卡方检验分为拟合优度检验和独立性检验两种。
卡方检验的步骤:
1、设置假设。
首先,需要明确假设的原假设和备择假设,例如原假设为观测值符合某个分布,备择假设为观测值不符合该分布。
2、计算期望值。
使用假设分布,计算期望值。一般情况下,期望值等于样本容量乘上假设分布的比例。
3、计算卡方值。
根据观测值和期望值计算卡方值,公式为:卡方值=Σ((观测值-期望值)^2/期望值),其中符号“Σ”表示对样本中的每个值进行求和。
4、计算自由度。
自由度是指能够自主变化的变量个数。对于拟合优度检验,自由度等于样本个数减去假设分布参数的个数减去1。
5、查卡方分布表。
查找卡方分布表得到相应的p值,p值越小,表示观测值与期望值之间的差异越大,拒绝原假设的可能性越大。
6、判断结论。
将p值与显著性水平(通常为0.05)进行比较,如果p值小于显著性水平,则拒绝原假设,认为观测值与假设分布不符;否则,接受原假设,认为观测值符合假设分布。
卡方检验的主要应用:
1、检验样本是否符合某种分布。
卡方检验可以进行拟合优度检验,即对实际观测数据按照某种假设分布进行检验,以判断样本是否符合该分布。
2、检验两组变量之间是否独立。
卡方检验可以进行独立性检验,以判断两个分类变量是否独立。例如,可以使用卡方检验来检验性别是否与某种疾病有关联。
3、比较多组观测值的差异性。
卡方检验可以用于比较多组分类数据的差异性。例如,可以使用卡方检验来比较不同种类产品的销售量是否有明显的差异。
4、分析因素对分类变量的影响。
卡方检验可以用于分析某些因素对分类变量的影响程度。例如,可以使用卡方检验来分析年龄对健康指标的影响程度。