分類資料的假設檢驗講義(ppt 80頁)

分類資料的假設檢驗講義目錄：
§1 服從二項分布資料的假設檢驗
一、樣本率與總體率的比較
二、兩樣本率的比較
§2 服從Poisson分布資料的假設檢驗
一、樣本陽性數與總體平均數的比較
二、兩樣本陽性數的比較
§3 卡方檢驗
一、x2檢驗的基本思想
二、四格表資料的x2檢驗
三、行×列表資料的x2檢驗
四、配對四格表資料的x2檢驗
五、多個樣本率比較的x2分割法
六、有序分組資料的線性趨勢檢驗
七、頻數分布擬合優度的x2檢驗
八、四格表資料的Fisher確切概率法

分類資料的假設檢驗講義內容提要：
x2 檢驗(chi-square test)是以 x2分布為理論依據，用途頗廣的假設檢驗方法。可用於：
兩個或多個樣本率的比較；
兩個或多個樣本構成比的比較；
兩個分類變量間關聯性的檢驗；
有序分組資料的線性趨勢檢驗；
頻數分布的擬合優度檢驗。
行×列表資料X2檢驗的注意事項：
行×列表中各格的理論頻數不應小於1，並且1≤ T＜5的格子數不宜超過格子總數的1/5。
當多個樣本率比較所得統計推斷為拒絕H0 ，接受H1時，若要推斷任兩個總體率間有無差別，需進一步做多個樣本率的多重比較。
在實際應用中，對於R×C表的資料要根據其分類類型和研究目的選用恰當的檢驗方法。
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