卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性(即SIG.)小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
　　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。
　　x2检验亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。x是一个希腊字母，x2可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。
　　卡方检验的步骤一般为：
　　(1)建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值;
　　(2)由样本资料计算x2值;
　　(3)将计算所得的x2值与临界x2值(负值都取绝对值)作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0;反之，则承认Ⅱ0。
　　计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[(fo—fc)2/fc]
　　式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。
　　x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。
　　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，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。}

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