卡方检验

使用卡方检验可以比较您数据的实测分布与数据的预期分布。

要添加卡方检验的输出，请转至添加并填写表单。

卡方拟合优度

使用卡方拟合优度检验可以确定每个类别中的项目比例是否与您指定的比例显著不同。

可以测试各个类别之间的比例是否相等（均匀），为每个类别指定不同的比例，或为每个类别指定历史计数。

例如，采购员执行卡方拟合优度检验以确定售出的 T 恤尺寸比率是否与订购的 T 恤尺寸比率一致。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：卡方拟合优度检验示例。

每个样本都应足够大，才能使每个类别中的观测结果的几率合理。如果预期计数太小，检验的 p 值可能不精确。有关详情，请转至 Minitab 帮助：卡方拟合优度检验的数据注意事项。

当您具有可分类为一个或多个类别变量的数据时，可以使用独立性卡方检验。

过独立性卡方检验，可以确定两个或多个类别变量的类别组合的计数或百分比，并研究变量之间的关系。独立性卡方检验也称为相关性卡方检验，可在 Minitab 的交叉分组表和卡方工具中找到。

例如，工程师想要确定不同生产线在每个班次生产的有缺陷的部件数。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：交叉分组表和卡方示例。

数据必须是包含每个类别 X 和 Y 值组合的计数的表。观测值的独立性是该检测的关键假设。有关详情，请转至 Minitab 帮助：交叉分组表和卡方的数据注意事项。