卡方检验还是 Z 检验?

机器算法验证 r 卡方检验 z检验
2022-03-26 09:38:17

我有一个生物学实验的结果,我计算了突变后死细胞的数量。例如,在一次案例中——在 120 个细胞中,我们看到了 16% 的死细胞,但我们的预期是 10% 左右。因此,为了检查差异是否显着,我执行了“z 检验以检测比例变化”。

但我的问题是,是否可以像上面那样对单个实验进行 ch-squared 检验?我搜索了很多,但我看到的所有示例都使用列联表或涉及多个变量。

1个回答

是的,可以对此进行卡方检验。

具体来说,这是卡方拟合优度检验为了正确地做到这一点,您设置了两个单元格(一个用于dead,一个用于not dead),如下所示:

       Dead   NotDead  Total
Obs     19      101     120
Exp     12      108     120

卡方是i(OiEi)2/Ei并且有k1df,在哪里k是类别的数量(在这种情况下 k=2,表示 1 df)。

如果您在两者中使用相同的信息/近似值(包括相同的连续性校正),则卡方统计量将是双尾单样本比例 Z 统计量的平方,并且将拒绝完全相同的情况。(有时 p 值会略有不同,因为使用了不同的近似值/统计数据。)