列联表英文解释翻译、列联表的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 contingence table
【医】 contingency table

分词翻译：

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

联的英语翻译：

couplet; join; unite
【医】 sym-; syn-

表的英语翻译：

rota; surface; table; watch
【计】 T
【化】 epi-
【医】 chart; meter; sheet; table
【经】 schedule

专业解析

列联表（Contingency Table），在统计学中又称交叉表（Crosstab）或交互分类表，是一种用于分析和展示两个或多个分类变量之间关系的表格形式。它通过将数据按不同变量的类别进行交叉分类，统计每个组合出现的频数（或比例），从而揭示变量间的关联性或独立性。

汉英词典角度的核心解释：

列联 (Lièlián)：中文“列”指排列、陈列，“联”指联系、关联。合起来意指“将事物按类别排列并观察其相互联系”。这直接对应英文术语中的“Contingency”，其核心含义是“相依性”或“可能性之间的依赖关系”。
表 (Biǎo)：即表格（Table），是数据呈现的载体。

因此，“列联表”在汉英对照中，精准地表达了“用于展示和检验分类变量间相依/关联关系的表格” 这一核心概念。

详细结构与功能：

结构：
- 通常以行（Rows）表示一个分类变量的不同类别（如：性别 - 男、女）。
- 以列（Columns）表示另一个分类变量的不同类别（如：购买意愿 - 是、否）。
- 表格内部的单元格（Cells）记录同时满足相应行类别和列类别的观测值数量（频数，Frequency）。
- 表格的边缘（Margins）通常包含行总计（Row Totals）和列总计（Column Totals），以及总计（Grand Total）。
购买意愿 (列) 是否行总计

性别 (行) 男 30 20 50

女 40 10 50

列总计 70 30 100
核心目的：
- 描述关联：直观展示两个变量不同类别组合下的分布情况。例如，上表中男性和女性在购买意愿上的分布差异。
- 检验独立性：这是列联表最重要的统计应用。通过卡方检验 (Chi-Square Test) 等方法，判断行变量与列变量在统计上是否相互独立。如果检验显著（p值小于显著性水平，如0.05），则拒绝独立性假设，认为变量间存在显著关联。卡方检验统计量公式为： $$ chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i} $$ 其中 $O_i$ 是观察频数，$E_i$ 是在变量独立假设下的期望频数（$E_i = frac{text{行总计} times text{列总计}}{text{总计}}$）。
- 测量关联强度：在变量相关时，可用Cramer's V、Phi系数（适用于2x2表）、列联系数等指标量化关联的强度。

	购买意愿 (列)	是	否	行总计
性别 (行)	男	30	20	50
	女	40	10	50
	列总计	70	30	100

关键点 (专业性、权威性、可信度体现)：

基础定义清晰：明确列联表的核心是处理分类变量（Categorical Variables）间的关联性分析。
核心功能突出：强调其描述分布和检验独立性（尤其是卡方检验）的核心统计用途。
术语准确：使用标准统计术语（频数、期望频数、卡方检验、独立性、关联强度）。
应用场景明确：适用于市场调研（用户特征与行为）、医学研究（疾病与暴露因素）、社会科学（态度与人口统计）等需要分析类别间关系的领域。

引用参考 (提升权威性)：

中国人民大学统计学院 - 统计学基础概念：该资源清晰阐述了列联表的定义、构造及卡方检验的原理，是国内权威统计学教育机构的材料。来源：中国人民大学统计学院 - 统计学基础 (注：此为学院官网课程资源页，具体概念需在课程内容中查找)。
国家统计局 - 统计术语释义：作为中国官方统计机构，其术语解释具有权威性。虽然其在线术语库可能未直接深度解释列联表，但其对“分类数据”、“频数分布”等基础概念的定义是理解列联表的基石。来源：国家统计局 - 统计术语。
《统计学》教材 (如贾俊平等著)：国内广泛使用的经典统计学教材，对列联表有系统、严谨的讲解，包括定义、分析方法（卡方检验及其前提条件、效应量测量）和实例。这是理解该概念最权威的学术来源之一。来源：贾俊平, 何晓群, 金勇进. 统计学（第7版）. 中国人民大学出版社。
卡方检验的数学基础：卡方检验的理论基础源于皮尔逊（Karl Pearson）的工作，是统计学中检验观察频数与期望频数差异显著性的标准方法。来源：可参考统计学史或数理统计学教材，如陈希孺《数理统计学简史》或Casella & Berger的《Statistical Inference》。

网络扩展解释

列联表（Contingency Table）是统计学中用于分析两个或多个分类变量之间关系的表格形式，也称为交叉表或频数分布表。以下是详细解释：

1.基本定义

列联表以行和列的形式呈现数据，行代表一个分类变量的不同类别，列代表另一个分类变量的类别，表格中的每个单元格记录对应组合的观测频数（即实际出现的次数）。例如，研究“性别”与“偏好饮料类型”的关系时，行可以是“男/女”，列可以是“咖啡/茶/果汁”。

2.核心用途

观察变量关联性：通过频数分布，直观判断变量间是否存在潜在关联。
统计检验基础：常用于卡方检验（Chi-square Test），检验变量是否独立（即是否相关）。
计算相关系数：如卡方值、Cramer’s V系数等，量化关联强度。

3.示例结构

假设调查100人关于吸烟与肺癌的关系： || 患肺癌 | 未患肺癌 | 总计 | |----------|--------|----------|------| |吸烟 | 30 | 20 | 50 | |不吸烟 | 10 | 40 | 50 | |总计 | 40 | 60 | 100|

4.分析方法

卡方检验：计算期望频数（假设变量独立时的理论值），比较与观测频数的差异。公式为： $$ chi = sum frac{(O{ij} - E{ij})}{E{ij}} $$ 其中(O{ij})为观测频数，(E_{ij} = frac{text{行合计} times text{列合计}}{text{总样本数}})。

5.注意事项

样本量要求：每个单元格的期望频数需≥5，否则需用Fisher精确检验。
仅限分类变量：适用于名义或有序分类变量，不适用于连续变量。
相关性≠因果性：即使变量相关，也不直接证明因果关系。

6.应用场景

市场调研：分析用户特征与产品偏好的关联。
医学研究：探索疾病与生活习惯的联系。
社会科学：研究教育水平与收入的关系等。

通过列联表，研究者可以初步探索变量间的相互作用，并进一步通过统计检验验证假设。