卡方检验是比较您数据的实测分布与数据的预期分布的假设检验。
存在多种类型的卡方检验：
- 卡方拟合优度检验
- 使用此分析检验分类数据样本与某个理论分布的拟合程度。
- 例如，通过多次掷骰子并使用卡方拟合优度检验来确定结果是否服从均匀分布，可以检验骰子是否公平。在这种情况下，卡方统计量会量化计数的实测分布与假设分布的差异程度。
- 相关性和独立性卡方检验
- 这些检验的计算都相同，但是您要解答的问题可能不同。
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- 相关性检验：可以使用相关性检验确定一个变量是否与另一个变量关联。例如，确定不同颜色的汽车的销量是否取决于汽车售出的城市。
- 独立性检验：可以使用独立性检验确定一个变量的观测值是否取决于另一个变量的观测值。例如，确定某人投票的候选人是否与投票人的性别无关。
注意
Minitab 执行卡方检验时不会使用 Yates 校正因子。
