统计学——卡方检验和卡方分布

本文主要是介绍统计学——卡方检验和卡方分布，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

什么是卡方检验

 

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。


它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

 

例子1：四格卡方检验

 

以下为一个典型的四格卡方检验，我们想知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响：

 

 

	感冒人数	未感冒人数	合计	感冒率
喝牛奶组	43	96	139	30.94%
不喝牛奶组	28	84	112	25.00%
合计	71	180	251	28.29%

 

通过简单的统计我们得出喝牛奶组和不喝牛奶组的感冒率为30.94%和25.00%，两者的差别可能是抽样误差导致，也有可能是牛奶对感冒率真的有影响。

 

为了确定真实原因，我们先假设喝牛奶对感冒发病率是没有影响的，即喝牛奶喝感冒时独立无关的，所以我们可以得出感冒的发病率实际是（43+28）/（43+28+96+84）= 28.29%

所以，理论的四格表应该如下表所示：

 

 

感冒人数

未感冒人数

合计

这篇关于统计学——卡方检验和卡方分布的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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