谢谢大大详尽的回答！让我获益良多。 另想请问一下，百分比要差距多少才算有差异呢？ 例如做百分比差异检测的结果，A县人选甲选项人数百分比为30% B县人选甲选项的人数百分比为70% 这样可以证明A县人与B县人在甲选项的表现上是有显着差异的吗？ ※ 引述《fisherhyu (山水中人)》之铭言： : ※ 引述《kkmaaa (kkmaaa)》之铭言： : : 我有A县与B县两个直方图，内容是A县人与B县人对同一问题之看法。 : : 想请问大大.... : : 如何客观的说明A县人与B县人对同一问题看法不同？ : : 可以说A县人多数都选选项1 : : B县人多数都选项选项2 : : 因此A县人与B县人对此问题看法不同吗？ : 假设你每一题的选项有五个：甲乙丙丁戊 : 群体有两个：A县 vs. B县 : 当你针对单一个问题做交叉表时，会有十个格位，每个格位会有人数 : 有些时候某几个格位的人数会低於五，该怎麽办？ : 这应该是你遇到的问题... : 要看对问题的看法是否不同，基本上是直接做卡方检定就好了 : 结果可以告诉你，这两个县的民众对这个问题的看法是否不同 : 但是不会告诉你哪里不同 : 当你遇到有些格位的观察值低於五的时候，严谨的作法是合并选项 : 将该选项并入性质相近的选项中 : 如果真的完全不能并，有些人会睁一只眼闭一只眼，当作没看到 : 虽然这样不太对，但是实务上还是有人这样做 : 要是这样会让你不安心的话，也还是有变通的办法 : 上面说过，卡方检定是用来检测整体的反应是否相似 : 而不是针对单一选项 : 如果你只打算针对某一个选项去做检测 : 看看两个县市的民众选这个选项的比重是否有差 : 那就直接针对该选项做两群体的百分比差异检测... : 举例来说，你想知道两县市民众在选项甲的选取机率或是偏好是否有差别 : 那就把乙丙丁戊全部合并成为 "非甲" : 这时候你就可以计算A县民众中选择甲的比率 vs. 不选甲的比率 : 也同样可以计算出B县民众中两者的比率 : 然後就可以很简单地去检测两县民众选择甲的比率是否有差异... : 你可以用这种方法，直接处理人数低於五的选项 : 因为比率的检定并没有对资料有这一类的要求 : 不过这样做比较麻烦的是，你的一题可能就得针对五个选项做五次这样的检测 : 万一你有很多题都这样的话，可能整个分析会变得很杂乱 : 怎麽把分析整理得简洁易於阅读，可能就得费点心了... --

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