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fisher检验新上映_fisher检验spss步骤(2024年11月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

fisher检验

卡方检验计算器：轻松搞定各种检验卡方检验计算器是专为卡方检验设计的工具，适用于各种场景。虽然大型统计软件功能强大，但使用起来可能不太方便，手工计算也相当繁琐，容易出错。因此，一个小巧的计算器就显得尤为重要。卡方检验功能 𐟓Š 四格表卡方检验行㗥ˆ—格式卡方检验配对资料卡方检验 R㗒列联表检验 Fisher精确检验批量计算卡方p值 t检验功能 𐟓ˆ 单样本t检验单样本t检验（原始资料）配对样本t检验独立样本t检验秩和检验功能 𐟎…对样本秩和检验单样本秩和检验两独立样本秩和检验等级资料秩和检验方差齐性检验功能 𐟓 F检验（方差比检验） Bartlett检验 Levene检验随机数功能 𐟎𒊥‡匀分布正态分布这个计算器不仅功能全面，而且操作简单，适合各种统计需求。无论是科研工作者还是数据分析师，都可以通过它轻松完成各种检验。

如何用卡方检验分析两组数据对比卡方检验（chi-square test）是一种非常有用的统计方法，特别适用于比较两组或多组数据之间的关系。它属于非参数检验，经常用于免疫组化评分与临床特征的相关性分析。今天，我就来教大家如何使用GraphPad软件来进行这种分析。第一步：打开GraphPad并选择模块 𐟓𒊩斥…ˆ，打开GraphPad软件，在“Contingency”模块下选择“Chi-square test of prospective data (aspirin and MI)”。如果你发现频数中有小于5的情况，建议选择Fisher精确检验。如果每个频数都大于5，那么就可以使用卡方检验。第二步：输入数据 𐟓Š 接下来，输入你需要分析的数据。确保你的数据是按照正确的格式输入的，这样软件才能正确地进行计算。第三步：选择分析类型 𐟔 点击“Analyze”，然后选择“Contingency table analyses”下的“Chi-square (and Fisher's exact) test”。在右侧栏中选择你要比较的高低分数组，然后点击“OK”。第四步：选择额外分析 𐟓ˆ 在弹出的对话框中，你可以选择“Odds ratio”和“Chi-square test”。这些选项可以帮助你更深入地了解数据之间的关系。第五步：设置选项 ⚙️ 在第四步的对话框中，点击“Option”，然后选择“双尾（Two-sided）”。点击“OK”后，你就能得到最终的分析结果了。小贴士 𐟒ከ𝯤𛶦示用Fisher's test代替Chi-square test时，前者可以计算出一个确切的P值，而后者是一个近似值。对于大样本来说，差异不大，但对于小样本还是很重要的。总样本数≥40，且所有理论频数≥5时，用Pearson卡方检验。总样本数≥40，但出现一个理论频数在1和5之间时，需要连续矫正。总样本数≥40，且出现两个及以上理论频数在1和5之间时，用Fisher精确检验。总样本数＜40，或理论频数＜1时，用Fisher精确检验。通过以上步骤，你就可以轻松地使用卡方检验来分析两组数据之间的关系了。希望这篇文章对你有所帮助！

数理统计学习心得分享 | 兔兔的学习日记今天的学习真是收获满满！𐟓š 在数理统计方面，我学到了第四章的内容，主要涉及数学方差的假设检验。𐟔 卡方检验是其中的一个重要部分，分为几种情况：当已知u时，双测检验可以通过标准化来实现。注意拒绝域有两个，因为它是双侧的。单测检验也有两种情况：右侧检验是大于t1-alpha，左侧检验是小于alpha/2。未知u的双侧检验，为了避免选出的统计量包含u，采用Fisher定理的统计量，拒绝域不变。未知u的右侧检验，同样使用Fisher定理，但需要利用测度的单调性（这部分明天再细看）。接下来是F检验，它与卡方检验类似，但F分布有两个变量。𐟓Š 分为四种情况：当u1、u2未知时，采用反差检验方法。选取两个修正后的样本方差之比为统计量，拒绝域与卡方分布的下标相同。单侧检验也有类似的处理方法。通过这些学习，我逐渐掌握了第四章的逻辑，各种检验方法的核心步骤是：提出假设、选择统计量、确定拒绝域、带入观测值、判断是否属于拒绝域。𐟒ꊊ继续加油！𐟏ƒ‍♀️

