词条 | 独立性检验 | |||||||||||||||||||||||||
类别 | 中文百科知识 | |||||||||||||||||||||||||
释义 | 独立性检验dulixing jianyan指以列联表形式出现的两种分类准则是否独立的假设检验。若否定假设,就认为两种分类准则之间存在关联性或相依性。列联表的记数形式见表1。 表1 K×C的列联表 则的各种情形(即列数)。若A、B独立,则P(AiBj)=P(Ai)P(Bi),而P(Ai)= ![]() ![]() ![]() 它服从于自由度为(K-1)(C-1)的X2分布。 [例] 调查家庭经济状况为上、中、下三类的高中毕业生150人,他们对于报考师范大学的态度亦有三种:愿意、不愿意、未定。其人数分布情况如下。问学生对报考师范大学的态度是否与家庭经济状况有关?
设H0学生报考师范大学的态度与家庭经济状况独立(或无关)。若用前部分公式计X2值,则先计理论值fe=ni.n.j/N,并把结果写入表中括号内;若用后部分公式计(此法较为准确),则可直接代入公式: ![]() 依f=(3-1)(3-1)=4及a=0.05查X2分布表得X(4)0.052=9.49,因X2>X(4)0.052,故拒绝H0,即学生报考师范大学的态度与家庭经济状况有关。 在表1中,当A、B均为二种可能性时,表1为2×2的列联表(见下表)。此时可用下式计X2值: ![]() 当检验结果为拒绝H0时,则可用下式计算这两种分类准则之间的关联程度 ![]() 式中 X2——所计得的值 N——总次数 C——列联系数 在上例中把X2=11.423及N=150代入上式得: ![]() 此处无需对C再作显著性检验。列联系数是两类准则关联程度的一种测度。 独立性检验关于两个对象(事件,属性或随机变量)独立的统计假设的检验,最常用的有:一、对于大样本,是皮尔逊x2检验;二、对于小样本,是基于超几何概率的直接检验,正态相关分析和等级相关分析,在一定意义下也可以处理独立性检验问题。常被应用于测验分数统计中。 |
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