如何从卡方分布表中找到p值

卡方分布表 是一张显示卡方分布临界值的表格。要使用卡方分布表，您只需要两个值：

• 显着性水平（常见选择为 0.01、0.05 和 0.10）
• 自由程度

卡方分布表常用于以下统计检验：

• 卡方独立性检验
• 卡方拟合优度检验

当您执行每个测试时，您将获得测试^统计数据要查明此检验统计量在某个 alpha 水平上是否具有统计显着性，您有两种选择：

• 将X ²检验统计量与卡方分布表中的临界值进行比较。
• 比较检验统计量^的p 值 在选定的阿尔法水平。

让我们通过一个示例来了解如何使用每种方法。

例子

假设我们执行某种类型的卡方检验并获得^X2检验统计量27.42 ，我们的自由度为14 。我们想知道这些结果是否具有统计显着性。

比较^检验统计量 在卡方分布表的临界值处

我们可以用来确定我们的结果是否具有统计显着性的第一种方法是比较^检验统计量  27.42为卡方分布表的临界值。临界值是表中对应于显着性值0.05和自由度14的值。这个数字是23,685 ：

根据我们的^统计测试  ( 27.42 ) 大于临界值 ( 23.685 )，我们拒绝检验的原假设。我们有足够的证据表明我们的结果在 0.05 alpha 水平上具有统计显着性。

比较检验统计量^的p 值 在选定的阿尔法水平

我们可以用来确定我们的结果是否具有统计显着性的第二种方法是找到检验统计量X2 的 p 值^。  从27.42开始。为了找到这个 p 值，我们不能使用卡方分布表，因为它只为我们提供临界值，而不是 p 值。

因此，为了找到这个 p 值，我们需要使用具有以下输入的卡方分布计算器：

注意：填写“自由度”和“临界卡方值”的值，但将“累积概率”留空，然后单击“计算 P 值”按钮。

计算器返回累积概率，因此为了找到 p 值，我们可以简单地使用 1 – 0.98303 = 0.01697 。

由于 p 值(0.01697)低于我们的 alpha 水平0.05 ，因此我们拒绝检验的原假设。我们有足够的证据表明我们的结果在 0.05 alpha 水平上具有统计显着性。

何时使用卡方分布表

如果您想查找给定显着性水平和自由度的临界卡方值，您应该使用卡方分布表。

相反，如果您有^给定的检验统计量