𐟔 SPSS实操：卡方检验（2x2） 𐟤” 你是否在比较两组数据的差异时感到困惑？比如，常规药物和药物A对某病的治疗效果是否有显著差异？卡方检验（2x2）可以帮你解答这个问题！ 𐟓Š 首先，我们要有一个2x2的列联表，也被称为四格表。在这个表中，我们将列出两组数据的疗效情况，例如，对照组和观察组。 𐟒ᠥœ蓐SS中，选择适当的卡方检验方法很重要。当样本量n≥40且每个单元格的期望计数(理论数)≥5时，我们通常选择Pearson卡方检验。如果P值接近0.05，那么Fisher精确检验可能更合适。 𐟔 当样本量不足40或期望计数小于5时，我们应选择Fisher精确检验。在这个例子中，由于总样本量为100且卡方检验结果显示有“2个单元格的期望计数小于5”，我们选择了连续性修正卡方检验。 𐟎‰ 最后，根据卡方检验的结果，我们可以得出结论。例如，在这个例子中，药物A治疗该病的疗效显著优于常规药物（卡方值=4.396，P值=0.036）。 ✨ 通过卡方检验，我们可以更准确地评估两组数据的差异，为医疗研究提供有力的证据支持。现在，你准备好尝试SPSS实操了吗？

SPSS卡方检验：多个率比较的实用指南一、应用条件 𐟓Š 卡方检验的适用条件如下：不超过20%的单元格T值小于5：使用卡方检验。超过20%的单元格T值小于5，且至少有一个T值小于1：使用Fisher确切概率法。多个率或多个构成比的卡方检验存在多重比较步骤：当P≤0.05时，只能说明总体上存在统计学差异，但不能说明任意两组都有差异，需要进行多重比较进一步分析。二、例题分析 𐟓‹ （一）不同血压水平的患者分为：低血压、正常血压、血压高值，观察患儿其不同年龄、不同性别间的差异。（二）结果解释 𐟓ˆ 分组统计描述结果：分别给出Decreased BP组、elevated BP组、normal BP组各自的结局信息，包括发生数以及相应的百分比。对于本例，样本量2545>40，0个单元格 (0.0%) 的期望计数小于5。最小期望计数为12.16，应该选皮尔逊卡方检验，卡方值169.14，P<0.001。三组患儿血压水平在不同年龄中存在着统计学差异。若超过20%单元格的T < 5至少1个T ＜1 ，我们选择Fisher确切概率法。

还整个卡方检验算这种东西，真是贱啊

SPSS卡方检验，咋选？在使用SPSS进行卡方检验时，选择合适的检验方法至关重要。以下是2㗲卡方检验和R㗃卡方检验的使用条件，帮助你做出明智的选择。 2㗲卡方检验使用条件 𐟓Š Pearson卡方检验：当样本总数N≥40，且所有理论频数T≥5时，可以使用Pearson卡方检验。连续校正卡方检验：如果N≥40，但任意一个最小理论频数1≤T＜5，应选择连续校正卡方检验。 Fisher精确概率检验：当N≥40，且有2个及以上最小理论频数1≤T＜5时，应使用Fisher精确概率检验。小样本或低频数情况：如果N＜40，或存在任意T＜1，应直接使用Fisher精确概率检验。接近0.05的情况：当卡方检验的P值接近于0.05时，建议使用Fisher精确检验。 R㗃卡方检验使用条件 𐟓ˆ 普通Pearson卡方检验：当所有理论频数T＞5时，可以使用普通Pearson卡方检验。低频数情况：如果少于20%的理论频数T＞1且＜5，仍可继续使用普通Pearson卡方检验。 Fisher确切概率法：当有≥20%（1/5）个理论频数1＜T＜5时，需要使用Fisher确切概率法。低频数情况：如果至少有1个理论频数＜1，应使用Fisher确切概率法。有序分类变量：当结局变量为有序分类变量时，应采用多组的秩和检验。这些使用条件适用于两个均是无序分类变量的卡方检验，或者不重视单个有序分类变量的卡方检验。在实际应用中，根据数据的特点选择合适的检验方法，以确保结果的准确性。

