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Graphpad 分析教程 | 不会 SPSS，也能搞定卡方检验

卡方检验是一种常用的假设检验方法，属于非参数检验，主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。它包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。今天继续给大家介绍 graphpad 统计分析系列教程中的卡方检验。同样还是以 sample data 来给大家介绍。1. 打开软件，在 contingency 模块下，如下图进行选择注：如果期望频数有其中之一小于 5，那么就应该使用 Fisher 精确检验，如果每个频数都大于

SPSS 卡方检验常见的 5 大误区，你踩过吗？

卡方检验对原始数据有一定的要求，只有符合卡方检验前提条件的数据才可以使用卡方检验，否则，必须改用其他检验方法。因此，没有充分了解卡方检验的前提条件，就有可能进入卡方检验的误区，从而你导致统计结论不准确，对科研成果的准确性造成巨大影响。小编整理了小伙伴容易陷入的卡方检验 5 大误区，来瞅瞅你中招了没？误区 1：总样本量低于 40，不能使用卡方检验卡方检验的第一个前提条件是要求总样本量大于 40，如果总样本小于或者等于 40 时，卡方检验失效，要改用 Fisher 确切概率法。误区 2：理论

繁殖值reproductive value

表示处于某一年龄的个体，在其以后的时间内所产的后代对该种群大小的影响程度的指标。系由R.A.Fisher （ 1930 ）提出的，设 t 龄时的平均生存率为 l t ，平均产仔率为 mt ，瞬时自然增加率为 r ，则 x 龄个体的繁殖值（ v x）为   　　v 0 为出生时的繁殖值，各龄的繁殖值一般以 v=1 求其相对值，一般以开始繁殖年龄的雌性繁殖值为最高，超过繁殖年龄则变成 0 。在稳定的种群中其 r=0 ， v 0 =1 。增加着的种群其现时