加权卡方检验

加权卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量之间的差异的统计方法。它适用于分类变量的观测值具有不同的权重的情况。

数据说明：

背景说明：加权卡方分析是一种用于比较两个或多个分类变量之间关联性的统计方法。通过计算卡方值和p值，我们可以判断分类变量之间的关联性是否显著。在这个例子中，我们的分析结果表明两个分类变量之间可能没有显著的关联。

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0.869>0.05,卡方值为0.28自由度为2,说明数据之间不存在显著差异性，数据分布较为均匀。

在这个加权卡方分析结果中，我们可以看到以下指标和参数：

在这个分析中，我们比较了两个分类变量之间的关联性，并进行了加权卡方检验。以下是对每个指标的详细解释：

χ2 (卡方值)：卡方值是根据观测频数与期望频数之间的差异计算得出的统计量。它用于衡量观测频数与期望频数之间的偏离程度。在这个例子中，卡方值为0.280。
自由度：自由度是指用于计算卡方值的独立观测值的个数。在这个例子中，自由度为2，表示有两个分类变量。
p值：p值是用于判断卡方值是否显著的指标。它表示在原假设成立的情况下，观测到的卡方值或更极端情况发生的概率。在这个例子中，p值为0.869，表示观测到的卡方值在原假设成立的情况下发生的概率为0.869，即不显著。

需要注意的是，表中的*p<0.05表示p值小于0.05，**p<0.01表示p值小于0.01，***p<0.001表示p值小于0.001。这些值通常用于判断卡方值的显著性。在这个例子中，p值大于0.05，说明我们无法拒绝原假设，即两个分类变量之间可能没有显著的关联。

参考文献：

[1]Agresti, A. (2002). Categorical data analysis (2nd ed.). John Wiley & Sons.

[2]Everitt, B. S. (1992). The analysis of contingency tables (2nd ed.). Chapman and Hall.

[3]Agresti, A. (2013). Categorical data analysis (3rd ed.). John Wiley & Sons.

[4]Christensen, R. (2019). Log-linear models and logistic regression (3rd ed.). Springer.

[5]Bishop, Y. M. M., Fienberg, S. E., & Holland, P. W. (1975). Discrete multivariate analysis: Theory and practice. MIT Press.