卡方检验是参数检验还是非参数检验

卡方检验是一种非参数检验方法，它不需要对总体的分布做出任何假设，不依赖于总体参数的具体值。卡方检验适用于分类变量之间的关系分析，它可以用于检验两个分类变量之间是否存在独立性或相关性，也可以用于比较多个分类变量之间的分布差异。卡方检验的原理是比较观测值与理论值之间的偏离程度，通过计算卡方值来评估观测值与理论值之间的差异是否显著。因为卡方检验不需要对总体参数做出假设，所以它也被称为分布自由检验。

相关问题

卡方检验Python

卡方检验是一种用于检验观测频数与期望频数之间差异的统计方法。在Python中，可以使用scipy.stats模块中的chisquare函数进行卡方检验。

卡方检验可以分为独立性卡方检验和一致性卡方检验。独立性卡方检验用于判断两个变量之间是否存在独立关系，而一致性卡方检验用于判断一个变量在不同条件下的分布是否一致。

对于独立性卡方检验，可以使用Python的chisquare函数进行计算。例如，给定观测频数列表list_observe和期望频数列表list_expect，可以通过调用chisquare函数来进行独立性卡方检验。

对于一致性卡方检验，也可以使用相同的chisquare函数进行计算。只需将观测频数列表和期望频数列表作为参数传递给函数即可。

在计算卡方检验时，需要注意观测频数和期望频数不能低于5，否则结果可能不可靠。通过计算卡方值和对应的p-value，可以判断是否存在显著差异。如果p-value大于0.05或者为"nan"，则可以认为没有差异；反之，如果p-value小于等于0.05，则可以认为存在差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡方检验 python](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/111192975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python数据分析 - 卡方检验](https://blog.csdn.net/weixin_42010722/article/details/124296654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab卡方检验

在MATLAB中，可以使用 `chi2gof` 函数进行卡方检验。该函数的语法为：

[h,p,st] = chi2gof(x)

其中，`x` 是一个向量，包含待检验的观测值。函数将返回三个输出参数：

- `h`：表示拒绝或接受零假设的结果。若 `h=0`，则不能拒绝零假设；若 `h=1`，则可以拒绝零假设。
- `p`：表示拒绝零假设的概率。
- `st`：包含其他统计信息，如卡方值、自由度等。

例如，以下代码将使用 `chi2gof` 函数对一个随机采样的向量进行卡方检验：

x = randn(100,1);
[h,p,st] = chi2gof(x);

在这个例子中，如果 `p` 值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，即认为观测值不符合正态分布。