卡方检验 如何学习和理解卡方检验？基础概念： 卡方检验卡方检验是用途非常广的一种网页链接 

来源：雪球App，作者： 汤小燕的价值投资，（https://xueqiu.com/7833091196/262541868）

基础概念： 卡方检验

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

2*2四格表卡方检验

卡方检验的校正非常重要，这是因为卡方检验是以期望频数和实测频数的差异大小为分析基础的，如果通过计算，发现某个单元格内的期望频数小于5，那么有很大的可能性是由于样本频数不足导致的，此时继续使用卡方统计量公式进行计算和分析就非常不可靠了。下面草堂君将用几篇推送分别对不同数据情况的卡方检验及其校正方法做详细介绍，今天介绍的是四格表的卡方检验。四格表卡方检验2*2列联表又称为四格表，该表的自由度为(2-1)*(2-1)=1。因为频数属于离散型数据，而卡方分布属于连续型概率分布，因此卡方检验中用的卡方统计量只能说是近似服从卡方分布，根据下方的卡方分布曲线，可以知道当自由度小于2时，卡方分布曲线呈现L型，与其它自由度的卡方分布曲线有很大差异，因此四格表的卡方检验需要单独拿出来讲，其分析结果与其它类型（R*2、2*C、R*C）的卡方检验有明显不同。

用SPSS输出一个四格表的卡方检验结果，可以发现，与其它类型的卡方检验相比，它的分析结果多了两个：连续型修正和Fisher确切概率。皮尔逊卡方值就是用上一篇介绍的卡方统计量计算的卡方值，而连续性修正和费舍尔精确检验则需要根据表格内的频数情况进行选择。假设总频数为n，单元格内的期望频数为E，那么选择规则如下：

当n大于等于40，且E大于5时，看皮尔逊卡方值即可；

当n大于等于40，且E小于5且大于1时，选择连续性修正值；

当n小于40，或E小于1时，选择费舍尔精确检验结果；

以上这三个检验结果之间的区别和联系是什么呢？请看下面的内容。Pearson卡方卡方检验最基本的就是Pearson卡方，它的计算公式大家都非常熟悉：

当总频数n大于等于40，且所有单元格内的期望频数E都大于等于5时，2*2四格表的卡方检验结果直接选择Pearson卡方值作为检验结果即可。但是，如果最终的Pearson卡方检验的检验概率值p与显著性水平α（0.1、0.05、0.01）非常接近时，应该选择Fisher精确检验值作为检验结果。连续性修正对于总频数n>=40，但单元格中有期望频数1=