卡方检验和统计学

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

卡方检验和统计学之间的区别

卡方检验 vs. 统计学

卡方检验（Chi-Squared Test或\chi^2 Test）是一种统计量的分布在零假设成立时近似服从卡方分布（\chi^2分布）的假设检验。在没有其他的限定条件或说明时，卡方检验一般指代的是皮尔森卡方检验。在卡方检验的一般运用中，研究人员将观察量的值划分成若干互斥的分类，并且使用一套理论（或零假设）尝试去说明观察量的值落入不同分类的概率分布的模型。而卡方检验的目的就在于去衡量这个假设对观察结果所反映的程度。. 统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

假設檢定

假設檢定是推論統計中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估計未知參數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。 統計上對參數的假設，就是對一個或多個參數的論述。而其中欲檢驗其正確性的為零假設（null hypothesis），零假設通常由研究者決定，反應研究者對未知參數的看法。相對於零假設的其他有關參數之論述是（alternative hypothesis），它通常反應了執行檢定的研究者對參數可能數值的另一種（對立的）看法（換句話說，對立假設通常才是研究者最想知道的）。 假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。.

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卡方分佈

没有描述。

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學生t檢驗

學生t檢驗（Student's t-test）是指虛無假设成立時的任一檢定統計有學生t-分佈的統計假說檢定，屬於母數統計。學生t檢驗常作為檢驗一群來自常態分配母體的獨立樣本之期望值的是否為某一實數，或是二群來自常態分配母體的獨立樣本之期望值的差是否為某一實數。舉個簡單的例子，也就是說我們可以在抓取一個班級的男生，去比較該班與全校男生之身高差異程度是不是推測的那樣，或是不同年級班上的男生身高的差異的場合是否一如預期使用此檢驗法。.

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零假设

在推论统计学中，零假设（null hypothesis，又译--、原假设，符号：H0）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设，或者是需要着重考虑的假设。 比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间无关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间非獨立”作为零假设。与零假设相对的是备择假设（对立假设，alternative hypothesis），即希望证明是正确的另一种可能。从数学上来看，零假设和备择假设的地位是相等的，但是在统计学的实际运用中，常常需要强调一类假设为应当或期望实现的假设。如果一个统计检验的结果拒绝零假设（结论不支持零假设），而实际上真实的情况属于零假设，那么称这个检验犯了第一类错误。反之，如果检验结果支持零假设，而实际上真实的情况属于备择假设，那么称这个检验犯了第二类错误。通常的做法是，在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候（即显著性差异值或α值），尽量减少第二类错误出现的概率。.

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显著性差异

顯著性差異(ρ)，是統計學上對數據差異性的評價。 當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（population），而是來自於具有差異的兩個不同總體。.

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