为什么样本量太大时用卡方检验做独立性检验会失效(
独立性检验原理?？
1🎁|😟🐩、计算成本2🙀🐄|——🦮、过拟合风险3🙂🌸——🦇*、由于共线性导致的变量失效所以不是所有相关的变量我们都要列入模型中🎭😙_☺️🐹，而是对模型贡献大的变量要列入模型中🦈——♟🤢。所以我们要的是容易检查出相关性的变量🦂——🦁。要实现这个目的就要让卡方检验不那么灵敏🎈💐|-🎴🐖，即减少卡方检验的样本量🪱🦃——🐳🐐。
结果可能会不准确或者出现误导🌸__🦑😸。根据卡方检验的规则🦆__🦟，卡方检验的前提是数据必须是分类的🌧🐗|🐞🐬，如果spss用独立性检验的问题用了卡方检验☘——🌻🥉，那么结果可能会不准确或者出现误导🎇🌺-——🐗🌥。
1🎁|😟🐩、计算成本2🙀🐄|——🦮、过拟合风险3🙂🌸——🦇*、由于共线性导致的变量失效所以不是所有相关的变量我们都要列入模型中🎭😙_☺️🐹，而是对模型贡献大的变量要列入模型中🦈——♟🤢。所以我们要的是容易检查出相关性的变量🦂——🦁。要实现这个目的就要让卡方检验不那么灵敏🎈💐|-🎴🐖，即减少卡方检验的样本量🪱🦃——🐳🐐。
结果可能会不准确或者出现误导🌸__🦑😸。根据卡方检验的规则🦆__🦟，卡方检验的前提是数据必须是分类的🌧🐗|🐞🐬，如果spss用独立性检验的问题用了卡方检验☘——🌻🥉，那么结果可能会不准确或者出现误导🎇🌺-——🐗🌥。
1⭐️😐_|🌻🔮、独立性检验🐘——😀🦘，又称卡方检验是统计学的一种检验方式🙀🦉|_😣，与适合性检验同属于X2检验🦡|——🥇🐕🦺，它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验🐞|♣。由联表中的数据算出随机变量K^2的值*|——👻，K^2的值越大☘️🐨_🐫🌔，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大🐥🎈|-😘🐊。2🦂_*、相较于卡方检验🧩_🤖，Fisher精确检验可以得到最精确（正如其等会说🏈_🎯😃。
属性数据的卡方独立性检验会忽略数据是有序的这个信息🎱——🐕🦺😳，它不能分辨变量是有序还是名义😾——|🍄，也就是这个检验没有充分利用样本的信息🐉|🤭☄️。对于你的检验目的来说如果有能利用有序这个信息的检验方法⛅️🦥-_😽🤣，那么就不用卡方检验🦚-🦎。秩和检验将数据从小到大编秩🤤🙉-🙄🕊，利用了数据的有序性🦧_🐸，卡方检验忽略了数据的有序性🦔😑——-🤗🦚，它只能得到此结束了？🐊🌲——🦒*。
求助统计学高手:独立性检验2×2 列联表的4个数据大于等于5为什么?
因为列联分析要用到卡方分布进行独立性检验🎆_🐩。这就要求样本容量必须足够大🍁🎮-😾，特别是每个单元中的期望频数不能过小😍_😪🛷，否则应用卡方检验可能会得出错误的结论🤐🍀————🖼。因此关于小单元频数通常有两个准则🎎🐷-🌴：第一🐡🧩|_🎱，如果只有两个单元🦔🐭——_🌈，每个单元的期望频数必须是5或5以上🌺🐗_|🎃。而在2×2列联表中😍🐰_——🎋，当有一个期望值小于5且样本有帮助请点赞🎰🤬-*。
你的理解是正确的🌔🪀-😹🌝，这种情况绝对不能使用卡方检验😲😀-🪱，这样做是完全错误的🐇🕷-🐇！卡方检验只能用于两个分类变量之间的独立性检验🐰||😋，而你的测定值是平均百分数🥅|-🦠🌼，基本属于连续型变量🤨_🧸👺，因此你使用mann whitney u 检验基本没什么问题🪁_🙈🦅。不过🐊|🐐，如果你的样本量较大（比如两组之和超过50）😹💐_*，那么根据中心极限定理🐹🦘-🌸，使用成组t说完了🎁🐏--☘。
一文详解卡方检验?？
即使在豌豆实验这类理论比例检验中🐋-|🦓，我们也会运用卡方统计量来验证预期🪅_|🙃😯。如果某类频数低于5🦘🙄-🦅，可能需要合并相关检验来提高分析的有效性**|😘🥀。当理论比例未知时🦧||🤑🌴，通过极大似然估计进行估计是常见策略🍀|🐙。对于连续变量🌝|😕，我们同样会构建统计量🧩🎃_——😢，依据样本区间划分理论和实际频数🐿||🐥🐐，以此来检验假设😎|——🐥。卡方检验的三大抽样分布说完了🐜-🤑🦝。
总结😪——|😙🐊，R语言为我们提供了一套完整的独立性检验工具😿♣-_🌧，无论是卡方检验的直观判断🐹*--🦘，还是Fisher精确检验的精确度量🌓👹-_🦠😚，或是CMH检验的混杂变量控制🃏_*🤬，都在帮助我们揭示数据背后的秘密😒-🐥🪱。然而🐫————😷🐈，每种检验都有其适用范围和限制🦈——-🦆，我们在解读结果时🦛——_🌨，务必结合实际情境和样本量🍃😊——|🐾，以确保我们的结论既严谨又具有说服力😫-_🐣🦇。
什么情况下用卡方检验?？
当研究设计中有多个分类变量🌒🌿||🐹😐，并且需要了解这些变量之间的关联性或独立性时🌕|_🐵🦏，卡方检验能够提供有力的统计证据🌸🐆||🪅♟。它适用于各类数据集中包含的分类数据比较🙃🦭|🐭🦒，特别是在数据分析初期😪-☘️😍，用于筛选与主要变量相关的其他变量时非常有用🦬🐬————🦛😼。此外😅🐯|🔮，由于卡方检验对于样本量的大小有一定的容忍度🦠🌴-🍀🐡，因此在大规模的数据集分析中等会说🎁|——♠🕹。
独立性检验是统计学的一种检验方式😑🎉-🦃，与适合性检验同属于X2检验😂🎑|🪶🎊，即卡方检验（英文名🐽🌸__😥🐺：chi square test）🦄_——🤥🍁，它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验🦓🎭|——🌗。由联表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）🦔🌍|-🦡🦎，K^2的值越大🐬|🌗🐃，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大🦢_🎎👺。独立性检验的学习目标希望你能满意🥅🌲|——🌳😋。