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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代做Spss列聯(lián)表分析，假如有理論頻數(shù)小于5，應(yīng)該看連續(xù)校正還是fisher的精確檢驗(yàn)?zāi)?？急?？
做Spss列聯(lián)表分析，假如有理論頻數(shù)小于5，應(yīng)該看連續(xù)校正還是fisher的精確檢驗(yàn)?zāi)?？急?？
2023-05-31
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在進(jìn)行SPSS列聯(lián)表分析時(shí)，如果一些理論頻數(shù)小于5，那么該如何選擇恰當(dāng)?shù)姆椒?？這是一個(gè)重要的問題，因?yàn)樵谶@種情況下，傳統(tǒng)的卡方檢驗(yàn)可能會(huì)失效或者不準(zhǔn)確。

在這種情況下，可以考慮使用連續(xù)校正或者Fisher精確檢驗(yàn)之一。下面將詳細(xì)介紹這兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及具體實(shí)現(xiàn)方法。

  1. 連續(xù)校正方法

連續(xù)校正方法是目前最廣泛使用的一種解決低理論頻數(shù)問題的方法。其基本思路是通過對(duì)列聯(lián)表中某些單元格的觀察頻數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使得所有的理論頻數(shù)都大于等于5。具體實(shí)現(xiàn)方法有多種，其中最常用的是Yates和Pearson兩種方法。

（1）Yates連續(xù)校正法

在Yates連續(xù)校正法中，我們需要對(duì)每個(gè)單元格的觀察頻數(shù)都減去0.5，然后再應(yīng)用卡方檢驗(yàn)。這樣可以有效地緩解低理論頻數(shù)的問題。但需要注意的是，在樣本較小的情況下，這種方法可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏離真實(shí)值。

（2）Pearson連續(xù)校正法

Pearson連續(xù)校正法與Yates方法類似，但是它對(duì)每個(gè)單元格的觀察頻數(shù)的調(diào)整方式略有不同。具體來說，它將每個(gè)單元格的觀察頻數(shù)都減去其對(duì)應(yīng)的理論頻數(shù)除以該單元格的標(biāo)準(zhǔn)誤差。這種方法可以更好地適應(yīng)樣本較小的情況，但是需要計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差，比較復(fù)雜。

  1. Fisher精確檢驗(yàn)方法

Fisher精確檢驗(yàn)法是一種在列聯(lián)表中使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。它不依賴于大樣本理論，而是通過直接計(jì)算所有可能的列聯(lián)表，來尋找與觀察到的列聯(lián)表具有相同或更極端差異的列聯(lián)表的概率。這種方法特別適用于樣本量很小，或者某些單元格的理論頻數(shù)非常小的情況。

具體實(shí)現(xiàn)方法是使用SPSS中的Exact Tests功能，在進(jìn)行卡方檢驗(yàn)時(shí)選擇“Fisher Exact”即可。需要注意的是，這種方法的計(jì)算成本比較高，因此在樣本較大的情況下，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間較長。

綜上所述，當(dāng)進(jìn)行SPSS列聯(lián)表分析時(shí)，如果出現(xiàn)了低理論頻數(shù)的問題，可以選擇連續(xù)校正或者Fisher精確檢驗(yàn)方法來解決。具體選擇哪種方法，應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)情況和實(shí)際需要來決定。如果樣本量較小，建議使用Fisher精確檢驗(yàn)方法；如果樣本量較大，則可以考慮使用連續(xù)校正方法。此外，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，還應(yīng)該注意避免過度依賴統(tǒng)計(jì)顯著性，而應(yīng)該結(jié)合實(shí)際背景和專業(yè)知識(shí)來進(jìn)行綜合分析。

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