sas卡方检验

表4.3不是已经给了自由度df=2吗？
df=(m-1)*(n-1),也就是行数-1，列数-1
提供SAS程序：
data gt;
do a=1 to 2;
do b=1 to 3;
input x@@;
output;
end;
end;
cards;
261 48 68
86 384 56
;
proc freq;
weight x;
tables a*b/chisq;
run;

得出卡方值=335.39 ，分布有差异。
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Chi-Square2 335.2943 <.0001 likelihood="" ratio="" chi-square2="" 366.3929=""><.0001 mantel-haenszel="" chi-square1="" 98.5513=""><.0001 phi="" coefficient="" 0.6094="" contingency="" coefficient="" 0.5204="" cramer's="" v="" 0.6094="" --------------------------------------------------="" spss结果也是类似的="" 注：卡方计算是有条件的，比如总数大于40，否则只能用fisher精确概率法="" --------------------------="" 表4.4中说的是单项比较，乍一看貌似很荒唐，因为卡方最少也是四格表，光光2个数字是不能做卡方检验的="" 你仔细看看那个备注，看看="" 到底是哪个跟哪个在比，我猜测估计是放弃与不放弃，但是算了下又不对。="">

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　　卡方检验试用条件

1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小.
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
1.所有的理论数t≥5并且总样本量n≥40,用pearson卡方进行检验.
2.如果理论数t＜5但t≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.
3.如果有理论数t＜1或n＜40,则用fisher’s检验.
上述是适用于四格表.
r×c表卡方检验应用条件：
1.r×c表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数.我的实验中也不符合r×c表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
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