如何在 Excel 中进行卡方检验：分步指南

卡方检验是一种方便的统计工具，用于确定两个分类变量之间是否存在显着关联。 Excel 是我们很多人都熟悉的程序，它有一个功能，允许用户执行卡方检验，而无需手动完成所有计算。这是一个相对简单的过程，涉及在列联表中设置数据并使用卡方函数获取 p 值。

在深入了解这些步骤之前，让我们先了解一下我们要做什么。这些步骤将指导您将数据输入 Excel、设置列联表以及使用 Excel 的 CHISQ.TEST 函数来确定变量之间是否存在统计上显着的关联。

第 1 步：整理您的数据

首先，您需要组织数据。

您的数据应采用列联表格式，其中行代表一个变量，列代表另一个变量。表中的每个单元格应包含相应变量组合的频率计数。

步骤2：输入CHISQ.TEST函数

组织数据后，您将 CHISQ.TEST 函数输入到空白单元格中。

为此，请键入“=CHISQ.TEST(”，然后选择观察值的范围，然后选择预期值的范围。预期值通常是基于变量之间不存在关联的假设来计算的。

第 3 步：解释结果

输入 CHISQ.TEST 函数后单元格中显示的结果是 p 值。

p 值小于 0.05 通常表明变量之间存在统计上显着的关联。如果较高，可能没有足够的证据表明存在显着关联。

完成这些步骤后，您将更清楚地了解研究中的两个分类变量之间是否存在显着关系。请记住，p 值并不衡量关联的强度或方向；而是衡量关联的强度或方向。它只是告诉您该关联是否具有统计显着性。

了解更多：如何将 Square Reader 连接到 iPad：简单的分步指南

提示：在 Excel 中增强卡方检验

• 确保列联表中准确表示您的数据，因为此处的错误可能会导致不正确的结果。
• 如果您不确定如何计算预期频率，Excel 可以使用预期频率公式为您执行此操作。
• 请记住检查卡方检验的假设：至少 80% 的单元格的预期频率应至少为 5。
• 将范围输入 CHISQ.TEST 函数时，请务必仔细检查范围以避免错误。
• 将 p 值与其他统计分析结合使用，可以更全面地了解您的数据。

常见问题解答

卡方检验中的 p 值表示什么？

p 值表示如果变量之间没有实际关联，则偶然观察到结果的概率。

我可以在 Excel 中对两个以上变量执行卡方检验吗？

Excel 的 CHISQ.TEST 函数是为 2×2 列联表设计的。对于较大的表格，您可能需要使用更高级的统计软件。

如果我的预期频率低于 5，我该怎么办？

如果许多预期频率小于 5，则卡方检验可能不合适。您可以尝试组合某些类别或使用不同的统计检验，例如费舍尔精确检验。

我可以对数值数据使用卡方检验吗？

卡方检验专门用于分类数据。如果您的数据是数值数据，您可能需要对其进行分类或使用不同的测试。

卡方检验和 Fisher 精确检验有什么区别？

卡方检验是一种近似值，在样本量较大时有效，而费舍尔精确检验对于所有样本量都是准确的，更适合小样本。

概括

1. 整理您的数据
2. 输入 CHISQ.TEST 函数
3. 解释结果

结论

Excel 中的卡方检验对于任何涉足统计分析的人来说都是一个强大的工具。这不仅适用于数学家或统计学家；也适用于数学家或统计学家。营销人员、社会学家，甚至学生都可以从了解该测试的工作原理中受益。通过执行上述步骤，您将能够快速确定变量之间是否存在显着关联，这可以指导您后续的决策或研究。

Excel 使其易于使用且相对容易，但请记住，该工具的好坏取决于使用它的人。确保您的数据干净且组织正确，并始终考虑您的发现的背景。如果您仍然不确定，有大量资源可以帮助您掌握 Excel 及其他软件中的卡方检验。不断学习，不断分析，您将能够发现隐藏在数据中的故事。