学会计算理论频数

T代表每个格子中的理论频数。

计算方法：

卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。

每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。

卡方检验要求：

最好是大样本数据。一般每个个案最好出现一次，四分之一的个案至少出现五次。如果数据不符合要求，就要应用校正卡方。

利用统计学软件分析结果如下：

data kafang;

input row column number @@;

cards;

1 1 52

1 2 19

2 1 39

2 2 3

;

run;

proc freq;

tables row*column/chisq;

weight number;

run;

扩展资料

一、卡方检验的基本思想

卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的无效假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。

该检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。

如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。

二、卡方值的计算与意义

χ2值表示观察值与理论值之问的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。

1、设A代表某个类别的观察频数，E代表基于解析失败 (PNG 转换失败; 请检查是否正确安装了 latex, dvips, gs 和 convert): H_0 计算出的期望频数，A与E之差称为残差。

2、显然，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数与期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会彼此抵消，总和仍然为0，为此可以将残差平方后求和。

3、另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数为10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1 000时20的残差就很小了。考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察频数与期望频数的差别。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

54+56＝100？

理论频数就是期望频数，是和观察频数相对的。楼主想做的是卡方检验吧。

我给你的数据起个名字好了，第一列列名叫患病，第二列叫健康，第一行行名叫吸烟，第二行行名叫不吸烟。要算理论频数，要先求理论概率。这里你一共有200人，其中患病的有82人，不患病的有128人，那么患病理论概率是82/200，不患病的理论概率是128/200.然后，你把这200人分成了两组，吸烟和不吸烟。吸烟这组有100人，那么按理论概率计算，这100人里面，患病的人应该是100*（82/200)。这样就算出了吸烟并且患病的理论频数啦。同理，吸烟不患病应该是100*（128/200）。其余都同理啦。

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。T为理论数。T计算公式丅RC＝nRnc／N，丅RC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。其他：t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。