一、卡方值是什么意思,统计学可以一直试用于人类进化着的思维方式吗

卡方值是什么意思?卡方检验的统计量是卡方值.统计学可以一直试用于人类进化着的思维方式吗?统计学肯定会一直试用于人类进化着的思维方式在社会科学家中则存在着两种倾向有些经济学家过分追求高深的数学方法，沉迷于复杂的数学推导中，而忽视了对经济机制及规律的探讨，因而会得出背离实际的结论。也有些社会科学家仍死抱着传统的观念，不相信也不愿意学习及运用定量分析的方法。

总之，当更多的科学家相信只有通过计算与“算计”相结合才能更好地发挥科学的作用时，科学的融合方有可能建立在有共同语言的基础上。

第二，分析与综合相结合。分析就是了解一个已有系统的单元、结构及功能，而综合则是将有关的单元集成为一个具有预定功能的系统。在研究复杂系统时，这两种手段是交替使用、相辅相成的。我们既要了解一个系统是由哪些单元所构成，其层次结构和功能结构如何，系统的总体功能是什么；也要了解系统是如何通过组织及自组织而不断演化的，如何由低级状态逐步发展到高级状态。对某一层次的分析通常会为其上一层次的综合打下基础。

第三，专家知识的集成。复杂系统的研究通常需要多学科领域的专家们参加，这就需要有一个将各领域专家的知识进行集成的方法，而且这一集成过程应当贯彻研究的全过程。例如在软科学研究中，要实现软科学专家与领域专家及决策者的结合，软科学专家与领域专家不仅是在一起工作，还要相互了解、相互尊重。领域专家一定要树立总体观念，不能只顾追求自己领域内的局部最优。决策者应当向软科学专家提出课题，并尽量参加总体框架的制定及方案选择的讨论，还要在研究过程中经常与软科学专家及领域专家交换意见。在软科学研究的五个基本环节（目标分析及总体框架的建立、现状分析及预测、建立模型、方案评价及选择、提出建议）中，都需要注意专家知识的集成。

第四，专家经验判断与计算机运算的结合。专家的经验判断是十分宝贵的，但是这种判断往往是定性的，而且不尽一致。计算机运算则具有强大的数据处理能力，能够以很快的速度定量地显示专家的判断，展示系统的结构与发展，并能模拟出各种假想方案的预期结果。因此复杂现象的研究需要人脑与电脑的结合。一般来说，人脑比较擅长于形象思维，富有创造性，适于进行定性分析；而电脑则擅长快速计算及按照既定的规则进行严格的逻辑推理，虽然可以具有自学习功能，但绝无创造性，适于进行定量分析，二者正好可以相辅相成。

通过上面分析，我们不难得出这样的结论：随着科学融合的不断深入，为统计学的进一步发展开辟了广泛的前景，为统计学的研究增加了新的领域。也就是说，在未来的科学发展过程中，统计学不仅可以一直试用于人类进化着的思维方式，而且将保持其旺盛的生命力，这是客观的、也是必然的发展结果。

二、卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么

卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。

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。

x2检验亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。x是一个希腊字母，x2可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。

卡方检验的步骤一般为：

（1）建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值；

（2）由样本资料计算x2值；

（3）将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。

计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]

式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。

x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。

三、卡方检验有哪些指标？卡方值怎么计算？

一、研究场景

卡方检验是一种假设检验的方法，它属于非参数检验的范畴，主要是用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如：分析性别与患病之间是否存在差异、性别与是吸烟之间是否存在差异性等。

二、SPSSAU操作

SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究” → “卡方检验”；

三、卡方值的意义

卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。

设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差。

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和期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会使彼此抵消，总和仍为0，为此可以将残差平方后求和

另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数是10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1000是20就很小，考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察颍数与期望烦数的差别。

四、SPSSAU结果与指标解读

1.卡方检验分析结果

其中A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。当n比较大时，χ2统计量近似服从k-1个自由度的卡方分布。

2.卡方检验统计量过程值

3. 深入分析-效应量指标

4.多重比较结果

（1）第1次多重比较

（2）第2次多重比较

（3）第3次多重比较

5. 趋势卡方检验

五、其他说明

1.卡方检验事后多重比较是什么意思？

医学研究模块里面的卡方检验方法时，SPSSAU默认提供多重比较功能，且SPSSAU仅针对第1个Y进行，可通过更换Y的位置实现其它分析项的多重比较，X或Y的选项个数大于10时不进行多重比较。

