相关性卡方检验

表格

  

相关性卡方检验有助于确定两个离散变量是否相关：

·    如果两个变量相关，则一个变量的观测值分布因另一变量的类别而异。

·    如果两个变量相互独立，则一个变量的观测值分布对另一变量的所有类别而言都相似。

此表显示每个单元格（顶部的一对数字）的实测计数以及可以预期两个变量是否相互独立的计数（期望计数，底部的一对数字）。

输出示例

 

行: 工作表行   列: 工作表列
 
          第一    第二    第三  全部
 
1           48      47      48   143
         56.08   46.97   39.96
        1.1637  0.0000  1.6195
 
2           76      47      32   155
         60.78   50.91   43.31
        3.8088  0.2998  2.9530
 
3           36      40      34   110
         43.14   36.13   30.74
        1.1809  0.4151  0.3468
 
全部       160     134     114   408
 
单元格内容:      计数
                 期望计数
                 对卡方的贡献
 
 
Pearson 卡方 = 11.788, DF = 4, P 值 = 0.019
似然比卡方 = 11.816, DF = 4, P 值 = 0.019
                                        

解释

分析人员对伞数据进行卡方分析以确定冲床与班次是否相关。在生成的表中，第 1、2 和 3 行每行都包含三个冲床之一的数据。标记为第 1、第 2 和第 3 的列每列都包含三个班次之一的数据。

分析人员注意到，似乎第一班次生产的不合格伞柄 (160) 比其他班次多，并且较大比例的不合格伞柄来自冲床 2 (76)。从表中可以明显看出，班次 1 在冲床 2 上生产的不合格伞柄数 (76) 比变量独立时的期望值 (60.78) 大得多。

 

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