内容正文:
7.3
7.3 独立性检验
北师大版选择性必修一
我们知道,吸烟具有危害性.它的根据又是什么呢?
为了调查吸烟与患肺癌是否有关系,某机构随机调查了6578人,得到如表7-8的数据(单位:人):
吸烟情况 患肺癌情况
患肺癌 未患肺癌
吸烟 56 1932
不吸烟 23 4567
这是一张2行2列的表,在统计中称为2×2列联表.在这个问题中,需要考虑两个变量:是否吸烟,是否患肺癌;每个变量应取两个值:吸烟、不吸烟,患肺癌、未患肺癌
2×2列联表
2×2列联表
我们知道,吸烟具有危害性.它的根据又是什么呢?
为了调查吸烟与患肺癌是否有关系,某机构随机调查了6578人,得到如表7-8的数据(单位:人):
吸烟情况 患肺癌情况
患肺癌 未患肺癌
吸烟 56 1932
不吸烟 23 4567
如何根据表格中的数据来判断吸烟与患肺癌是否有关系,即它们是否独立?
这一问题称为2×2列联表的独立性检验.
2×2列联表
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a=56 b=1932 a+b=1988
不吸烟A2 c=23 d=4567 c+d=4590
合计 a+c=79 b+b=6499 n=a+b+c+d=6578
为了讨论方便,我们引入以下记号:
变量A:A1表示吸烟,A2=表示不吸烟;
变量B:B1表示患肺癌,B2=表示未患肺癌.等
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a=56 b=1932 a+b=1988
不吸烟A2 c=23 d=4567 c+d=4590
合计 a+c=79 b+b=6499 n=a+b+c+d=6578
假设“吸烟与否”与“是否患肺癌”没有关系,即吸烟与患肺癌是独立的.
如果吸烟不影响患肺癌,就意味着,吸烟人群中患肺癌的人所占百分比,与不吸烟人群中患肺癌的人所占百分比基本是相等的
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a=56 b=1932 a+b=1988
不吸烟A2 c=23 d=4567 c+d=4590
合计 a+c=79 b+b=6499 n=a+b+c+d=6578
如果吸烟不影响患肺癌,就意味着,吸烟人群中患肺癌的人所占百分比,与不吸烟人群中患肺癌的人所占百分比基本是相等的
即
吸烟A与肺癌B相互独立
比值与相差越大,则|ad-bc|就越大,那么A和B两个分类变量有关系的可能性就越大
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a=56 b=1932 a+b=1988
不吸烟A2 c=23 d=4567 c+d=4590
合计 a+c=79 b+b=6499 n=a+b+c+d=6578
吸烟人群中患肺癌的人所占百分比:=2.82%;
不吸烟人群中患肺癌的人所占百分比:=0.50%.
吸烟会对肺癌的发病率产生一定的影响
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a b a+b
不吸烟A2 c d c+d
合计 a+c b+b n=a+b+c+d
另一方面,如果吸烟和患肺癌是独立的,那么就有
P(A1B1) = P(A1)P(B1), P(A1B2)= P(Al)P(B2) , P(A2B1)=P(A2)P(B1), P(A2B2)= P(A2)P(B2)
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a b a+b
不吸烟A2 c d c+d
合计 a+c b+b n=a+b+c+d
A1与B1独立:P(A1B1) = P(A1)P(B1), 即
同理
A1与B2独立:P(A1B2)= P(Al)P(B2) , 即
A2与B1独立:P(A2B1)=P(A2)P(B1), 即
吸烟情况A 患肺癌情况B 合计
患肺癌B1 未患肺癌B2
吸烟A1 a b a+b
不吸烟A2 c d c+d
合计 a+c b+b n=a+b+c+d
A2与B2独立:P(A2B2) = P(A2)P(B2), 即
在·中,由于表示的是频率,不同于概率.即使变量A,B之间独立,式子两边也不一定恰好相等.但是当两边相差很大时,变量A,B之间就不独立.
在·中,由于表示的是频率,不同于概率.即使变量A,B之间独立,式子两边也不一定恰好相等.但是当两边相差很大时,变量A,B之间就不独立.
但这些量究竟要多大才能说明变量之间不独立呢?
我们能不能选择一个量,用它的大小来检验变量之间是否独立呢?
统