卡方检验，什么是卡方检验通俗点的

卡方的α是什么

你好，卡方的α是指显著性水平，通常用来判断卡方检验结果的显著性。α的常见取值为0.05或0.01，表示在这个显著性水平下，如果计算得到的卡方值小于或等于临界值，则认为差异不显著，否则认为差异显著。

什么是卡方检验通俗点的

前提假设略去不写(请自己查书)，简单的说，

t分布用于检验均值是否不同。

F分布用于检验方差是否不同。

卡方分布主要用于检验样本是否偏离了期望，例如偏离了期望的分布(拟合优度检验)，期望的比例(列联表)等。

t检验和F检验只能使用连续数据(定量数据)。

卡方检验既可以使用连续数据，也可以使用离散数据(频数)，也可以用于对数似然值。但计算公式不同。

三者都可以用于回归方程系数的检验。

t统计量的平方就等价于F统计量。

大样本时，t检验就等价于Z检验，其平方等效于卡方统计量(在logistic回归中有这两种表示法)。

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补充:两个卡方统计量除以各自自由度后再相除，就等于F统计量。

卡方检验的基本步骤

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，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。

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；

卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

卡方检验的计算方法

是将实测值与理论值进行比较，以检验某一变量是否与另一变量之间存在显著性关系。具体计算方法为：首先根据实测数据计算出各项的观测频数，然后根据假设和样本容量，计算出各项的期望频数。接着，将观测值与期望值之间的差异进行平方处理，再除以期望值，得到卡方值。最后，根据卡方分布表，找到自由度和显著性水平对应的临界值，比较卡方值和临界值的大小即可判断是否拒绝原假设。

卡方检验的适用条件和用途

卡方检验适用条件是：数据是分类数据；样本容量足够大；每个单元格的频数应该不小于5。卡方检验的用途主要是检验两个或多个样本的分类是否有显著差异，可用于分析列联表数据中的关系。它在社会科学、医学研究、市场营销、品质管理等领域都有广泛的应用。在社会科学中，卡方检验可用于检验社会现象之间是否有相互关联；在医学研究中，可用于研究一种治疗方法是否有效；在市场营销中，可用于确定消费者选择不同产品的原因等。