期望次數 - Dr. Fish 漫游社會統計

卡方獨立性檢定的事後分析：標準化殘差和調整後殘差的運用

當卡方獨立性檢定的假設檢定指出類別變項間有關聯時，可以透過事後分析來探討哪些情況導致統計顯著的結果。事後分析包括標準化殘差和調整後殘差，標準化殘差為觀察次數和期望次數間相對差異的一個描述統計量，調整後殘差為標準化殘差的改善統計量，可用來和標準分數比較。

無母數檢定

勝率比用來測量不同的研究情境和發生結果之間的關聯，可以指出一個情境結果較另一個情境結果的發生可能性有多高。不同於只用一個數值來呈現兩個變項之間關聯強度的關聯性測量，勝率比以更具意義的方法來解釋變項裡各個類別之間的關係，是一種更細緻的效果量呈現方法。

無母數檢定

概似比檢定是一種可用來分析類別變項的統計檢定方法，利用最大概似理論，透過列聯表的分析來檢驗變項之間是否具有關聯性。由於檢定統計量帶有卡方分配的型態，所以也稱為最大概似卡方檢定。當樣本數較大的時候，概似比檢定的分析結果會相似於卡方檢定的分析結果。

無母數檢定

費雪精準檢定是探討2個名義尺度變項間的關聯，且適用在樣本數較小或任何細格的期望次數少於5的2X2列聯表的一種無母數檢定。這個檢定在觀察次數形成的列聯表邊際合計固定時，計算出所有可能的2X2列聯表機率，再計算單尾和雙尾檢定機率，最後利用該機率來評估分析結果。

無母數檢定

卡方獨立性檢定用來探討2個名義尺度的變項資料為彼此獨立或相互關聯，除了專門的統計分析軟體外，也可透過Excel來執行。先利用Excel計算列聯表裡觀察次數的期望次數，再計算出檢定統計量，最後利用CHISQ.INV.RT函數、CHISQ.TEST函數或CHISQ.DIST.RT函數來評估分析結果。