卡方检验：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，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
相关性检验：变量之间的相关的程度用相关系数r表征。当r大于给定显著性水平a和一定自由度f下的相关系数临界值T"a、时，表示变量之间在统计上存在相关关系。否则，则不存在相关关系。
扩展资料：
随机样本数据；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：所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。
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。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表卡方检验应用条件：R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；不能有小于1的理论数。
参考资料：百度百科——卡方检验
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第1个回答 2023-09-05
卡方检验和相关分析是两个不同的数据分析方法。
卡方分析(交叉表分析,列联表分析，具体为Pearson卡方),用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况.例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。首先判断p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明两组数据具有显著性差异,具体差异可通过选择百分比进行对比判断。可以使用SPSSAU进行卡方检验。
相关分析
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。也可以使用SPSSAU进行分析：
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