什么是卡方检验?适用于什么样的数据?
一、适用于四格表应用条件：
1、随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况：
(1)所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
(2)如果理论数T＜5但T≥1，并且1≥40，用连续性校正的卡方进行检验。
(3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
2、卡方检验的理论频数不能太小。
二、R×C表卡方检验应用条件：
1、R×C表中理论数小于5的格子不能超过1／5；
2、不能有小于1的理论数。如果实验中有不符合R×C表的卡方检验，可以通过增加样本数、列合并来实现。
扩展资料：
卡方检验的基本原理
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；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
注意：卡方检验针对分类变量。
参考资料：百度百科-卡方检验
请问什么情况下用卡方检验,什么情况下用方差分析?
答：一、卡方检验 1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布，Possion分布等；2、检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率；3、检验两个分类变量是否相互独立，如吸烟是否与呼吸道疾病有关；4、检验控制某种或某几种分类变量因素的作用之后，另两个分类变量是否独立，如上...
什么是卡方检验?适用于什么样的数据?
答：一、适用于四格表应用条件：1、随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况：(1)所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。(2)如果理论数T＜5但T≥1，并且1≥40，用连续性校正的卡方进行检验。(3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。2、卡方检验的理论频数...
卡方检验和相关性检验
答：卡方检验：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，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。相关性检验：变量之间的相关的程度用相关系数r表征。当r大于给定显...
...卡方检验怎么区分,什么样的材料 采用方差分析还是卡方检验...
答：卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
T检验、卡方检验、 F检验有什么区别啊?
答：卡方检验是一种分析类别数据差异性（独立性）的方法。是一种通过频数进行检验的方法。原假设为观察频数与期望频数没有差异，或者两个变量相互独立。卡方值用于衡量实际值与理论值的差异程度 F检验：联合假设检验。通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来...
卡方检验的适用条件是什么
答：卡方检验的适用条件是变量类型、样本容量、样本数据、变量之间、数据质量、理论频数、理论概率。相关知识如下：1、变量类型：卡方检验适用于两个或以上的分类变量之间的相关性分析。这些变量可以是名义变量或有序变量。对于连续变量，需要先将其离散化为分类变量才能使用卡方检验。2、样本容量：样本容量应...
卡方检验的条件
答：卡方检验是一种用于统计推断的方法，常用于比较两个或更多样本或群体之间的差异或相关性。它基于观察频数和期望频数的比较，判断差异是否显著，从而得出结论。下面我将详细介绍卡方检验的条件、原理和相关扩展。一、卡方检验的条件：样本数据应为分类数据：卡方检验适用于分类数据，即数据被分成不同的类别...
卡方检验的适用条件是什么?
答：卡方检验是用途很广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。两个独立样本比较可以分以下3种情况：1、所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。2、如果理论数T＜...
什么情况下用卡方检验
答：卡方检验是一种常用的统计检验方法，主要用于检验实际观测频数与期望频数之间的差异是否显著。它在以下情况下被广泛应用：1. 类别型数据的分析 当研究者需要分析的是类别型数据，比如性别、职业、学历等，卡方检验非常适用。它可以帮助研究者检验不同类别之间是否存在显著的关联性或差异性。2. 样本数据与...
卡方检验的适用条件是什么
答：卡方检验只能用于离散型变量，即变量的取值是有限的、离散的。例如，性别、血型等。2、样本数据：卡方检验需要样本数据进行统计分析，样本数据应该来自于研究的总体，且样本数据量不宜过少。3、足够的期望次数：在卡方检验中，每个单元格中的期望次数不应该过小，否则会导致统计结果的不准确。
