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基本统计量 Descriptive Statistics 观测尾数 N 1602 Mean 1416.24 Std. Deviation 338.172 Minimum 99 Maximum 1503
观测尾数 99 1503 Total Observed N 实测频数 99 1503 1602 Expected N 理论频数 400.5 1201.5 Residual 偏差 -301.5 301.5
Test Statistics Chi-Square 卡方值 df Asymp. Sig. 观测尾数 302.629 1 .000 aa. 0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 400.5.
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㈡ 独立性检验
又叫列联表（contigency table）χ2检验，它是研究两个或两个以上因子彼此之间是独立还是相互影响的一类统计方法。
【例】考察不同灌溉方式对水稻叶子衰老是否有影响。几种灌溉方式下的叶态表现调查结果
叶态 频数 灌溉方式 深水 浅水 湿润 总数 绿叶 146（141.57） 183（179.39） 152（160.04） 481 黄叶 7（8.83） 9（11.188） 14（9.98） 30 枯叶 8（10.596） 12（13.426） 16（11.978） 36 总数 161 204 182 547 先将水稻分为3组，第一组用采用深水灌溉，第二组采用浅水灌溉，第三组采用湿润灌溉，然后统计每种灌溉方式下，水稻三种叶子（绿叶、黄叶、枯叶）出现的频数。
这时需要分析灌溉方式与叶态表现是否相关，若两者彼此相关，表明叶态表现因灌溉方式不同而异，即三种灌溉方式对叶态表现的影响不相同；若两者相互独立，表明三种灌溉方式对叶态表现的影响相同。 这种根据频数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验就是独立性检验。独立性检验实际上是基于频数资料对因子间相关性的研究。
根据概率乘法法则，若事件A和事件A是独立的，或者说它们之间无关联，这时事件A和事件B同时出现的概率等于它们分别出现时概率的乘积。
1、数据格式
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