卡方檢驗英文解釋翻譯、卡方檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 chi-square test; X,2-test

分詞翻譯：

卡的英語翻譯：

block; calorie; checkpost; clip; get stuck; wedge
【化】 calorie
【醫】 c.; cal.; calorie; calory; chi; small calorie

方的英語翻譯：

direction; power; side; square

檢驗的英語翻譯：

check up; examine; inspect; proof; prove
【計】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【醫】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【經】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

專業解析

卡方檢驗（Chi-square test）是一種基于卡方分布（(chi) distribution）的統計學假設檢驗方法，用于分析分類變量之間的關聯性或觀察頻數與期望頻數之間的差異。其核心公式為： $$ chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i} $$ 其中 (O_i) 為觀測頻數，(E_i) 為期望頻數。

一、核心概念與類型

獨立性檢驗
檢驗兩個分類變量是否獨立（如吸煙與肺癌發病率的關系）。若卡方值大于臨界值，則拒絕原假設，認為變量間存在關聯。

來源：統計學經典教材《Statistical Methods for Research Workers》（R.A. Fisher）
拟合優度檢驗
判斷樣本分布是否符合特定理論分布（如擲骰子是否公平）。通過比較觀測頻數與理論分布的期望頻數實現。

來源：美國國家标準與技術研究院（NIST）《Handbook of Statistical Methods》

二、應用條件與局限性

適用數據：名義量表或順序量表數據（如性别、滿意度等級）。
樣本要求：每個單元格的期望頻數需 ≥5（否則需用Fisher精确檢驗）。
局限性：僅能檢測變量間關聯性，無法說明因果關系或關聯強度。
來源：醫學研究權威指南《BMJ Statistics at Square One》

三、實際應用場景

醫學研究：分析疾病與暴露因素的關聯性（如病例對照研究）。
社會科學：檢驗教育水平與投票傾向的獨立性。
質量控制：檢測産品缺陷率是否符合預期分布。
來源：世界衛生組織（WHO）流行病學統計手冊

公式擴展說明

卡方統計量服從自由度為 ((r-1)(c-1)) 的卡方分布（(r) 為行數，(c) 為列數）。當 (chi > chi_{alpha}(df)) 時拒絕原假設（(alpha) 為顯著性水平）。

網絡擴展解釋

卡方檢驗（Chi-square test）是一種基于卡方分布的非參數統計方法，主要用于分析分類變量之間的關聯性或觀察頻數與理論分布的吻合程度。以下是核心要點：

1.主要用途

拟合優度檢驗：判斷樣本數據是否符合某種理論分布（如擲骰子是否公平）。
獨立性檢驗：檢驗兩個分類變量是否獨立（如性别與吸煙習慣是否相關）。

2.基本步驟

建立假設
- 原假設（H₀）：變量間無關聯或數據符合理論分布。
- 備擇假設（H₁）：變量間存在關聯或數據不符合理論分布。
計算卡方統計量
公式為：
$$chi = sum frac{(O_i - E_i)}{E_i}$$
- (O_i)：觀察頻數
- (E_i)：期望頻數（在獨立性檢驗中，(E_i = frac{text{行合計} times text{列合計}}{text{總樣本量}})）。
确定自由度
- 拟合優度檢驗：(df = k - 1 - p)（(k)為分類數，(p)為估計的參數數量）。
- 獨立性檢驗：(df = (r-1)(c-1))（(r)為行數，(c)為列數）。
判斷顯著性
将卡方值與臨界值表對比，或計算p值。若p值小于顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設。

3.應用條件

期望頻數：每個單元格的期望頻數應≥5（若小于5，需合并類别或改用Fisher精确檢驗）。
數據要求：獨立觀測且為分類變量。

4.示例場景

獨立性檢驗：分析性别（男/女）與是否吸煙（是/否）的關聯性。
拟合優度檢驗：檢驗某地區新生兒性别比是否符合1:1。

5.注意事項

卡方檢驗隻能說明變量間存在關聯，不能解釋因果關系。
不適用于連續型數據或小樣本的稀疏表格。

通過以上步驟和條件，卡方檢驗可幫助研究者從分類數據中提取統計推斷結論。