在您提出的問題的一部分上，我可能會提供幫助，而我想再擴大一部分。至於單元格卡方值，我不知道您看到單個單元格的任何p值。單元格卡方值的計算方式為：與期望值（在沒有關聯的零假設下）的單元格偏差乘以期望值後得出。然後將這些單元卡方值相加，以進行假設檢驗，該檢驗的確給出ap值。因此，如果您的卡方檢驗顯示出顯著的關聯性，那麼我認為沒有任何方法可以將其映射回導致該問題的單個細胞中-這是所有細胞在一起的一個屬性（當然，看看如何行/列的百分比各不相同，這表明最大的差異位於何處。
您關於體重的其他問題與我上週提出的問題有關，沒有人回答。看起來，在名義X變量的擬合Y乘X平台中，權重和頻率可以互換。當然，統計屬性（例如置信區間）會受到很大影響。如果權重與人口普查局調查中的權重相同，則在使用權重時，置信區間會人為地變窄（因為權重或頻率，因為它們具有相同的影響）。但是，我認為，使用權重時，描述性統計數據要比省略權重更為準確。使我感到困惑（也是上週我的問題）的是，在“ Analyze Distribution”平台中忽略了權重變量。為什麼？而且，為什麼在X擬合Y中使用它，而不在分析分佈中使用它。在“分析分佈”中，如果將權重變量作為頻率，則它會（適當地）影響結果，但是如果用作權重變量則將被忽略。因此，我對兩個平台中權重和頻率的差異處理感到困惑。
感謝您的回复。 我指的是從JMP幫助源中解釋的單元格卡方p值： https://www.jmp.com/support/help/zh-cn/15.2/index.shtml#page/jmp/example-of-the-cell-chisq-test.shtml# 。這裡介紹了在比較觀察到的計數與預期計數時如何查看單個單元格的p值。
