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SPSS进行频数分布的拟合优度卡方检验——【杏花开医学统计】

关键词:SPSS、拟合优度、卡方

导  读

    医学研究中,常需要推论某些现象分布是否符合某一种分布状态,如研究连续变量是否服从正态分布,或是研究二分类变量是否服从二项分布、泊松分布等。在《医学数据的正态性的检验方法之K-S检验》中,我们学习了用Kolmogorov-Smirnov检验来验证连续变量是否服从正态分布,而对于分类变量的分布类型检验,则有拟合优度检验、二项分布检验、游程检验、蒙特卡罗法等。

    本期,我们来介绍拟合优度检验的基本原理、适用范围及其在SPSS中的具体操作步骤。

具体SPSS操作技巧请下方视频教程

适用范围

    拟合优度检验适用于分类的数据资料。

案例分析

    某医生收集了一份大学生的血压数据,拟利用该数据研究该校大一至大四学生的具体血压状况。分析之前,采用拟合优度检验所抽样的学生年级分布状况,以确保各年级学生的抽样比例与实际情况一致。具体操作如下:

(1)具体操作步骤

 ①依次点击“分析——非参数检验——旧对话框——卡方”。

②出现“卡方检验”窗口。

③将年龄变量放入“检验变量列表”框中,“期望范围”默认为“从数据中获取”,“期望值”默认为“所有类别相等”。

④点击“确定”,得到分析结果。

(2)结果解读

    首先查看“检验统计”窗口,可以看到,“渐进显著性”值为0.290,大于0.05,提示年级变量通过了拟合优度检验,即抽样的大一至大四学生数比较均衡,从“频率”表中,可以看到“实测个案数”和“期望个案数”的情况。

小 结

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