两组或多组等级资料的比较为什么不宜用卡方检验？

Question

如题所述

Answer 1

属性数据的卡方独立性检验会忽略数据是有序的这个信息，它不能分辨变量是有序还是名义，也就是这个检验没有充分利用样本的信息。对于你的检验目的来说如果有能利用有序这个信息的检验方法，那么就不用卡方检验。

秩和检验将数据从小到大编秩，利用了数据的有序性，卡方检验忽略了数据的有序性，它只能得出两组或多组资料分布不同，不能比较数据间的等级程度。

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。

基本原理：

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。