四格表u检验与卡方检验有何异同(
u检验和卡方检验的区别与联系 -
区别与联系如下：1、区别：U检验主要用于已知总体方差的情况下，而卡方检验则更常用于等级资料或者方差未知的情况下。另外，U检验主要用于大样本的情况，而卡方检验可以用于小样本（样本容量小于30）的情况。2、联系：U检验和卡方检验都是统计学中常用的假设检验方法，在某些条件下可以相互替代。
这里有四位强大的检验伙伴——U/T检验（平均值的守护者），F检验（方差的秘密探员），卡方检验（关联性的密码解读者）和Z/T检验（大样本的精确标尺）。每一种都有其独特的使命，适用于不同的统计场景。平均值的较量：U/T与Z/T检验当面对大样本平均值的差异时，Z检验登场，它的目标是验证平均值希望你能满意。
区别与联系如下：1、区别：U检验主要用于已知总体方差的情况下，而卡方检验则更常用于等级资料或者方差未知的情况下。另外，U检验主要用于大样本的情况，而卡方检验可以用于小样本（样本容量小于30）的情况。2、联系：U检验和卡方检验都是统计学中常用的假设检验方法，在某些条件下可以相互替代。
这里有四位强大的检验伙伴——U/T检验（平均值的守护者），F检验（方差的秘密探员），卡方检验（关联性的密码解读者）和Z/T检验（大样本的精确标尺）。每一种都有其独特的使命，适用于不同的统计场景。平均值的较量：U/T与Z/T检验当面对大样本平均值的差异时，Z检验登场，它的目标是验证平均值希望你能满意。
相同点是能用u检验进行的两个率比较检验的资料，都可用卡方检验，二者是等价的u2等于χ2。不同点是1、u检验可进行单侧检验。2、满足四格表u检验的资料，计算两个率之差的可信区间，可从专业上判断两个率之差有无实际意义。3、χ2检验可用于2X2列联表资料有无关联的检验。
1、卡方检验的条件：卡方检验适用于分类数据，即数据被分成不同的类别或组别，调查问卷中的选项是离散的类别，使用卡方检验来分析类别之间的关系。2、样本数据应为独立观测：卡方检验要求观测值之间是相互独立的，如果观测值之间存在依赖关系，卡方验的结果可能失真。
显著性检验的四种方法 -
卡方检验是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率)的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行乘以2列资料及组内分组X2检验。6、零反应检验用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为0或100%时，X2检验的一种特殊形式。属于直接概率计算法。其中非参数统计方法说完了。
【答案】：相同点：凡是能用u检验进行的两个率比较的资料，都可以用X2检验，两者是等价的，即u2＝X2；不同点：①u检验可以进行单侧检验，四格表的X2检验常用于双侧检验；②两个率比较的u检验进一步计算可得到两个率之差的可信区间，并可依据专业知识判断两个率之差有无实际意义，四格表的X2检验是什么。
什么情况下用卡方检验? -
1.随机样本数据；2.卡方检验的理论频数不能太小.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n≥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.上述是适用于四格表.R×C表还有呢？
一般情况下分类变量用卡方检验，连续性变量用t检验或者u检验。小样本n<50时，通常是t检验，大样本用u检验。
...论文中怎样根据统计资料的类型选择一种或几种检验方法? -
χ2检验16 拟合线性回归1 F检验24 相关分析6 Q检验2 非参数统计4 u检验1 未注明方法6 表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型显著性检验小样本均数与总体均数相比较t检验小样本均数相比较t检验、F检验两个或多个大样本均数与总体均数相比较u检验、t检验大样本均数希望你能满意。
对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两(多重)比较。3.卡方检验(χ2检验) χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的到此结束了？。