在考研科目中，考生普遍认为数学难度大，不仅计算量大而且考题灵活。这就要求考生需要具备很强的计算能力，能够针对不同题型进行熟练答题。下面小编为大家准备了“2023考研数学复习指导：分类资料的统计分析”相关内容，希望能给大家带来一些参考和帮助。
2023考研数学复习指导：分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料：
(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验;
(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearsonc2检验(又称拟合优度检验)。
2.四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验
3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验
3.2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验
4.R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMHc2或KruskalWallis的秩和检验
2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验
以上是小编为大家整理的“2023考研数学复习指导：分类资料的统计分析”，希望对大家备考考研数学有帮助，在复习中考生要注意进行有效练习和总结，循序渐进的进行复习。
