第1个回答 2024-08-09
在许多统计分析中，当总体分布的假设难以验证时，非参数检验，如卡方检验，就显得尤为重要。卡方检验是一种通过样本频数来评估样本分布与理论分布差异的统计方法，适用于总体方差未知或信息有限的情况。
在实际应用中，例如研究某学校学生性别比例或医学领域的心脏病猝死日期分布，卡方检验能帮助我们判断样本数据是否符合预设的理论分布。以山东省新出生婴儿性别比例为例，通过卡方检验，我们可以确定男女比例是否存在显著差异。
卡方检验的基本思想是通过比较样本分布与期望分布或理论分布的吻合程度，检验H0假设（即样本来自的总体与期望分布无差异）。进行卡方检验时，需要准备适当的数据，如性别分布的频数，然后设定期望值和检验范围，以及选择合适的计算方法和统计输出处理方式。
在我们所举的新生儿性别比例案例中，描述性统计显示样本总体性别比例接近理论值，卡方值为0.040，自由度为1，显著性水平为0.841，这表明在统计上我们接受原假设，即新出生婴儿男女比例没有明显的差别。