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统计学中的X平方念作卡方。统计学中的P值和卡方计算方法是：先根据资料特点选择适合的卡方检验公式，将资料数据带入公式计算得到卡方值，再根据已经确定的检验水准结合自由度，通过查专用工具表即卡方值表，查得对应的接受假设的界值，将计算得到的卡方值与此值比较，从而得到接受假设的概率值，即P值。
P值 ？ ？ 你这个每组的出现创面渗出或者创面感染的数目太少了，卡方结论：试验组对照组差异无统计学意义 我也愁 这得用Fisher确切概率
p就是犯第一类错误的概率，即原假设为真，被拒绝的概率，一般控制其小于因为在医学中，我们宁可犯第一类错误，即原假设为真，被拒绝的概率，也不能容忍接收一个错误的假设
你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。
X=(X1+X2+...+Xn)/n就是用直接法求算术均数再平方；P=L+(n*x%-f{L})*i{x}/f{x}{}内为右下角标这下应该不难了~
你给的信息太少了，不知道你要求什么的P值啊？你把整体的题目给出来啊！
如果是计算两组间机械化静脉炎、置管局部感染、导管阻塞、血栓形成、导管异位的差异：X^2 = , df = 4, p= 结论，试验组与对照组各病之间差异无统计学意义。
统计学中的X平方念作卡方。统计学中的P值和卡方计算方法是：先根据资料特点选择适合的卡方检验公式，将资料数据带入公式计算得到卡方值，再根据已经确定的检验水准结合自由度，通过查专用工具表即卡方值表，查得对应的接受假设的界值，将计算得到的卡方值与此值比较，从而得到接受假设的概率值，即P值。
不知道你想要计算的是总的卡方还是每组之间的比较：根据你提供的数据：X2= , df = 5, p= 两组之间差异有统计学意义
是概率p值和卡方值sas程序：data nn;input x$ y$ count@@;cards;ob l 84 ob m 36 ob h 3 co l 42 co m 74 co h 8 ;proc freq;tables x*y /chisq expected;weight count;run;结果：卡方值= p <
你这个每组的出现创面渗出或者创面感染的数目太少了，卡方检验要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 这得用Fisher确切概率吧。。。。卡方貌似做不了 卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，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。T为理论数。T计算公式丅RC＝nRnc／N，丅RC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。其他：t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。 T代表每个格子中的理论频数。 计算方法： 卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。 每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为71*(91/113)=，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。 卡方检验要求： 最好是大样本数据。一般每个个案最好出现一次，四分之一的个案至少出现五次。如果数据不符合要求，就要应用校正卡方。 利用统计学软件分析结果如下： data kafang; input row column number @@; cards; 1 1 52 1 2 19 2 1 39 2 2 3 ; run; proc freq; tables row*column/chisq; weight number; run; 扩展资料 一、卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的无效假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。 该检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。 如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。 二、卡方值的计算与意义 χ2值表示观察值与理论值之问的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。 1、设A代表某个类别的观察频数，E代表基于解析失败 (PNG 转换失败; 请检查是否正确安装了 latex, dvips, gs 和 convert): H_0 计算出的期望频数，A与E之差称为残差。 2、显然，残差可以表示某一个类别观察值和理论值的偏离程度，但如果将残差简单相加以表示各类别观察频数与期望频数的差别，则有一定的不足之处。因为残差有正有负，相加后会彼此抵消，总和仍然为0，为此可以将残差平方后求和。 3、另一方面，残差大小是一个相对的概念，相对于期望频数为10时，期望频数为20的残差非常大，但相对于期望频数为1 000时20的残差就很小了。考虑到这一点，人们又将残差平方除以期望频数再求和，以估计观察频数与期望频数的差别。 参考资料来源：百度百科-卡方检验 1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。 2、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。 计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。 统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。 参考资料：百度百科-统计学 你说的这个t值是统计中的值吗？实际t值用公式t=（样本平均数x-总体平均数u）/(样本标准差s/根号（样本容量n）)计算。如果是临界t值，则可用Excel中的粘贴函数TINV计算，也可通过查t值表得到。希望对你有所帮助。医学论文t值计算方法