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第14讲独立性检验
【题型归纳目录】
【知识点梳理】
1、分类变量
这里所说的变量和值不一定是具体的数值,例如:性别变量,其取值为男和女两种
我们经常会使用一种特殊的随机变量,以区别不同的现象或性质,这类随机变量称为分类变量,分类变量的取值可以用实数表示.
2、2×2列联表
在实践中,由于保存原始数据的成本较高,人们经常按研究问题的需要,将数据分类统计,并做成表格加以保存,我们将这类数据统计表称为2×2列联表,2×2列联表给出了成对分类变量数据的交叉分类频数.
一般地,假设有两个分类变量X和Y,它们的取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其2×2列联表为
合计
a
b
c
d
合计
3、等高堆积条形图
等高条形图和表格相比,更能直观地反映出两个分类变量间是否相互影响,常用等高条形图展示列联表数据的频率特征,依据频率稳定于概率的原理,我们可以推断结果.
4、临界值
统计量也可以用来作相关性的度量.越小说明变量之间越独立,越大说明变量之间越相关
.忽略的实际分布与该近似分布的误差后,对于任何小概率值,可以找到相应的正实数,使得成立.我们称为的临界值,这个临界值就可作为判断大小的标准.
5、独立性检验
基于小概率值的检验规则是:
当时,我们就推断H0不成立,即认为X和Y不独立,该推断犯错误的概率不超过;
当时,我们没有充分证据推断H0不成立,可以认为X和Y独立.
这种利用的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为独立性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验(testofindependence).
下表给出了χ2独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值
0.1
0.05
0.01
0.005
0.001
2.706
3.841
6.635
7.879
10.828
6、应用独立性检验解决实际问题的大致步骤
(1)提出零假设:X和Y相互独立,并给出在问题中的解释;
(2)根据抽样数据整理出2×2列联表,计算的值,并与临界值比较;
(3)根据检验规则得出推断结论;
(4)在X和Y不独立的情况下,根据需要,通过比较相应的频率,分析X和Y间的影响规律.
【典型例题】
题型一:用2×2列联表分析两分类变量间的关系
【例1】某机构为研究中老年人坚持锻炼与息糖尿病、高血压、冠心病、关节炎四种慢性疾病之间的关系,随机调查部分中老年人,统计数据如下表1至表4,则这四种慢性疾病可以通过坚持锻炼来预防的可能性最大的是.(????)
表1
患糖尿病
未患糖尿病
坚持锻炼
6
14
不坚持锻炼
7
25
表2
患高血压
未患高血压
坚持锻炼
2
18
不坚持锻炼
11
21
表3
患冠心病
未患冠心病
坚持锻炼
4
16
不坚持锻炼
9
23
表4
患关节炎
未患关节炎
坚持锻炼
7
13
不坚持锻炼
6
26
A.糖尿病 B.高血压 C.冠心病 D.关节炎
【变式1-1】假设有两个分类变量X和Y的列联表如下:
总计
a
10
c
30
总计
60
40
100
对于同一样本,以下数据能说明X与Y有关系的可能性最大的一组是(????)
A., B., C., D.,
【变式1-2】某人研究中学生的性别与成绩、视力、智商、阅读量这四个变量的关系,随机抽查52名中学生,得到如下4个列联表,则与性别有关联的可能性最大的变量是.(????)
A.成绩
性别
成绩
合计
及格
不及格
男
14
6
20
女
22
10
32
合计
36
16
52
B.视力
性别
视力
合计
好
差
男
4
16
20
女
12
20
32
合计
16
36
52
C.智商
性别
智商
合计
偏高
正常
男
8
12
20
女
8
24
32
合计
16
36
52
D.阅读量
性别
阅读量
合计
丰富
不丰富
男
14
6
20
女
2
30
32
合计
16
36
52
题型二:用等高堆积条形图分析两分类变量间的关系
【例2】观察下面频率等高条形图,其中两个分类变量x,y之间关系最强的是(????)
A. B.
C. D.
【变式2-1】某调查机构抽取了部分关注济南地铁建设的市民作为样本,分析其年龄和性别结构,并制作出如下等高条形图.根据图中岁以上含35岁的信息,关于该样本的结论不一定正确的是(????)
A.男性比女性更关注地铁建设
B.关注地铁建设的女性多数是35岁以上
C.35岁以下的男性人数比35岁以上的女性人数多
D.35岁以上的人对地铁建设关注度更高
【变式2-2】为考察某种药物对预防禽流感的效果,在四个不同的实验室取相同的个体进行动物试验,根据四个实验室得到的列联表画出如下四个等高条形图,最能体现该药物对预防禽流感有效果的图形是(????)
A. B.
C. D.
题型三:有关“相关的检验”
【例3】为大力提倡“厉行节约,反对浪费”,某大学
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