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有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...
似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。
打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。交叉表（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。
从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。
ASYMP.sig就是我们常说的P值，一般来说，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异，P值大于0.05就没有显著差异。分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列。
似然比检验拒绝域两侧概率值必须相等吗
1、似然比（likelihood ratio， LR） 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。
2、回到检验本身，似然比是有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。因此，似然比检验的实质是比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。
3、在确定了显著性水平之后，就可以根据值的大小确定出拒绝域的具体边界值。如果利用样本观测结果计算出来的检验统计量的具体数值落在了拒绝域内，就拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设。
4、同样的检验水准，单侧检验的t界值小于双侧检验的t界值，则计算出的统计量t一样的情况下，双侧检验更容易不拒绝无效假设，则二类错误概率大。
5、Wald与LR相似，但比LR要简单， 因为它只需要评估一个模型。Wald通过检验的工作原理是检验一组参数等于某个值的零假设。对被检测的模型来说， 零假设是指感兴趣的两个系数是否同时为零。
6、p代表p值 P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
f检验和似然比检验的区别
实际上F检验、拉格朗日乘数检验（LM）都是wald检验的一种特殊形式；在大样本条件下，LM检验、似然比检验（LR）、wald检验都是渐进等价的。
计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
似然比（likelihood ratio， LR） 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。
假设检验 此时似然比检验就是UMP检验。对某些复合假设也找到了 UMP检验，但并不是所有情况都存在 UMP检验。因此有必要在对检验作某些限制下寻找最大功效检验或建立另外一些优良性准则。
广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果
1、首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。
2、第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
3、拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。
4、首先，计算统计量的观测值，SPSS直接输出。其次，查表，根据自由度和α找到临界值。最后，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
