构成比分布表,比例分布法

请问卡方分布表怎么看?

查看卡方分布表，需要首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧第一列是df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。

查看卡方分布表步骤：首先在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数 然后查表；表的左侧第一列是df值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。本提中自由度为1，查表自由度为1对应的行。通过查表找到卡方介值表的第一行0.05概率处与自由度为1的那一行对应的介值概率为84。

卡方分布表应该按如下步骤看 1要搞清楚卡方分布的图形含义以及几个概念的含义，比如自由度v等等。2然后翻到书的最后几页，有一个卡方分布的分位数表。3看这个分为数表中的v即表示的是自由度，0.995这一行为分位数，也就是图形右侧临界值尾部面积。

首先要先认真翻看课本，了解什么是卡方分布。弄清楚什么是自由度、分位数以及卡方分布的密度函数和分布函数。在具体问题中确定需要查询的自由度和分位数分别是什么，然后查表；表的左侧是n值，即自由度，上方一行是p值，即分位数。这里以自由度为7，分位数为0.025为例。

卡方检验适用什么情况?

离散型变量：卡方检验只能用于离散型变量，即变量的取值是有限的、离散的。例如，性别、血型等。样本数据：卡方检验需要样本数据进行统计分析，样本数据应该来自于研究的总体，且样本数据量不宜过少。

卡方检验适用于满足离散型分布的样本观测值。离散型分布指的是样本观测值只能取有限或可数个特定数值中的一个，而不是连续的数值。例如，调查一组人的血型（A、B、AB、O）是否与某种疾病发生有关，血型就属于离散型分布。

卡方检验的适用条件：用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

统计分析中的假设检验。卡方检验适用于统计分析中的假设检验，用于检验两个分类变量之间是否具有相关性。通常情况下，卡方检验适用于样本量较大（大于等于40）且分类变量的每个类别中都有足够的观测数的情况下进行。卡方检验可以用于医学、社会科学、市场调研等多个领域的数据分析，并且在实践中被广泛应用。

卡方检验的适用条件是变量类型、样本容量、样本数据、变量之间、数据质量、理论频数、理论概率。相关知识如下：变量类型：卡方检验适用于两个或以上的分类变量之间的相关性分析。这些变量可以是名义变量或有序变量。对于连续变量，需要先将其离散化为分类变量才能使用卡方检验。

卡方检验的有效运用关键在于其适用的两个基本条件：首先，样本数据必须是随机抽取的；其次，理论频数不能过小。卡方检验在统计分析中扮演着重要角色，涉及诸多场景，如两个或多个类别间的比较（如率或构成比），分类资料的相关分析等。

反映分布情况用什么统计图

反映分布情况用直方图或条形图。直方图：直方图，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔，皮尔逊首先引入。

常见的统计图有以下五种：条形图（Bar Chart）条形图是统计学中最基础的图形之一。它以条形的长度或高度表示各类别的数据大小，易于比较各分类数据的差异。条形图主要用于展示不同类别的数据对比情况，例如不同产品的销售额对比。折线图（Line Chart）折线图用于表示数据随时间变化的趋势。

箱线图是一种用于展示数据分布情况的统计图。通过箱体上下两端的小方块表示数据的最大值和最小值，箱体内部的一条线表示数据的平均值或中位数。箱线图适用于展示数据的分布情况，如工资水平、产品合格率等。五 散点图 散点图是一种用于展示两个变量之间关系的统计图。

直方图：用于描述计量资料的频数分布，通过矩形的宽度反映数据分布情况。 散点图：揭示两种现象间的相关关系，通过点的分布描绘出两者之间的关联性。 统计地图：以地理位置为依据，展示某一现象在空间上的分布情况。

而复式条形统计图用于比较多个物体的数量。常用折线图来描绘统计事项总体指标的动态、研究对象间的依存关系以及总体中各部分的分配情况等。主要用途有表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。

网状图：网状统计图通过节点和线段的关系，直观展示各部分之间的数量联系。 茎叶图：茎叶图能完整保留数据信息，方便记录和添加新数据，尤其适合两位数的数据展示，但多组数据时清晰度下降。 直方图：直方图通过不同高度的条形来表示数据的分布情况，适用于展示多组数据的分布和比较。