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如何用SPSS统计学算出X2、P值，谁能帮我计算出填写X2数据？
我有更好的答案求助知道网友
方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，然后点击下面的statistics，打开对话框，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，还有一个变量3是权重，把变量2选到column里，勾选chi-squares，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，然后点continue，第一行第一个数是卡方值，例数数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
SPSS做卡方检验即可。
能给个公式我吗？
这个就是交叉表，我可以的
那可以给我填好数据吗？或者给我个公式算出X2值，好吗？
spss就能自动算的
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Minitab练习（假设检验）以及P值的一些介绍
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这次试题包括单双样本T检验，配对T检验，单双比率检验
上贴一个回复都么有，让与一点动力都没有了，还希望大家积极。。。还有，这些都是比较基本的东西，做的时间也有些仓促，如果其中有什么错误，大家及时通知我。
做假设检验时，P值的理解是很能重要的， 下面是关于P值的些介绍
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P & 0.05 为显著， P&0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。
从某总体中抽
⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；
⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：
⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。如果P&0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P&0.05或P &0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
P值碰巧的概率对无效假设统计意义P&0.05碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义P&0.05碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义P &0.01碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
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对于楼上提出的问题，个人做如下回答：
1.抽样误差：当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的，由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差，称为实际抽样误差
随机误差：随机误差（又称偶然误差）是指测量结果与同一待测量的大量重复测量的平均结果之差。
以上是抽样误差与随机误差的官方解释。两者是肯定不能画等号的。
个人理解：
抽样误差很大程度上受到随机抽样的因素影响。（当然，这里我忽略到有意识的抽取）
随机误差强调随机测量值与待测量期望值偏差。
抽样误差的大小是可以控制的，抽象的来说，抽样量的大小与总体样本稳定程度都会影响抽样误差的大小。具体的，我给你提供一份抽样误差分析与控制资料，好长时间没有看过了，你问了问题，我才从电脑中找出来看看，这个介绍的就相当的详细了，个人认为不需要像资料中理解的那样详细，呵呵，你如果你有能力，都了解了更好。
2.P值越小，可靠性越强这种说法是不正确的，P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。关于P值有计算的公式，如果你是学统计的，你可以看看，往仔细研究一下。
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对于楼上提出的问题，个人做如下回答：
1.抽样误差：当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的 ...
谢谢版主指点迷津，我以前没有学过统计学，只是现在有需要用到一些统计分析工具，所以先了解一些统计学的思想。版主上传的文件我会好好看的，谢谢！
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谢谢版主对p值的分析，对我们初学者很有帮助，版主对做论坛的坚持精神令人好感动！
另，在下还有些疑问：①是否可以控制抽样误差的大小，抽样误差可以和随机误差划等号么？②p值越小，对应否定H0的统计显著性越强，是不是可以说所选择的数据在统计分析中的可靠性就越强呢？O(∩_∩)O谢谢！
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哈哈，谢谢楼主
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1、两组患儿总有效率比较
总有效率（%）
P=0.015&0.05
贴敷组的总有效率高于对照组，差异显著，有统计学意义。
渐进 Sig. (双侧)
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Pearson 卡方
Fisher 的精确检验
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b. 仅对 2x2 表计算
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已投稿到：卡方检验在SPSS中的几点小技巧~ | 医学方统计学专题
【医学方】
卡方检验在SPSS中的几点小技巧
Hi~大家好，【医学方】医学统计学专题又和大家见面啦，本期我们将探讨“卡方检验在SPSS中的几点小技巧” ,在SPSS中卡方检验的操作是很简单的，但是对于新手而言，我发现他们在做卡方检验的时候都会存在以下几点比较疑惑的问题，下面就听我娓娓道来吧。
疑惑1：拿到的数据是汇总好的频数，该怎么办呢？
----加权很关键
书上讲的卡方检验操作，大都以原始数据为例，按着书上的教程，把行变量、列变量选到对应框里就可以了。但是很多时候遇到的数据是汇总好的。如知道A、B组里面男、女各有多少人，比较两组间的性别是否有差异，此时该怎么操作呢？
首先需要明确设置的变量：行变量——组别，列变量 ——性别，然后再设一个频数变量放汇总的数据。
设置好变量，输入数据后，对于频数变量Fre，我们自己知道50代表50人，但是系统不知道呀，如果我们直接按原始数据那样分析，此时系统只会认为A、B组里面男女各1例。所以最关键的是，如何告诉系统50代表的是50个人，也就是加权啦！在数据——加权个案——频数变量进行加权即可。加权完毕后，就可以按原来的操作进行卡方检验啦。
疑惑2：什么时候选择卡方检验结果，什么时候选择Fisher精确概率法的结果呢？
我发现新手对这个是很困惑的，本来知道卡方检验就不容易了，又来个Fisher’s精确概率法，这是什么鬼？
说这个问题前，我先简单介绍一下理论频数，以A、B两组的性别情况为例，共有a、b、c、d四个单元格，那么a单元格的理论频数为，其余三个单元格的理论频数的计算依此类推。
X2检验本质上是用来检验实际频数与理论频数的吻合程度，当实际频数与理论频数的差值越大，X2值也越大，也越容易得出有差异的结论。所以当单元格中的理论频数太小时，有可能导致分析的偏性，而Fisher精确概率法是一种直接计算概率的假设检验方法，对样本以及单元格的理论频数并无过多要求，在实践中，我们一般会遵循以下几点规定：
（1）当n≥40且所有的T≥5时，用卡方检验；当P≈α时，改用四格表资料的Fisher精确概率法；
（2）当n≥40但有1≤T≤5时，用校正卡方检验，或改用四格表资料的Fisher精确概率法；
（3）当n&40，或T&1时，用四格表资料的Fisher精确概率法；
对于理论频数，我们无需纠结太多，在SPSS中会直接提示有多少单元格的理论频数小于5。若提示0单元格，那么选择Pearson卡方检验的结果，若提示有单元格的理论频数小于5，那就选择Fisher精确概率法。我个人的经验是，一旦提示不是0单元格，就选择Fisher精确概率法的结果。
需要提醒的是，Fisher精确概率法并非卡方检验的范畴，它是直接得到P值的，所以，对于卡方检验需要提供X2值和P值，而Fisher只需提供P值即可。
疑惑3：怎么四格表就有Fisher精确概率法的结果，列联表资料就没有呢？
我们上面介绍的例子都是四格表资料，在卡方检验结果中直接就显示有Fisher的精确检验结果，但是对于列联表资料就没有。以A、B、C三组的性别情况为例，按四格表的操作步骤，得到的结果中没有Fisher精确概率检验。
这是因为单元格的数量越多，Fisher检验的运算量是巨大的，需要大内存支撑，所以在SPSS中是只默认对四格表资料进行Fisher检验的，对于列联表资料就需要另外设定。只需要点击交叉表中的“精确按钮”，选择“精确”选项，其余操作步骤不变，就可以得出。
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