$number{01}独立性检验的基本思想目录•独立性检验概述•样本数据的收集与整理•假设检验的过程与步骤•独立性检验的常用方法•独立性检验的实例分析•独立性检验的注意事项与展望01独立性检验概述什么是独立性检验01独立性检验是一种统计假设检验，用于确定两个或多个样本数据集之间是否存在显著性差异。02它基于样本数据，通过分析样本统计量来判断总体是否存在显著性差异。03独立性检验广泛应用于医学、社会科学、生物学等领域。通过分析样本数据，判断总体是否存在差异，为进一步分析提供依据。在社会科学研究中，独立性检验可用于比较不同组之间的差异，例如男女工资水平的差异；在医学研究中，独立性检验可用于比较不同治疗方案的效果。确定两个或多个样本数据集之间是否存在显著性差异。独立性检验的目的基于样本数据计算统计量，如卡方检验、Fisher'sexacttest等。根据样本数据推断总体特征，如总体比例、总体均值等。设定显著性水平，确定临界值。根据统计量的值判断是否拒绝原假设，即是否存在显著性差异。如果拒绝原假设，则认为两个或多个样本数据集之间存在显著性差异；如果不拒绝原假设，则认为样本数据集之间不存在显著性差异。0102030405独立性检验的基本思想02样本数据的收集与整理123样本数据的收集方法网络调查利用互联网平台进行在线调查，收集数据。随机抽样通过随机抽样的方式获取样本数据，确保样本的代表性和无偏性。目的性抽样根据研究目的和要求，选择符合条件的样本进行调查和收集数据。数据可视化数据清洗数据转换数据的整理与展示通过图表、图像等形式将数据展示出来，便于观察和分析。对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值和重复数据。将数据转换为统一格式，便于后续处理和分析。对数据进行描述性统计，如平均数、标准差、中位数等，以了解数据的集中趋势和离散程度。对数据进行初步的探索性数据分析，如箱线图、散点图等，以了解数据的基本分布和变量之间的关系。数据的初步分析探索性数据分析描述性统计03假设检验的过程与步骤提出原假设（nullhypothesis）和备择假设（alternativehypothesis）。原假设通常是研究者希望证明的假设，备择假设则是与原假设相反的假设。在原假设为真时，决定接受或拒绝原假设。假设的提根据样本数据计算统计量，如卡方统计量、Fisher'sexacttest等。根据统计量的分布，确定样本数据是否符合预期分布。样本数据的分布根据样本数据和统计量的分布，计算出临界值。临界值的选择将直接影响假设检验的结论。临界值的确定VS根据样本数据和临界值，判断是否拒绝原假设。如果拒绝原假设，则认为两个样本之间存在显著差异；否则，认为两个样本之间无显著差异。假设检验的结论04独立性检验的常用方法适用情况卡方检验主要用于比较观察频率和期望频率之间的差异，常用于检验两个分类变量之间是否独立。原理卡方检验基于假设，即观察频率和期望频率之间的差异是由于随机误差引起的。如果差异过大，则拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在依赖关系。计算方法卡方检验的计算方法包括计算卡方统计量、计算自由度和计算p值。卡方统计量越大，说明观察频率和期望频率之间的差异越大。自由度等于观察频数减去期望频数减去1。p值表示拒绝原假设的依据，通常选择0.05作为显著性水平。卡方检验适用情况Fisher'sexacttest主要用于分析两个分类变量之间的关联性，特别是当样本量较小时。原理Fisher'sexacttest基于超几何分布理论，通过计算超几何分布函数来评估观察结果出现的概率。如果概率值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在关联性。计算方法Fisher'sexacttest的计算方法包括选择显著性水平、计算超几何分布函数和计算概率值。超几何分布函数的参数包括观察频数、期望频数和总样本量。Fisher'sexacttest010203适用情况McNemar'stest主要用于分析两个配对分类变量之间的关联性，例如同一受试者在不同时间点的测试结果。原理McNemar'stest基于二项分布理论，通过比较实际观察频数和期望频数的差异来评估两个分类变量之间的关联性。如果差异过大，则拒绝原假设，认为两个配对分类变量之间存在关联性。计算方...
