卡方檢驗計算器
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📊 統計學
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卡方擬合優度
χ² = Σ (Oᵢ − Eᵢ)² / Eᵢ
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📐 計算公式
χ² = Σ(O−E)²/E。 df = 類別數 − 1。
觀測值與期望值偏離程度。
觀測值 O(逗號分隔)
期望值 E(逗號分隔)
計算
重置
📌 計算說明
χ² = Σ(O−E)²/E。
df = 類別數 − 1。
📚 深度解析:卡方检验
💡 常见使用场景
检验分类变量是否独立(列联表)
拟合优度:观察是否符合理论分布
A/B 中比例差异显著性
统计量
χ²=Σ (O-E)²/E,O 观察频、E 期望频。自由度 df=(行数-1)(列数-1)。χ² 越大越偏离独立假设。
判断
算出的 χ² 超过临界值(或 p<0.05)则拒绝「独立」,认为两分类变量相关;需期望频不过小(一般 ≥5)才可靠。
❓ 常见问题(FAQ)
卡方检验前提?
独立样本、分类变量、期望频数不过小(多数格 ≥5)。违反时改用 Fisher 精确检验或合并类别。
χ² 大一定相关强吗?
χ² 受样本量放大,大样本下微小差异也显著。看关联强度应配合 Cramer's V 等效应量,不只看 p。