同质性和独立性的卡方检验,计算I x J的P值,以评估表格行和列之间的独立性。详细步骤和方法可参考DeltaProt工具箱,网址:http://services.cbu.uib.no/software/deltaprot/。输入数据矩阵X表示观察频率单元(I x J -table)。支持的方法包括:'RC':Read-Cressie功率发散统计(默认,lambda=2/3)、'Pe':标准Pearson卡方距离(lambda=1)、'LL':对数似然比距离(lambda=0)。输出为P值,通过卡方分布近似计算,适用于所有方法的零假设。在小表格中,'RC'方法相对于'Pe'方法稍优。详细信息请参考Thorvaldsen, S.、Flå, T.和Willassen, NP。
同质性和独立性检验三种不同卡方检验(Read-Cressie、Pearson或Log Likelihood)-matlab应用开发
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输入:- x:m×n 列联表,其中 m 为行数,n 为列数。
输出:- h:检验结果。- 1 表示在 5% 显着性水平上拒绝原假设。- 0 表示在 5% 显着性水平上未能拒绝原假设。- p:观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。- X2:卡方检验统计量。
可选输入:- alpha:显着性水平。默认值为 0.05。
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