卡方检验是由Karl Pearson于1900年发明的一种统计检验方法，是一种分布无关的非参数统计检验，用来检验两组数据之间是否有显著性差异。
在卡方检验中，只要可以知道每个细分类别的频率，就可以计算出它们之间的卡方统计量（也就是卡方检验值），而无须了解数据的真实分布情况，易于操作。另外，卡方检验可以用来分析包括频率分布（例如做出频率分布表）在内的各种数据关系，而且可以应用于多元数据分析，显示出不同类别间的数据（例如称谓、出生年份与收入）的关系，以期发现它们之间的内在联系，因而使其得以研究。
卡方检验的核心思想：卡方检验是由一个函数产生的差异。这个函数是：模型期望与样本实际之间的差异，即比较实际频率（通常就是实验结果中实际样本）与理论期望 (调查和理论预测的结果)之间的差异。
卡方检验的步骤：
1. 选择检验的类型和方法：在进行卡方检验之前，应先根据检验要求确定检验的类型，是对应数据或分组实验数据，然后根据数据选择卡方检验计算表或计算公式，以便进行后续统计。
2. 收集并统计数据：收集和归类数据，统计每个样品组的数据，求出它们的个体频率或归类频率。
3. 计算检验值：根据卡方检验模型和计算表或计算公式，计算出卡方检验值。
4. 检验检验结果：比较卡方检验值与定义的卡方检验表值，如果卡方检验值大于卡方检验表值，在规定的概率水平、样本量的条件下，可以拒绝原假设，即推断双方总体有显著性差异。
卡方检验十分有趣可以基本上可以满足科学研究者和企业研究者大量的实际需要，是一种非常实用且普及的统计检验方法。
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