摘要：
统计学中的有一个样本量这个是如何计算出来的？样本量的计算公式如下：n=σ²/(E²/Z²+1)其中，n为样本量，σ为标准差，E为误差值，Z为Z值（常用于正态分布）。这个公式可以帮助... 统计学中的有一个样本量这个是如何计算出来的？
样本量的计算公式如下：
n=σ²/(E²/Z²+1)
其中，n为样本量，σ为标准差，E为误差值，Z为Z值（常用于正态分布）。
这个公式可以帮助我们确定在给定误差和置信水平下所需的样本量。
从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
简述卡方统计量的构造及计算步骤？
卡方统计量是一种用于检验两个或多个分类变量是否独立的统计检验方法。卡方统计量的构造和计算步骤如下：
1. 构造列联表：将两个或多个分类变量的各个水平组合形成一个列联表，其中行表示一个变量的不同水平，列表示另一个变量的不同水平，每个单元格中的数字表示对应组合的样本个数。
2. 计算期望频数：在假设分类变量之间相互独立的前提下，计算每个单元格中的期望频数。期望频数是指在假设分类变量之间相互独立的前提下，每个单元格中预期出现的样本个数。计算期望频数的公式为：期望频数 = (行合计值 × 列合计值) ÷ 总样本数。
3. 计算卡方值：计算每个单元格中观察频数与期望频数之间的差异，并将差异平方后除以期望频数，然后将所有单元格的卡方值加总得到卡方统计量。
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4. 计算自由度：自由度是指列联表中自由地变化的单元格数目。对于2 × 2的列联表，自由度为1；对于更大的列联表，自由度为 (行数 - 1) × (列数 - 1)。
5. 判断显著性：根据卡方统计量和自由度的值，查找卡方分布表，确定其对应的显著性水平。如果卡方统计量的值大于对应显著性水平下的临界值，则拒绝原假设，认为分类变量之间存在显著关联；反之，则接受原假设，认为分类变量之间不存在显著关联。
以上是卡方统计量的构造和计算步骤。卡方统计量是一种常用的统计检验方法，在社会科学、医学、生物学等领域中得到了广泛的应用。
你好，卡方统计量是用于检验观测值与理论值之间差异的一种统计方法，构造卡方统计量的步骤如下：
1. 建立假设：设定零假设和备择假设。
2. 收集数据：收集样本数据并计算出观测值。
3. 计算期望值：根据零假设计算出理论值（期望值）。
4. 计算卡方值：以每个观测值与其对应的期望值之差的平方除以期望值作为卡方统计量的组成部分，将所有组成部分的值相加即得到卡方值。
5. 计算自由度：自由度的计算方法为样本数减去参数数目。
6. 查找卡方分布表：根据自由度和显著性水平查找卡方分布表，得到卡方分布的临界值。
7. 判断结果：若卡方值小于临界值，则接受零假设；反之，拒绝零假设，接受备择假设。
总之，卡方统计量的构造和计算步骤是基于观测值与理论值之间的差异，通过计算卡方值来判断观测值是否符合理论值，从而得出结论。
卡方是一种根据零假设（假设在总体中这两个变量间无任何联系）通过这些期望频次与实际频次比较与计算确定两者间的差异完全因为抽样误差的概率有多少也就是检验统计显著性的方法。卡方的计算方法如下：⑴用观察值减去期望频次⑵将上一步得到的值平方⑶用平方后的值除以期望频次。将每一格计算的结果相加即为卡方。
