内容正文:
12.4 列联表与独立性检验
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课程标准
1.通过实例,理解2×2列联表的统计意义. 2.通过实例,了解2×2列联表独立性检验及其应用.
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知识点一 分类变量与列联表
1.分类变量:是一种特殊的随机变量,它的不同取值可以区别不同的现象和本质.
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2.列联表
一般地,假设有两个分类变量X和Y,它们的取值为{0,1},其样本频数列联表(称为2×2列联表)为:
2×2列联表给出了成对分类变量数据的交叉分类频数.
X Y 合计
Y=0 Y=1
X=0 a b a+b
X=1 c d c+d
合计 a+c b+d n=a+b+c+d
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这种利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验.
2.临界值的定义
对于任何小概率值α,可以找到相应的正实数xα,使得P(χ2≥xα)=α成立,我们称xα为α的临界值,这个临界值就可作为判断χ2大小的标准.概率值α越小,临界值xα越大.
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3.χ2独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值:
α 0.1 0.05 0.01 0.005 0.001
xα 2.706 3.841 6.635 7.879 10.828
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• 常用结论 •
1.独立性检验是对两个变量有关系的可信程度的判断,而不是对其是否有关系的判断.
2.独立性检验与反证法
简单地说,反证法是在某种假设H0之下,推出一个矛盾结论,从而证明H0不成立;而独立性检验是在零假设H0之下,如果出现一个与H0相矛盾的小概率事件,就推断H0不成立,且该推断犯错误的概率不大于这个小概率.另外,在全部逻辑推理正确的情况下,反证法不会犯错误,但独立性检验会犯随机性错误.
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[对点自测]
1.(知识点一)下面是2×2列联表:
y1 y2 合计
x1 a 21 73
x2 22 25 47
合计 b 46 120
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则表中a,b的值分别为( )
A.94,72 B.52,50
C.52,74 D.74,52
C
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2.(知识点二)在吸烟与患肺癌是否相关的研究中,下列说法正确的是( )
A.若χ2>6.635,我们有99%的把握认为吸烟与患肺癌有关,则在100个吸烟的人中必有99个人患肺癌
B.由独立性检验可知,当有99%的把握认为吸烟与患肺癌有关时,若某人吸烟,则他有99%的可能患有肺癌
C.通过计算推断出吸烟与患肺癌有关联,且此推断犯错误的概率不大于0.05,是指有95%的把握认为吸烟与患肺癌有关联
D.以上三种说法都不正确
C
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解析:依据小概率值α=0.01的独立性检验,若χ2>6.635,我们有99%的把握认为吸烟与患肺癌有关,而不是在100个吸烟的人中必有99个人患肺癌,故A不正确.99%是指吸烟与患肺癌有关的概率,而不是吸烟的人有99%的可能患有肺癌,故B不正确,C显然正确,D不正确.
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3.(知识点二)通过随机询问100名性别不同的大学生是否爱好踢毽子,得到如下的列联表:
态度 性别 合计
男 女
爱好 10 40 50
不爱好 20 30 50
合计 30 70 100
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附表:
α 0.1 0.05 0.01
xα 2.706 3.841 6