什么是卡方统计量？它的大小与样本容量成正比吗？ 卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
卡方检验具体怎么计算 您的数据应该是交叉链接的，数据输入格式是：创建两个变量，变量1是组。正常对照组使用数据1、病例组用数据2、变量2是效能的分类变量，1表示分类属性1，2表示分类属性2。然后还有另一个变量3、也就是，箱子的数量。在数据录入完成后，加权频率将被分析的分析-统计-统计-交叉-和变量1被选择成行。所以，我要选择变量2到列中，然后点击统计信息，打开对话框，我要检查卡方，然后点击“继续”，然后点击“确定”，第三张表是卡方测试，第一行的第一行是卡方值，接着是自由度，最后是P值。卡方检验就是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，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。步骤：（1）提出原假设：H0：总体X的分布函数为F(x).如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi，i=1，2，.（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，.，Ak=(ak-1，ak)，其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所。
卡方检验是什么 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。
