excel怎么卡方检验，怎么用excel进行卡方检验

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excel中如何做独立性检验?

如何使用spss对两组数据进行t检验上传数据到SPSSAU平台(在线spss)中，选择通用方法T检验（独立样本T检验）；放入分析项，点击开始分析。T检验（独立样本T检验）是分析分类数据与定量数据的方法，且x的组别只能为两项。

首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。

独立性检验这么假设h0：第一步　提出假设H0：患肺癌与吸烟没有关系。（目标结论H1“患肺癌与吸烟有关系”的反面）第二步　计算独立性检验的标准，即统计量k2=n(ad-bc)^2/{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}的值。

若期望与实际值之间的差异越大，说明相关性越大，若等于0，说明变量之间独立。只要用chisq.test()函数就可以了，参数只要输入一个table。

“F- 检验：双样本方差分析”分析工具此分析工具可以进行双样本F - 检验，用来比较两个样本总体的方差。例如，可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行F- 检验，查看二者的样本方差是否不同。

绘制函数图表步骤1：以y=1/(1+x)为例，新建一个Excel文件。打开，找到其中的一个列，比如A列，在第一单元格中输入变量值，如A1中输入x。在A2~A10单元格中输入变量的取值1，2，3，410。

在功能区中选择“插入”选项卡，在“图表”组中依次单击“散点图→带平滑线的散点图”。Excel将插入如下图所示的图表区，并在功能区中增加图表工具的“设计”、“布局”“格式”选项卡。

在此为了讲解的需要，小编就以函数Y=sinα*sinβ+X为例，讲解利用Excel绘制函数的一般方法。首先是作用域的确定，正弦函数的作用域为0-2π（即作用域从0-28之间），X作为变量，取值任意。

启动Excel，在第一列单元格中输入数据，如图1所示。

准备数据首先要根据函数表达式准备一组数据，然后利用该数据在图表中绘制出函数图像。

1、第一步，新建Excel文档，见下图，转到下面的步骤。第二步，执行完上面的操作之后，输入x轴值（计算分布度），例如区间[-1，1]，间隔为0.1，见下图，转到下面的步骤。

2、首先我们选择打开excel输入数据，例如A组数据和B组数据进行比较。选择敲击键盘在空格中输入[=]并插入函数[T-Test]。Array1选择组A数据，Array2选择组B数据，并跟踪并输入输入2。

3、首先新建一个Excel表，这里我们有两种方法来获得正态分布的两个未知量（μ，σ ），第一个方法，就是根据数据来求，μ的公式为 average（），σ的公式为Stdev（）；另外一种方法是手动输入两个数值。

4、这里生成了两组服从正态分布的随机数，各50样本，假设两组数是来自于相同对象，分别是对应编号某一改进前后取得的数据。可以先绘制折线图初步对比两组数据，发现改进后有些数据上升有些下降，但是总体改进后是上升的。

第一步：使用SPSSAU筛选样本功能对【年级】变量进行样本筛选，选出1年级的样本。

卡方检验的步骤主要包括：建立假设：在进行卡方检验之前，需要先建立起原假设和备择假设。原假设通常是默认情况下两组数据之间没有关联或者差异不大，而备择假设则是相反的，即认为两组数据之间存在明显的关联或差异。

卡方检验的基本步骤：明确研究问题和假设问题应该是关于两个分类变量之间的关系，例如：不同的广告方式（网络、电视、报纸）是否影响消费者的购买意愿（购买、不购买）。假设通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）。

卡方检验的步骤：设置假设。首先，需要明确假设的原假设和备择假设，例如原假设为观测值符合某个分布，备择假设为观测值不符合该分布。计算期望值。使用假设分布，计算期望值。

分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列补充：第2行是校正的卡方值与P值，第4行是Fisher确切概率法计算的P值。

放好变量后，接着设置：点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】，并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】卡方检验的结果：SPSS看输出的卡方检验结果，主要看卡方值和P值。

1、*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。

2、个人理解，卡方检验和方差分析是对分类变量的分析，方差分析是针对不同分类总体均值差异的分析，卡方检验是对分类变量观测和期望之间的差异。如果是单变量的检验，称为拟合优度检验，双变量称为独立性检验或者称为列联分析。

3、下载data analysis plus插件，用Chi-squared test for normality，把这些数选中，设置置信水平。出来的数据有个叫p-value的，这个数大于置信水平就是服从正态分布，小于就不服从。

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