卡方检验简介
卡方检验 (Chi-Square Test) 是一种常用的统计学方法，用于检验观察频数与期望频数之间的差异是否具有统计学显著性。
它广泛应用于生物医学研究、社会科学调查和市场研究等领域，尤其适合分析分类变量之间的关联性。
什么是临界值?
卡方临界值是统计学假设检验中的重要概念。它是在给定自由度和显著性水平 (α) 下，卡方分布的分位数。
卡方值 > 临界值
拒绝原假设 (H0)，认为观察值与期望值之间的差异具有统计学显著性。
卡方值 ≤ 临界值
接受原假设 (H0)，认为观察值与期望值之间的差异不具有统计学显著性。
如何使用本工具?
使用本工具查询卡方临界值非常简单，只需按照以下步骤操作：
- 1. 确定自由度 (DF) 对于 R×C 列联表，自由度计算公式为：(行数-1)×(列数-1)。
- 2. 选择显著性水平 (α) 通常选择 0.05、0.01 或 0.001 作为显著性水平。
- 3. 查询临界值 点击查询按钮，即可得到对应条件下的卡方临界值。
实例演示
假设我们有一个 2×2 列联表，自由度为 (2-1)×(2-1) = 1，选择显著性水平 α=0.05。
查询条件
自由度 (DF)
1
显著性水平 (α)
0.05
查询结果
3.8415
常见问题 (FAQ)
卡方检验有哪些类型?
常见的卡方检验类型包括：Pearson 卡方检验（用于拟合优度检验和独立性检验）、似然比卡方检验、Fisher 精确检验（用于小样本）等。
自由度如何计算?
对于 R×C 列联表，自由度 DF = (R-1)×(C-1)。