如何理解统计学中的「自由度」？自由度这个概念在统计学中非常重要，但它的起源和发展却有些曲折。概率论作为一个整体，直到1934年才发展出公理化体系，因此关于自由度的历史资料并不多见。尽管如此，自由度的普及要归功于生物统计学家Fisher在1922年的一篇论文。在这篇论文中，Fisher阐述了卡方检验的原理。他提到，由于在中间过程中使用了四个均值，因此自由度降低了四。这个较为初级的定义后来被扩展为：样本容量减去限制等式的个数。用更高级的语言来说，就是线性子空间的维数。自由度的概念在实际应用中非常有用，特别是在进行统计分析时。理解自由度的本质和计算方法，可以帮助我们更好地解释和预测数据。

临床科研入门𐟓Š：从回顾性研究开始刚进入研究生阶段，很多同学可能对临床科研感到一头雾水。别担心，这里结合个人经验，给大家分享一些适合新手的科研思路，主要针对临床医学研究中的回顾性队列研究（不包括基础实验或医工结合等其他课题）。一、选题来源 𐟎�œ磻礼š或专家共识几乎每种疾病都有相应的学术大会或专家共识，每隔几年就会总结最近的临床争议问题。比如，乳腺癌领域的St Gallen共识。今年的大会投票显示，T1b三阴性乳腺癌在高肿瘤浸润淋巴细胞的情况下是否应该进行术后辅助化疗是一个争议问题。你可以考虑在自己中心使用回顾性队列研究的方式对这个问题进行研究并发表论文，或者检索过去对这个问题的研究并进行Meta分析写作。罕见病例和热门争议话题相反，罕见病例的研究一直是冷门，但内在原因是病例数的稀缺。如果你所在的中心恰好是某些罕见病例的聚集地，可以利用病例数量优势，对罕见病例进行诊断或预后研究。比如，某家医院擅长治疗乳腺癌的眼眶转移，并汇集了全国的眼转移患者，就可以对这部分患者信息进行收集，并开展相应研究。可以参考Risk factors and their diagnostic values for ocular metastases in invasive ductal carcinoma这篇文章。二、数据产生 𐟓ˆ 公共数据库的使用在课题组资源不多时，很多题目可以使用公共数据库来对找到的临床问题进行研究或初步探索。这里我列举一些肿瘤领域常用的公共数据库： SEER：详细的肿瘤登记数据库，可惜没有复发转移数据。 GEO：主要是表达数据，量大，适合做模型。 cBioPortal：里面整合了包含TCGA、CCLE等不同类型数据库的网站。临床病例库的录入如果公共数据库不能完全解决临床争议问题，可以辅以自己中心的病例。录入的过程可能会很枯燥，但尽量一次到位，至少将患者的基本信息、治疗信息、病理、重要的辅助检查录入完善，未来可以反复使用。三、方法实现 𐟔슥›ž顾性队列研究最常使用的方法如下：基线特征卡方检验、Fisher精确检验、t检验、秩和检验。匹配倾向性得分匹配。预测或预后三大回归。后续本账号可能会不时更新来提供一些新手友好向的实现方法。希望这些建议能帮到你，祝你在科研路上顺利前行！

𐟧”逊卡方检验全解析𐟔 𐟔 首先，我们要找到卡方检验的结果部分。在这里，总计中的皮尔逊卡方值就是卡方检验的关键数据，比如本案例中的0.102。𐟓Š 𐟤” 那么，这个卡方值是什么意思呢？其实，它表示两种药品或两种干预方法的效果存在差异的可能性。卡方值越小，这种差异的可能性就越小。𐟒ኊ𐟓 接下来，我们要看P值。在n≥40的情况下，如果最小期望计数＞5，我们就取显著性的第一个数值；如果最小期望计数在1-5之间，就要看似然比后面的数值；如果最小期望计数＜1，则要看线性相关后面的数值。而在n＜40的情况下，或者至少一个期望值＜1，我们就要看Fisher确切率中的数值。𐟧𐟎‰ 本案例中，n＞40，最小期望数值计数为4.46（1＜4.46＜5），所以我们要看似然比后面的数值。P值为0.749＞0.05，这表示两者差异无统计学意义，也就是没有显著差异。𐟎‰ 𐟒ᠩ€š过这样的分析，我们可以更好地理解卡方检验的结果，并做出合理的判断。𐟒က

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