最小預計計數<20%,此時用皮爾遜卡方就行,對應p值小於顯著水平0.05拒絕原假設,住房條件與婆媳關係有相關性(p_值<0.05)
由於這是定類與定類變數之間(如果是定類與定序,把定序轉為定類都放到名義中分析)的分析,關於因果性關係強度的lambda(l)就派上用場了
lambda是基於pre上的相關測度,即反映了當用乙個變數的值來**其他變數的值時誤差的減少量,
1.對稱:兩變數對稱考量時值為0.124
2.婆媳關係對住房條件的影響為0.117
3.住房條件對婆媳關係的影響為0.131
可見沒有太大相關性(值在0~1之間與0接近相關性較弱)
phi為0.257,說明婆媳關係與住房條件雖然沒有太大因果相關性,但有強相關性
一般方向與對稱度量各個係數相差不大,都在 0~1 ,離 0 較小的因果性關係就較小
卡方檢驗（詳解）
卡方檢驗 卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法。屬於非引數檢驗，主要是比較兩個及兩個以上樣本率 構成比 以及兩個分類變數的關聯性分析。根本思想在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或者擬合優度問題。舉例一 想知道喝牛奶對感冒發病率有沒有影響。喝牛奶組和不喝牛奶組的感冒率為30.94 和25....
卡方檢驗隨筆
一 什麼是卡方檢驗 考慮這樣乙個場景 有一枚硬幣，我們希望知道，這枚硬幣是否是均勻的。於是我們拋了100次，檢視正面和反面的次數，根據這個結果來判斷這個硬幣是否為均勻的。1 有50次正面，50次反面，那麼我們覺得基本上這個硬幣是均勻的 2 有55次正面，45次反面，我們也覺得硬幣差不多是均勻的 3 ...
卡方檢驗，U檢驗，t檢驗，F檢驗
卡方檢驗 主要用於等級資料 t檢驗 適用於計量資料 正態分佈 方差具有齊性的兩組間小樣本比較。包括配對資料間 樣本與均數間 兩樣本均數間比較三種，三者的計算公式不能混淆。也可以這樣理解主要是用於小樣本 樣本容量小於30 的兩個平均值差異程度的檢驗方法。u檢驗 檢驗應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣...