【数据分析】卡方检验
卡方值的大小与样本量（自由度）有关。一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。一般使用
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一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。
卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。
卡方值的大小与样本量（自由度）有关。一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。
（1） 交叉卡方
使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。
可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出显著性差异。
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