连续性变量转为分类变量可以做卡方检验吗(
三个多分类的关联性用什么判断?？
1🍀——|🌤😚、卡方检验（Chi-Square Test）🔮-|🐤🎃：卡方检验是一种常用的统计方法🐑__☹️*，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性🐰-|🤭。对于三个多分类问题☘😙_⭐️，可以使用卡方检验来比较各分类变量之间的差异🐤🍄——🎈，并确定它们之间是否存在显著的关联性🌚😏——_🏓。2🤖🪀——🦦🐕、条件概率（Conditional Probability）🦡_——🎮：条件概率是指在某个分类变量发生的条件下🌻🦧——_🌒*，另一是什么🦆_——🐖🤫。
卡方检验先假设两个变量是独立的🐌_🎰🐣，进行卡方运算后🐇😚——_🐸⛈，如果卡方值过小那么可以认为是两者关联性不大🎍🐤——🎊，大致可以认为是独立的🐦||😌，反之🎆🦚_🏒，则认为两个变量是相关的🐞🧿-🪄🌚。
1🍀——|🌤😚、卡方检验（Chi-Square Test）🔮-|🐤🎃：卡方检验是一种常用的统计方法🐑__☹️*，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性🐰-|🤭。对于三个多分类问题☘😙_⭐️，可以使用卡方检验来比较各分类变量之间的差异🐤🍄——🎈，并确定它们之间是否存在显著的关联性🌚😏——_🏓。2🤖🪀——🦦🐕、条件概率（Conditional Probability）🦡_——🎮：条件概率是指在某个分类变量发生的条件下🌻🦧——_🌒*，另一是什么🦆_——🐖🤫。
卡方检验先假设两个变量是独立的🐌_🎰🐣，进行卡方运算后🐇😚——_🐸⛈，如果卡方值过小那么可以认为是两者关联性不大🎍🐤——🎊，大致可以认为是独立的🐦||😌，反之🎆🦚_🏒，则认为两个变量是相关的🐞🧿-🪄🌚。
1.对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验(完成单因素方差分析的前提假设) 2.描述性分析🎮🐤_——🐹；建议使用箱线图来进行 3.采用单因素方差分析判断分类变量是否对连续型变量有显著影响 4.若不同组间有差异🐀——-🎱🦌，通过多重检验来判断哪个处理间存在差异在日常工作中🤕|——⛳，我们经常碰到这样的问题🍄-🐯🌾，就是希望你能满意😎-——🦜😴。
很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布🦎🌟||🦖，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验🙀|-🤠。常用方法🐷-🎣：非参数检验的K-量检验🌸🧵-🐬、P-P图🐞🐈||🦓、Q-Q图🦈__*⛳、W检验😨🦓——|🐅、动差法🤮🐿_🧧。02 回归分析回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一😿🦐_🌙。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系🤧☀️|😼🦝，以分析数据内在规律🎽🦘_🏑。1. 一元线性分析只有有帮助请点赞🀄🥊__🤧🤯。
卡方检验需要考虑两个分类变量之外的其他变量的影响吗?？
不考虑的☺️|-♟，要做回归分析才能考虑😗——🤖，
spssau里面有智能文字分析🦫_|🦆😚，交叉卡方分析也有🦇_🦤。
高中统计和初中一样吗??？
2.2.3 列变量为效应指标🦠_|🥍🐃，且为二分类变量🐒🐾|🍂🦙，行变量为有序多分类变量🤣🐦——😱，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别🌺|-🌼🦓，如果总的来说有差别🐫-🧧😞，还可进一步作两两比较🌕*_🐭😽，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义🪱_🦠🦮。2.3 R×C表资料的统计分析2.2.1 列变量&行变量均为无序分类变量🍂-🎀，则(1)例数大于40,且理论数小于希望你能满意😌🌳-|☁️🐬。
看差异性用卡方检验🐇🐸-|🦇🦇，
白话统计---基础篇读书笔记?？
虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量🦖——🐃🐈，虚拟变量其实算不上一种变量类型(比如连续变量🐳|🧶🦢、分类变量等),确切地说🐾😰||🧨🌻，是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式🪀🎯|——👿👺。(1)虚拟变量主要用于多分类自变量与因变量是非线性关系的时候😰-🌷*。(2)优点🦢🐼-🧵：当多分类自变量与因变量是非线性关系的时候🤿-😕🐑，虚拟变量可以更真实的展示二者之间的是什么😪__🦖🦈。
也就是自变量🦇_-🙊，将广告曝光量标识为y🐃——|🐁🦙，也就是因变量🐫🎲|🕹🐲。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图🐷|🍂🕹，X轴是自变量费用成本数据😟——🎍，Y轴是因变量广告曝光量数据🦤|🪄。从数据点的分布情况可以发现🥉😠——🎫，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势🎁😧——-🐗，当费用成本的增加后🐕🦺——|🃏，广告曝光量也随之增加🌳🌻|☀️。