卡方检验结果分析.doc

1、样本的基本信息：一、样本总数 56二、性别：男 27 人，女 29 人三、年级：大二四、民族：汉族 25 人，少数民族 31 人五、学院：社心学院 16 人，管理学院 12 人，旅历学院 17 人，计科学院 11 人性别与其它因素的关系：1、平时阅读情况与性别的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 2.128a 2 .345 .339b .215 .463似然比 2.151 2 .341 .304b .183

2、.424Fisher 的精确检验 2.098 .375b .248 .502线性和线性组合 2.052c 1 .152 .089b .015 .164 .054b .000 .113有效案例中的 N 55a. 2 单元格(33.3%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 4.25。b. 基于 56 采样表，启动种子为 705346993 。c. 标准化统计量是 1.432。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.345 大于0.05，因而有理由接受H 0，拒绝H 1，因此平时阅读情况与性别不存在显著性差异。

3、2、有否阅读计划与性别的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 4.112a 2 .128 .071b .004 .139似然比 4.253 2 .119 .071b .004 .139Fisher 的精确检验 3.930 .071b .004 .139线性和线性组合 4.037c 1 .045 .018b .000 .053 .000b .000 .052有效案例中的 N 56a. 2 单元格(33.3%) 的

4、期望计数少于 5。最小期望计数为 2.41。b. 基于 56 采样表，启动种子为 705346993 。c. 标准化统计量是 2.009。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson精确检验，其中sig值0.128 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。3、阅读方式与性别的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方

5、 3.801a 3 .284 .214b .107 .322似然比 3.910 3 .271 .232b .122 .343Fisher 的精确检验 3.924 .161b .065 .257线性和线性组合 1.130c 1 .288 .268b .152 .384 .107b .026 .188有效案例中的 N 56a. 4 单元格(50.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .96。b. 基于 56 采样表，启动种子为 705346993 。c. 标准化统计量是 -1.063。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数少于5，最小期望计数为0.96接近1，因而

6、使用fisher精确检验，其中sig值 0.161大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1 ，因此有否阅读计划与性别不存在显著性差异。4、对课外阅读的看法与性别的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 .315a 2 .854 .964b .916 1.000似然比 .315 2 .854 .964b .916 1.000Fisher 的精确检验 .390 .964b .916 1.000线性和线性组合 .06

7、2c 1 .803 .893b .812 .974 .429b .299 .558有效案例中的 N 56a. 1 单元格(16.7%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 4.82。b. 基于 56 采样表，启动种子为 705346993 。c. 标准化统计量是 .250。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.857 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对课外阅读的看法与性别不存在显著性差异。5、阅读量的趋势与性别的关系交叉表计数性别男 女 合计上升趋势 10 3 13下降趋势 11 14 2

8、5你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势基本不变 6 12 18合计 27 29 56卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 6.066a 2 .048 .018b .000 .053似然比 6.305 2 .043 .018b .000 .053Fisher 的精确检验 5.937 .018b .000 .053线性和线性组合 5.291c 1 .021 .018b .000 .053 .018b .000 .053

9、有效案例中的 N 56a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 6.27。b. 基于 56 采样表，启动种子为 705346993 。c. 标准化统计量是 2.300。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.048 小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势与性别存在显著性差异。6、是否有足够的时间进行课外阅读与性别的关系卡方检验 d值 df渐进 Sig. (双侧)精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) 点概率Pearson 卡方 2.195a 1 .139 .

