卡方检验小贴士
卡方检验(Chi-Square Test)，被誉为二十世纪科学技术所有分支中的20大发明之一。它的发明者卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）是英国数学家，生物统计学家，数理统计学的创立者，并被誉为现代统计科学的创立者。
（卡尔·皮尔逊）
皮尔逊认为，不管理论分布拟合得如何好，它与实际分布之间总存在着或多或少的差异。这些差异是由于观察次数不充分、随机误差太大引起的呢；还是由于所选配的理论分布本身就与实际分布有实质性差异引起的呢？解决这些疑问还需要用一种方法来检验。1900年，皮尔逊发表了一个著名的统计量，称之为卡方（χ2），用来检验实际值的分布数列与理论数列是否在合理范围内相符合，即用以测定观察值与期望值之间的差异显著性。卡方检验提出后得到了广泛的应用，在现代统计理论中占有重要地位。
卡方检验5大误区
卡方检验对原始数据有一定的要求，只有符合卡方检验前提条件的数据才可以使用卡方检验，否则，必须改用其他检验方法。因此，没有充分了解卡方检验的前提条件，就有可能进入卡方检验的误区，从而你导致统计结论不准确，对科研成果的准确性造成巨大影响。
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误区1：总样本量低于40，不能使用卡方检验
易错指数★★★☆☆
卡方检验的第一个前提条件是要求总样本量大于40，如果总样本小于或者等于40时，卡方检验失效，要改用Fisher确切概率法。
误区2：理论频数低于5的单元格个数超过20%，不能使用卡方检验
易错指数★★★☆☆
以SPSS卡方检验输出结果为例：
上图详细讲述了为什么频数低于5的单元格的个数占比为50%。卡方检验的第二个前提条件是要求理论频数低于5的单元格个数不超过20%，如果超过了20%，则卡方检验失效，要改用Fisher确切概率法。
误区3：某一单元格出现了频数0，不能使用卡方检验
易错指数★★★★☆
当某一单元格出现0时，卡方检验失效，必须改用Fisher确切概率法，如下图所示：
实验组0人发生事件，改用Fisher确切概率法检验构成比的差异。
误区4：被检验变量为等级资料时，不能使用卡方检验
易错指数★★★★☆
例如，比较新药治疗组和传统治疗组的疗效等级的差异时，即被检验变量是等级资料，卡方检验失效。如下图所示：
因为卡方检验仅仅是比较两组疗效的构成比例，而单纯的比例检验并没有考虑比例中还含有等级递增的趋势，因此，对于被检验变量为等级资料的时候，应该选择秩和检验。
误区5：配对资料，不能使用卡方检验
易错指数★★★★★
以上案例全部为两个独立组之间的差异比较，即独立样本的卡方检验。而医学研究中经常会有配对资料，例如，对同一批患者进行两种方法来诊断，诊断结果如下图：
如上图所示，对同一批患者进行两种方法诊断，属于配对样本，交叉表卡方检验失效，必须改用配对卡方检验（McNemar’s Test）
以上就是卡方检验的5大误区，你中过招吗？欢迎留言讨论哦~！
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