卡方检验的应用条件
卡方检验的应用条件
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🦘_-🐀😊。
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🦋|🦗。
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🦘_-🐀😊。
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🦋|🦗。
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🌾🌎__🐈。
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👹💥-🎏。