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标题:
独立性检验(sashelp)
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作者:
shiyiming
时间:
2010-10-22 22:33
标题:
独立性检验(sashelp)
From SAS_Miner's blog on Sina
<p>如何利用皮尔森的卡方检定来检验一组样本里两个类别变量的关系 即这两个变量到底是独立无关或者是互相有关连的? 举例说
我们想知道加工出口区的工人对妇女解放及独身子女政策这两件事的看法是否互相有关连? 我们可抽样调查两百名工人 问他们两个问题 问题一
您是否赞成妇女解放运动? (是 否) 问题二 您是否认为取消独身子女政策? (应该不应该) 请读者注意 这一类型的统计检定<br />
一般均无法预知到底有多少人会赞成 (或不赞成) 妇解运动或独身子女政策所以边际频率<br />
将由抽样调查的结果获得 总人数 (N=200)
是唯一一个可事先控制的数据假设获得的数据如下表所列<br />
独身子女政策<br />
应该保留<br />
独身子女政策应<br />
该取消<br />
总数<br />
赞成妇解 98 22 120<br />
不赞成妇解 0 80 80<br />
总数 98 102 200<br />
此例的虚无假设是 工人对这两件事情的看法是无关连的 现用皮尔森 卡方检定来决定是否应接受或拒绝此虚无假设。</P>
<p> </P>
<p><font COLOR="#0000FF">DATA WOMEN;<br />
INPUT LIBERTY $ ONECHILD $ COUNT;<br />
CARDS;<br />
AGREE YES 98<br />
AGREE NO 22<br />
DISAGREE YES 0<br />
DISAGREE NO 80<br />
;<br />
PROC FREQ;<br />
WEIGHT COUNT;<br />
TABLES LIBERTY*onechild/CHISQ;<br />
RUN;</FONT></P>
<p> </P>
<p><font COLOR="#0000FF">结 果<br />
卡方检定达到非常显著的程度 (P<0.001) 而且呈极高的关系
(绝对值=.80 或 .625)<br />
所以 根据数据的次数分布 我们可下结论说 赞成妇解的受试者也倾向赞成无条件的堕<br />
胎 (98 人) ；反之 不赞作妇解的受试者也同时不支持无条件的堕胎 (80
人)。</FONT></P>
<p> </P><div style="border-top: 1px solid rgb(203, 217, 217); padding-top: 20px; padding-bottom: 10px;">
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