析工具SPSS和SPSSAU完成检验。...放好之后就是这个样子: 放好变量后,接着设置:点击【统计量】-在弹出对话框中选中【】,并选中名义栏中【Phi和Gramer变量】-点击【继续】 此时回到交叉表对话框,点击【确定】得出分析结果...(4)检验结果 SPSS看输出的卡检验结果,主要看P。 2、 以下介绍使用SPSSAU-在线SPSS分析工具两步快速完成检验。...(3)分析结果 检验分析结果 SPSSAU输出检验分析结果,主要关注两个p。 另外输出各种检验统计量过程和效应量指标。...: 总结:可以看到,SPSS和SPSSAU两个统计分析工具检验结果是相同,且使用SPSSAU更简单更智能更方便~ SPSS输出结果 SPSSAU输出结果 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处

    4.7K10

    2×3检验prism_SPSS检验

    检验零假设为:总体X服从某种分布,这里样本认为是来自总体X。 03 检验SPSS操作 1....在主对话框中,单击【选项】按钮,打开图2所示检验:选项】对话框。 图2 在该对话框中可以定义所输出计量和缺失处理方式。...在主对话框中单击【精确】按钮,打开图3所示【精确检验】对话框。 图3 选择计算显著性水平Sig.几种方法,包括以下三个选项: ▪ 仅渐进法,这是系统默认计算显著性水平方法。...计算显著性水平是基于检验统计量渐进分布假设,如果显著性水平为0.05,检验结果被认为存在显著性差异。要求数据量足够大,如果数据量比较小,或者频率过低,则检验结果可能会失效。...表3 检验表 表3中x2=4.627,渐进方法概率p为0.866,远大于显著性水平0.05,因此可以接受原假设,证明该20面体是均匀

    2.9K00

    北大@Coursera 医学统计学与SPSS软件 第一周 医学统计学基本概念和方法

    总体: 总体是根据研究目的确定同质观察单位全体,更确切地说,是同质所有观察单位某种变量值集合。 2. 样本: 样本是从总体中随机抽取部分观察单位,其实测集合。...概率: 概率是描述随机事件发生可能性大小数值,常用P表示。随机事件概率在0与1之间。P越接近1,表明某事件发生可能性越大, P越接近0,表示某事件发生可能性越小。...资料类型 (1) 数值变量(Numerical Variable)又称 为定量资料或计量资料,其变量值是定量,表现 为数值大小,一般有度量衡单位。...不同类型资料,统计方法不同 数值变量 t检验、方差分析、回归与相关 无序分类变量 检验 有序分类变量 秩和检验 各种类型 资料之间是可以相互转化 ?...统计工作基本步骤 (1)设计 (2)搜集资料 (3)整理资料 (4)分析资料 SPSS软件基本数据管理功能 排序 分割 描述 计算变量 赋值 重新编码 ? ? ? ? ? ? ? ? ?

    83320

    t检验和u检验_均匀性检验界

    LM检验:这个检验性质和F检验性质是一样,都是检验联合显著性,不同是F统计量符合F分布,但是LM统计量服从分布。...在报告结论时,最好列出概率 P确切数值或给出P范围,如写成0.02 5.正确理解P统计意义 P 是指在无效假设 H0 总体中进行随机抽样,所观察到等于或大于现有统计量概率。...在报告结论时,最好列出概率 P确切数值或给出P范围,如写成0.02 5.正确理解P统计意义 P 是指在无效假设 H0 总体中进行随机抽样,所观察到等于或大于现有统计量概率。...只要u检验条件满足,如正态总体σ02已知或是大样本,都可使用该方法,如某一运动队通过一段时间训练后成绩是否有所提高,可以进行u检验。 皮尔逊x2检验和检验一样吗?...检验有很多种,跟他们叫检验是因为构造计量服从或近似服从分布,然后再根据分布建立检验规则,比如检验正态总体方差是否为某定的卡检验构造计量是那样~~这… 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献

    2.3K30

    机器学习之特征工程-特征选择

    皮尔逊系数只能衡量线性相关性,先要计算各个特征对目标值相关系数以及相关系数P。...#第一个参数为计算评估特征是否好函数,该函数输入特征矩阵和目标向量,输出二元组(评分,P数组,数组第i项为第i个特征评分和P。...multivariate_pearsonr, k=2) Xt_pearson = transformer.fit_transform(iris.data, iris.target) print(Xt_pearson) 检验...假设自变量有N种取值,因变量有M种取值,考虑自变量等于i且因变量等于j样本频数观察与期望差距,构建统计量: 不难发现,这个统计量含义简而言之就是自变量对因变量相关性(http://wiki.mbalib.com...用feature_selection库SelectKBest类结合检验来选择特征代码如下: from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom

    2K50

    常用统计检验Python实现

    前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同统计检验,对于文中涉及假设检验、统计量p、非参数检验、iid等统计学相关专业名词以及检验背后统计学意义不做讲解...spearmanr(data1, data2) print("corr为:%f" %corr,"p为:%f" %p) #corr为:-0.435153 p为:0.157414 检验 检验是一种用途很广计数资料假设检验方法...它属于非参数检验范畴,检验就是统计样本实际观测与理论推断之间偏离程度,实际观测与理论推断之间偏离程度就决定大小,如果越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时...,就为0,表明理论值完全符合。...注意: 检验仅针对分类变量 用于计算列联表观察是独立。 列联表每个单元格中有25个或更多个实例。

    2.3K20

    基于SPSS聚类分析原理概述

    SPSS中,对不同度量类型数据采用了不同测定亲疏程度计量。...期望来自观测量或变量独立模型。 个体间距离定量方式: Chi-square measure(测度):用测度不相似性。系统默认选项。...Binary(二变量)——二变量个体间距离计算公式 如果所涉及定义通常都是二变量,那么个体间距离定义通常有简单匹配系数(Simple matching)和雅科比系数(Jaccard)两种方式...有两种方式:一是用户指定方式,二是通过SPSS软件自动确定初始类中心。 然后,根据距离最近原则进行分类。计算每个样本到这3类中心点距离,把各个样本按照距离最近原则归入这3类中。...如果不选择此项,则在完成了所有样本一次分配后再计算各类类中心,这样可以节省迭代时间。 图12 其他选项输出: Statistics(统计量)——选择输出统计量

    2.4K21

    分类变量的卡检验(python实现&SPSS实现)「建议收藏」

    检验是统计样本实际观测与理论推断之间偏离程度,实际观测与理论推断之间偏离程度就决定大小:越大,偏差越大,越趋于不符合;越小,偏差越小,越趋于符合,若两个值完全相等时...标签是0、1区分,聚类是0、1、2区分 首先我们需要检查他们交叉表,即 然后我们通过这个表看不出聚类结果簇间患病差异性大小,因此采用检验,首先做出假设: 然后计算理论...: 示例:比如cluster0&DR=0理论是:sum(cluster0)*sum(DR=0)/总数 然后通过公式: A是实际,T是理论, 再计算 自由度 v:...临界 为 (一般取 p=0.05),因此对应表中结果是5.99,我们程序结果: 22.6>5.99,因此拒绝0假设,即两个因素之间存在联系。...第一步: 第二步: 选择你要比较因素,分别加入行和列中: 第三步: 在统计选显卡中,选择检验 第四步,点击确定,分析结果: 常用皮尔逊,他显著性远小于

    1.5K10
    领券