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列联表与独立性检验的解释
列联表比较两个分类变量是否有关。检验评估“若总体独立,当前差异是否显得异常”,不直接计算某个假设为真的概率。
二乘二列联表
设观测计数为
| B类 | 非B类 | 合计 | |
|---|---|---|---|
| A类 | a | b | a+b |
| 非A类 | c | d | c+d |
| 合计 | a+c | b+d | n |
独立假设下,各格期望计数为对应行总数乘列总数再除以 。各边际和正时,Pearson统计量为
它等于各格 之和。可直接核验:记两行和为 ,两列和为 ,则各格期望为 ,四个“观测减期望”依次为 、其相反数、其相反数、它本身。因此平方后求和得到
其中使用 。
使用与例子
若表为 ,各格期望数都是 ,所以 。将该值与题目给定显著性水平对应的临界值比较,再决定是否拒绝独立假设。
使用近似检验需要观测可合理视为独立、分类互斥,并有足够的期望计数;入门通常检查各格期望计数不少于 。稀疏表不能机械套用近似结论,本版不展开替代检验。
易错点
拒绝独立假设表示有统计证据支持关联,不意味着因果。未拒绝也不证明独立,可能是样本信息不足。显著性水平控制特定重复抽样错误率,不是“结论错误的概率”。
例:从列联表算到检验结论
调查 人对两种教学安排的偏好与是否参加过体验,得到:
| 偏好甲 | 偏好乙 | 合计 | |
|---|---|---|---|
| 参加过体验 | |||
| 未参加体验 | |||
| 合计 |
在“两个分类变量独立”的原假设下,每行的期望频数为 。统计量为
若题目给出显著性水平 的临界值 ,因 ,在该水平下拒绝独立假设,认为数据提供了关联证据。
这不表示“关联成立的概率是 ”,也不证明体验导致偏好改变。显著性水平控制的是在独立假设成立时按此规则误拒绝的风险。
检验前先确认频数和抽样条件
列联表使用实际人数或次数,不能把四个百分数当作四个样本频数。行列总数必须为正;用于卡方近似时,还要注意各格期望频数不能过小,常见高中应用取各格至少为 。
调查设计应使观测个体之间具有合理的独立性;同一个人重复填写多次会破坏简单计数模型。若统计量未超过临界值,只能说当前样本证据不足以拒绝独立,不能反过来证明两个变量必然独立。
关联阅读
先修:条件概率、独立与贝叶斯公式 · 总体、样本与抽样设计。
同主题:相关关系与一元线性回归。