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第7章

分类数据分析1第7章分类数据分析——目录7.1一个分类变量的拟合优度检验7.2两个分类变量的独立性检验7.3卡方检验中需要注意的地方2

37.1一个分类变量的拟合优度检验拟合优度检验的原假设和备择假设的一般形式如下：4

7.1一个分类变量的拟合优度检验H0：观察频数与期望频数一致H1：观察频数与期望频数不一致拟合优度检验的检验统计量如下：

7.1一个分类变量的拟合优度检验

56例：B连锁餐厅老板想要了解顾客在餐厅就餐时最喜欢的主食，对120位顾客进行调查，结果如表7-1所示。试评价顾客在这四种主食中选择时是否存在明显偏好。表7-1120人样本中最爱点的主食

7.1一个分类变量的拟合优度检验最爱点的主食频数杂粮24面条29米饭32馒头35合计1207

SPSS输出的结果如表7-2和表7-3所示：

注意拟合优度检验除了可以处理期望频数相同的数据，同样可以处理期望频数不同的分类数据。7.1一个分类变量的拟合优度检验

观察数期望数剩余残差杂粮2430.0-6.0面条2930.0-1.0米饭3230.02.0馒头3530.05.0总数120

主食偏好卡方2.200df3渐近显著性.532表7-2顾客主食偏好的拟合优度检验（一）人数表7-3顾客主食偏好的拟合优度检验（二）检验统计量8

7.2两个分类变量的独立性检验利用χ2检验来判断两个分类变量是否有关联

独立性检验的原假设和备择假设的一般形式如下：

7.2两个分类变量的独立性检验

独立性检验的检验统计量如下：

97.2两个分类变量的独立性检验

10例：葡萄酒行业协会想要了解饮酒者性别与葡萄酒偏好是否有关联，对200名饮酒者进行调研，其中男性132人、女性68人，共三种葡萄酒类型：甜葡萄酒、半干葡萄酒、干葡萄酒，样本资料见表7-4。试评价饮酒者性别与葡萄酒偏好是否独立。表7-4男性与女性饮酒者葡萄酒偏好的样本资料

7.2两个分类变量的独立性检验葡萄酒偏好饮酒者性别合计男性女性甜葡萄酒513990半干葡萄酒562177干葡萄酒25833合计132682001112

SPSS输出的结果如表7-5和表7-6所示：

7.2两个分类变量的独立性检验表7-5饮酒者性别与葡萄酒偏好的频数分布饮酒者性别*葡萄酒偏好交叉制表

饮酒者性别合计男女葡萄酒偏好甜葡萄酒计数513990期望的计数59.430.690.0半干葡萄酒计数25833期望的计数21.811.233.0干葡萄酒计数562177期望的计数50.826.277.0合计计数13268200期望的计数132.068.0200.0

值df渐进Sig.(双侧)Pearson卡方6.4472.040似然比6.4612.040有效案例中的N200

7.3卡方检验中需要注意的地方卡方检验中需要注意的地方有：单元数量为2，各单元的期望频率需大于5，如表7-7；单元数量大于2，期望频率小于5的单元比例不超过20%，如表7-8。特殊情况该如何处理：扩大样本量；将期望频数小于5的类别合并。单元190922

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