在您提出的问题的一部分上，我可能会提供帮助，而我想再扩大一部分。至于单元格卡方值，我不知道您看到单个单元格的任何p值。单元格卡方值的计算方式为：与期望值（在没有关联的零假设下）的单元格偏差乘以期望值后得出。然后将这些单元卡方值相加，以进行假设检验，该检验的确给出ap值。因此，如果您的卡方检验显示出显着的关联性，那么我认为没有任何方法可以将其映射回导致该问题的单个细胞中-这是所有细胞在一起的一个属性（当然，看看行/列的百分比各不相同，这表明最大的差异位于何处。
您关于体重的其他问题与我上周提出的问题有关，没有人回答。看起来，在名义X变量的拟合Y乘X平台中，权重和频率可以互换。当然，统计属性（例如置信区间）会受到很大影响。如果权重与人口普查局调查中的权重相同，则在使用权重时，置信区间会人为地变窄（因为权重或频率，因为它们具有相同的影响）。但是，我认为，使用权重时，描述性统计数据要比省略权重更为准确。让我感到困惑（也是上周我的问题）的是，在“分析分布”平台中忽略了权重变量。为什么？而且，为什么在X拟合Y中使用它，而不在分析分布中使用它。在“分析分布”中，如果将权重变量作为频率，则它会（适当地）影响结果，但是如果用作权重变量则将被忽略。因此，我对两个平台中权重和频率的差异处理感到困惑。
感谢您的回复。 我指的是从JMP帮助源中解释的单元格卡方p值： https://www.jmp.com/support/help/zh-cn/15.2/index.shtml#page/jmp/example-of-the-cell-chisq-test.shtml# 。这里介绍了在比较观察到的计数与预期计数时如何查看单个单元格的p值。
