配对卡方

配对卡方检验的原理是基于卡方检验。对于每个参与者，将两次测量结果配对，并构建一个配对表来计算卡方统计量。然后，通过比较卡方统计量与自由度数量的显著性水平来判断两个变量的配对性是否具有统计学意义。

数据说明：

背景说明：

本材研究使用了配对卡方检验来评估两个相关变量之间的配对性。配对卡方检验适用于两个变量的两次测量之间的配对性比较。例如，可以使用配对卡方检验来比较同一组参与者在两个时间点上的行为表现是否存在差异。

在这个例子中，由于p值大于0.05，所以我们在总体中不能得出这两个变量之间存在显著的配对性的结论。这意味着在样本中，这两个变量之间的配对性并不具有统计学意义，可能是由于随机因素而引起的。

分析结果如下所示：

卡方检验结果显示：,利用卡方检验(交叉分析)去研究数据之间的差异关系，从上表可以看出：p值为1.0>0.05,卡方值为27.64自由度为80,说明数据之间不存在显著差异性，数据分布较为均匀。

统计量χ2值为27.640，自由度为80，p值为1.000。由于p值大于0.05，我们接受原假设，即认为两个变量在总体中没有显著的配对性。

指标详细解释：

1. χ2值：该值是配对卡方分析的统计量。它衡量了两个变量之间的配对性。在这个例子中，配对卡方的统计量χ2值为27.640。

2. 自由度：自由度指的是用于计算χ2值的独立信息的数量。在这个例子中，自由度为80。

3. p值：配对卡方检验的p值用于判断两个变量之间的配对性是否具有统计学意义。在这个例子中，p值为1.000。