10、176 .113连续校正 b 1.459 1 .227似然比 2.209 1 .137 .176 .113Fisher 的精确检验 .176 .113线性和线性组合 2.155c 1 .142 .176 .113 .074有效案例中的 N 55a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 11.29。b. 仅对 2x2 表计算c. 标准化统计量是 1.468。d. 对于 2x2 交叉制表，提供精确结果而不是 Monte Carlo 结果。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.139大于0.05

11、，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够时间进行课外阅读与性别不存在显著性差异。民族与其它因素的关系：1、平时阅读情况与民族的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 2.183a 2 .336 .357b .232 .483似然比 2.197 2 .333 .357b .232 .483Fisher 的精确检验 2.207 .357b .232 .483线性和线性组合 1.720c 1 .190 .143b

12、 .051 .235 .071b .004 .139有效案例中的 N 55a. 2 单元格(33.3%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 4.09。b. 基于 56 采样表，启动种子为 1993714141 。c. 标准化统计量是 1.312。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为55，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.336 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此平时阅读情况与民族不存在显著性差异。2、有否阅读计划与民族的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区

13、间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 1.418a 2 .492 .500b .369 .631似然比 1.417 2 .492 .518b .387 .649Fisher 的精确检验 1.499 .500b .369 .631线性和线性组合 1.344c 1 .246 .339b .215 .463 .179b .078 .279有效案例中的 N 56a. 2 单元格(33.3%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 2.23。b. 基于 56 采样表，启动种子为 1649056498 。c. 标准化统计量是 1.

14、159。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.492 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此有否阅读计划与民族不存在显著性差异。3、阅读方式的偏好与民族的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 3.295a 3 .348 .304b .183 .424似然比 4.041 3 .257 .286b .167 .404

15、Fisher 的精确检验 2.923 .339b .215 .463线性和线性组合 .236c 1 .627 .661b .537 .785 .357b .232 .483有效案例中的 N 56a. 4 单元格(50.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .89。b. 基于 56 采样表，启动种子为 1993714141 。c. 标准化统计量是 -.486。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5，最小期望计数为0.89接近1，因而使用fisher精确检验，其中sig值 0.339大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1 ，因此阅读方式的偏好与民族不存在

16、显著性差异。4、对进行课外阅读的看法与民族的关系卡方检验Monte Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 .271a 2 .873 .839b .743 .935似然比 .271 2 .873 .839b .743 .935Fisher 的精确检验 .328 .839b .743 .935线性和线性组合 .000c 1 .995 1.000b .948 1.000 .518b .387 .649有效案例中的 N 56a. 1 单元格(

17、16.7%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 4.46。b. 基于 56 采样表，启动种子为 1993714141 。c. 标准化统计量是 -.007。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.873 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此对进行课外阅读的看法与民族不存在显著性差异。5、课外阅读量趋势与民族的关系交叉表计数民族汉族 少数民族 合计上升趋势 3 10 13下降趋势 10 15 25你认为你现在的课外阅读量是呈什么趋势基本不变 12 6 18合计 25 31 56卡方检验Monte

18、Carlo Sig.(双侧) Monte Carlo Sig.(单侧)95% 置信区间 95% 置信区间值 df渐进 Sig. (双侧)Sig. 下限 上限 Sig. 下限 上限Pearson 卡方 6.198a 2 .045 .000b .000 .052似然比 6.378 2 .041 .000b .000 .052Fisher 的精确检验 6.015 .000b .000 .052线性和线性组合 5.958c 1 .015 .000b .000 .052 .000b .000 .052有效案例中的 N 56a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 5.80。b. 基

19、于 56 采样表，启动种子为 1993714141 。c. 标准化统计量是 -2.441。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.045 小于0.05，因而有理由拒绝H0，接受H1，因此阅读量趋势在汉族和少数民族中存在显著性差异。6、是否有足够的时间进行课外阅读与民族的关系卡方检验 d值 df渐进 Sig. (双侧)精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) 点概率Pearson 卡方 .720a 1 .396 .425 .283连续校正 b .329 1 .566似然比 .720 1 .396 .425 .283Fisher 的精确检验 .425 .283线性和线性组合 .707c 1 .401 .425 .283 .152有效案例中的 N 55a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 10.45。b. 仅对 2x2 表计算c. 标准化统计量是 .841。d. 对于 2x2 交叉制表，提供精确结果而不是 Monte Carlo 结果。结论：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为56，大于40，期望计数小于5大于1，因而使用pearson卡方检验，其中sig值0.396 大于0.05，因而有理由接受H0，拒绝H1，因此是否有足够的时间与民族不存在显著性差异。