如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。
今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。
因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
对于每一个医学狗来说，科研数据的统计分析是无法逾越的高墙，从课题设计，论文发表，毕业答辩，执医考试到基金课题申请，SCI撰写发表……任何一步都离不开数据的统计分析。
所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考：
如题，今天小编要分享的内容是如何自动化创建描述性统计分析的SAS程序。关于描述性统计分析相关内容一般可编写一个宏程序，通过填写变量与相应的参数来快速生成分析表格的结果。如果这样宏程序需要写的很完善，那么就是一个非常大型嵌套宏。由于最新的指导原则要求不能调用外部宏和嵌套宏，为了提高工作效率、减少错误率等，于是本文诞生了。
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
衡量业务表现有很多的指标，比如均值类指标、比例类指标等。不同的指标类型，服从不同的概率分布，我们需要通过一个合理的检验方法，了解指标本身的离散程度，才能知道当指标发生变化的时候，是不是说明实验是显著的还是自然的波动。所以在进行AB实验的过程中，需要使用不同的假设检验方法。
一般情况下，由于我们研究的是样本，p未知，所以常 用p代替p，得到率的标准误的估计值：
如今在生物学研究中，差异分析越来越普遍，也有许多做差异分析的方法可供选择。但是在实际应用中，大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据，所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。
比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。
自学SPSS，有哪些教学视频或书籍推荐? 因为项目的需要，想自学spss软件，请问有哪些比较好的教学视频或自学书籍可以借鉴? SPSS主要有两个产品：统计分析的Statistics，以及数据挖掘的M
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
x2检验（chi-square test）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较（不配对资料）和个别比较（配对，或同一对象两种处理的比较）两类。
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
效力分析是实验设计阶段非常重要的一部分内容，它主要是帮助我们确定在指定显著性条件下实验所需要的样本量并评估该实验设计的统计效力。通过效力分析，我们也能给出在现有的样本量下该实验结论的可靠性。如果结论的可靠性非常低，那么几乎可以宣布这个实验是无效的，我们应该修改或者直接终止实验。由此看来，效力分析是我们在进行研究时需要重视的一部分内容。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
功效分析是统计检验中很重要的一部分，但实际上在科学文献中，特别是生命科学研究中极少有人使用。一方面是实验条件有限，另一方面是分析水平有限。希望有条件的实验人员在进行分析时还是应当考虑下功效。
在平时的工作或学习中可能会碰到统计学中的假设检验问题，如常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等，而这些检验的目的都是为了论证某个设想，并通过统计学的方法做解释。本期内容我们将跟大家分享几种常规的t检验的方法，以及这些方法的应用案例。
功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值时所需的样本量。反过来，它也可以帮助你在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率。如果概率低得难以接受，修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择。
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符，或者是否组间的频数分布有（显著）差异。
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度，可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验，在SPSS软件中，默认H0成立，即观察频数和实际频数无差别，即两组变量相互不产生影响，两组变量不相关，如果检验P值很高，则假设检验通过；如果检验P值很低，则检验不通过，观察频数和实际频数有差别，两组变量相关。SPSS数据检验具有很强的科学性和完备性，因此给出的报告也较复杂，下面就来进行SPSS卡方检验结果解读。
核心：一个多分类自变量与另一个多分类因变量。如检验学历（低、中、高）在收入等级（低、中、高）上的差异
如果你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。
做临床数据分析的时候我们经常会用卡方检验或者Fisher精确检验去看看不同的临床特征在两组里面有没有显著差异。今天小编就带大家来重现一下下面这篇paper的Table2
有两种处理条件的实验，十个受试者已经被随机分配到其中一种条件（A或B）中，相应的结果变量（score）也已经被记录。实验结果如下：
非参数检验是指在母体不服从正态分布或分布情况不明确时，即不依赖母体分布的类型，用以检验数据是否来自同一个母体假设的一类检验方法，又称分布自由检验。
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详细演示一遍吧。
也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
Cochran-Armitage trend test，简称为CAT趋势检验，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个分类变量关联性的检验方法，和卡方检验不同的是，该方法要求其中一个分类变量必须只有两个类别，另外一个变量则是一个有序的分类变量。
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
我们前面讲过方差分析，方差分析的应用场景是什么样子的呢？不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候，我们可以用方差分析。请注意，这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时，我们用方差分析，想一下什么类型的数据可以求均值呢？是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性差异呢？这个时候就不可以使用方差分析了，就需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。
该论文名为《Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility》，论述了武汉金银潭医院、南方科技大学、上海交大、武汉中南医院等8家单位的最新研究成果——A、B、AB和O型这几种不同血型与新冠肺炎易感性存在的关联。
对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。
频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布，这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的。
概率与分布 硬币的例子 正态曲线 推论统计 检验方法 参数检验 两个独立群体均值的t检验 概述 效应量 相关群体均值的t检验 简单方差分析 析因分析 相关系数 线性回归 检验和测量 信度和效度 测量尺
本文介绍了一种使用卡方检验计算特征选择方法，并利用Hive SQL实现卡方检验值的计算。通过一个示例数据集，展示了如何运用该方法进行特征选择。
在SAS使用统计相关的过程步输出结果的时候，结果经常会呈现在result中（以网页或者Lst的形式展现），那么你曾经是否纠结过如何将这些统计量的值自动提取出来，或直接输出到数据集中呢...那么今天小编将盘点一下SAS中Ods Output 将统计量输出到数据集中的方式与技巧，如果有不当或错误之处，同时也邀各位前辈纠错...
数据挖掘中，特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。
毕业季接近尾声，通过答辩的各位同学们即将开始新的旅程。回顾论文点滴，想必既有心酸又充满欣慰。回顾毕业生咨询论文写作得到一个启示与各位分享：论文完成的过程也是还原临床研究的过程，论文收集资料后进行统计分析时，可以用的统计方法有很多，至于用什么统计方法，决定于临床研究的目的。
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