摘要：配对四格表的计算公式包括：总和（Sum）= A1 + B1 + C1 + D1；平均值（Average）= (A1 + B1 + C1 + D1) 4；差异（Range）= MAX(A1:B1...

配对四格表的计算公式包括：总和（Sum）= A1 + B1 + C1 + D1；平均值（Average）= (A1 + B1 + C1 + D1) / 4；差异（Range）= MAX(A1:B1:C1:D1) - MIN(A1:B1:C1:D1)；标准差（Standard Deviation）= STDEV(A1:B1:C1:D1)。

配对四格表的计算公式是用来对四个相关项目进行统计分析的。其中总和和平均值是用来计算四个项目的总和和平均值，而差异则是用来比较这四个项目之间的差异性。标准差则是用来衡量这些数据点的离散程度。通过这些计算公式，可以更清晰地了解这四个项目之间的关联和差异，以便做出更准确的决策。

配对四格表的计算公式主要有平均值、标准差、相关系数和回归方程。其中，平均值可以用来计算数据的平均数，标准差用来衡量数据的离散程度，相关系数用来衡量两个变量之间的相关性强弱，回归方程则可以用来预测一个变量对另一个变量的影响程度。这些计算公式可以帮助我们更好地理解和分析数据的特征和关联关系，从而为决策提供科学依据。在实际应用中，这些计算公式也可以帮助我们做出更精准的预测和规划，从而提高工作效率和决策质量。

四格表资料检验

四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

1. 专用公式:

若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，

自由度v=(行数-1)(列数-1)

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

2. 2*2列联表的卡方检验:

2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。当用一般四格表的卡方检验计算时，卡方值=n(ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]，此时用于进行配对四格表的相关分析。

如考察两种检验方法的结果有无关系;当卡方值=(|b-c|-1)2/(b+c)时，此时卡方检验用来进行四格表的差异检验，如考察两种检验方法的检出率有无差别。

列联表卡方检验应用中的注意事项同R*C表的卡方检验相同。

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

行×列表资料检验

行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。

1. 专用公式:

r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]

2. 应用条件:

要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。

列联表资料检验

同一组对象，观察每一个个体对两种分类方法的表现，结果构成双向交叉排列的统计表就是列联表。

1. R*C 列联表的卡方检验:

R*C 列联表的卡方检验用于R*C列联表的相关分析，卡方值的计算和检验过程与行×列表资料的卡方检验相同。

语音读文：