拟合优度的卡方值计算公式 卡方检验的步骤 口陈述原假设H f。 口计算卡方值 自由度d=k-1 口求得卡方值的概值 X2卡方是一个随机变量,随样本的不同而波动 口接受原假设或拒绝原假设 查卡方表值P<005→拒绝或接受H 交互分析 中“及 用于两个变量间独立性检验的卡方检验 独立性检验的卡方值计算公式 立性 ∑∑ (foe) 自由度d=(c-1)(r-1)2 新闻传播学院 7 拟合优度的卡方值计算公式 ∑ − = e e f f f 2 2 0 ( ) Chi-Square χ 自由度 df = k-1 K=分组数 X2 卡方是一个随机变量，随样本的不同而波动 查卡方表概值P<0.05 Æ拒绝或接受H0 新闻传播学院 8 卡方检验的步骤 ‰ 陈述原假设H0 ‰ 计算卡方值 ‰ 求得卡方值的概值 ‰ 接受原假设或拒绝原假设 新闻传播学院 9 交互分析 A1 性别 * A3 文化程度 Crosstabulation 19 109 132 82 342 23.1 112.7 134.9 71.2 342.0 5.6% 31.9% 38.6% 24.0% 100.0% 38.8% 45.6% 46.2% 54.3% 47.2% 30 130 154 69 383 25.9 126.3 151.1 79.8 383.0 7.8% 33.9% 40.2% 18.0% 100.0% 61.2% 54.4% 53.8% 45.7% 52.8% 49 239 286 151 725 49.0 239.0 286.0 151.0 725.0 6.8% 33.0% 39.4% 20.8% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Count Expected Count % within A1 性别 % within A3 文化程度 Count Expected Count % within A1 性别 % within A3 文化程度 Count Expected Count % within A1 性别 % within A3 文化程度 1 男 2 女 A1 性 别 Total 1 小学或以 下 2 初中或中 技 3 高中或中 专 4 大专及以 上 A3 文化程度 Total 新闻传播学院 10 NA7 月平均收入 * A3 文化程度 Crosstabulation 37 160 112 41 350 23.7 115.2 138.0 73.1 350.0 10.6% 45.7% 32.0% 11.7% 100.0% 75.5% 67.2% 39.3% 27.2% 48.4% 10 63 116 71 260 17.6 85.6 102.5 54.3 260.0 3.8% 24.2% 44.6% 27.3% 100.0% 20.4% 26.5% 40.7% 47.0% 36.0% 2 15 57 39 113 7.7 37.2 44.5 23.6 113.0 1.8% 13.3% 50.4% 34.5% 100.0% 4.1% 6.3% 20.0% 25.8% 15.6% 49 238 285 151 723 49.0 238.0 285.0 151.0 723.0 6.8% 32.9% 39.4% 20.9% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Count Expected Count % within NA7 月平均收入 % within A3 文化程度 Count Expected Count % within NA7 月平均收入 % within A3 文化程度 Count Expected Count % within NA7 月平均收入 % within A3 文化程度 Count Expected Count % within NA7 月平均收入 % within A3 文化程度 1.00 500元以下 2.00 501-1000元 3.00 1000元以上 NA7 月平均 收入 Total 1 小学或以 下 2 初中或中 技 3 高中或中 专 4 大专及以 上 A3 文化程度 Total 新闻传播学院 11 用于两个变量间独立性检验的卡方检验 独立性检验—— 两个变量之间是相互独立还是存在某种关联性。 Chi-Square Tests 4.823a 3 .185 4.833 3 .184 3.850 1 .050 725 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided) 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 23.11. a. Chi-Square Tests 90.957a 6 .000 95.396 6 .000 80.898 1 .000 723 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided) 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7.66. a. 新闻传播学院 12 独立性检验的卡方值计算公式 ∑ ∑ − = e e f f f 2 2 0 ( ) χ 期望频次 观测频次 Chi-Square 自由度 df = (c-1)(r-1)