多重比较时，SPSSAU默认提供Pearson卡方检验值，多重比较时，检验次数增多会增加一类错误的概率，建议使用校正显著性水平(Bonferroni校正)，比如如果显著性水平为0.05，并且两两比较次数为3次，那么Bonferroni校正显著性水平为0.05/3次=0.0167，即p值需要与0.0167进行对比，而不是0.05。

2. 卡方检验出现多个卡方值和p值的原理？

如果卡方检验出现多个卡方值和p值，其原理和详细操作步骤说明如下， SPSSAU多个卡方值和P值处理

总结

如果研究中卡方检验表格出现多个卡方值和 p值，建议先理解表格里面是进行了卡方检验，还是卡方拟合优度检验，然后按 SPSSAU多个卡方值和P值处理 说明操作进行，最后在EXCEL表格中进行汇总整理表格即可。以上就是卡方分析的指标解读。卡方检验无论是在问卷调研或是医学实验中，都是非常实用高效的方法，没有展开说明的部分建议大家查阅SPSSAU帮助手册进行学习。

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四、卡方值大小代表什么意义？是不是值越大P值越小呢？（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)这样可能出负值吗？

卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布。由此可知，卡方是没有负数的，卡方值越大P值就越小，越显著。

（ad-bc）2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)这个公式里面abcd均是计数数据，均大于等于0，而（ad-bc）2由于有平方，所以也不会为负数，所以这个公式也没有负值。

五、卡方检验

概念

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，由卡尔·皮尔逊提出。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较 理论频数和实际频数 的 吻合程度或拟合优度 问题。

** 例一**

我们想知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响，以下为数据统计的四格表：

通过简单的统计我们得出喝牛奶组和不喝牛奶组的感冒率为30.94%和25.00%，两者的差别可能是抽样误差导致，也有可能是牛奶对感冒率真的有影响。

为了确定真实原因，我们先假设喝牛奶对感冒发病率是没有影响的，即喝牛奶喝感冒时独立无关的，所以我们可以得出感冒的发病率实际是（43+28）/（43+28+96+84）= 28.29%

所以，理论的四格表应该如下表所示：

即下表：

如果喝牛奶喝感冒真的是独立无关的，那么四格表里的理论值和实际值差别应该会很小。

那如何来描述这种差别呢，我们定义卡方值为

其中，A为实际值，T为理论值。

x2用于衡量实际值与理论值的差异程度（也就是卡方检验的核心思想），包含了以下两个信息：

根据卡方检验公式我们可以得出例1的卡方值为：

卡方 = (43 - 39.3231)平方 / 39.3231 + (28 - 31.6848)平方 / 31.6848 + (96 - 99.6769)平方 / 99.6769 + (84 - 80.3152)平方 / 80.3152 = 1.077

卡方值（理论值与实际值差异大小）的意义是什么呢？为此我们再引入一个概念：

卡方分布的临界值

上一步我们得到了卡方的值，但是如何通过卡方的值来判断喝牛奶和感冒是否真的是独立无关的？也就是说，怎么知道无关性假设是否可靠？

答案是，通过查询卡方分布的临界值表。

第一行表示显著性水平α

第一列表示自由度

这里需要用到一个 自由度 的概念，自由度等于V = (行数 - 1) * (列数 - 1)，对四格表，自由度V = 1。

对V = 1，喝牛奶和感冒（95%概率）不相关的卡方分布的临界值（最大）是：3.84。即如果卡方大于3.84，则认为喝牛奶和感冒（有95%的概率）相关。

临界值3.84的意义表示：如果卡方值＞3.84，则纵列因素与横行因素不相关的的概念＜0.05（即显著性水平），也即纵列因素与横行因素相关的概念＞0.95。

显然1.077<3.84，没有达到卡方分布的临界值，所以喝牛奶和感冒独立不相关的假设没有被推翻。

简单说，如果我们计算出的卡方值（表示实际值与理论值的差异，越大表示实际值与理论值越不符，即越有可能纵列因素会影响横行数值）大于临界值（列因素不影响横行值的范围：0~临界值），我们就排斥原假设（H0，即纵列因素不影响横行的因素的变化），接受备择假设（H1：纵列因素对横行的因素变化有影响）；反之，卡方值小于临界值，即在（纵列与横行互不影响这一假设）理论范围内，无法推翻原假设，即无统计差异。

六、卡方值 什么意思

卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。