1、一、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。

2、二、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。

3、三、X2检验的基本原理是假设各个样本来自同一属性的总体，各组中实际数之间的差别仅仅由于抽样误差造成的；通过分别计算各组实际数与理论数的离散情况，求得总的误差X2值，从而测定假设存在的概率,即可能性 P。

(资料图片仅供参考)

4、如果假设成立，那么X2值就不会很大，而保持在一定范围内，相应的 P值就大于 5％(P＞0.05)，即仅仅由于抽样误差而造成样本之间这么大小差别的可能性大于5％，说明各样本间的差别本质上无明显差异，它们来之于同一属性的总体，假设被肯定。

5、反过来说，如果推算出的X2值很大，而超出了一定范围，相应的P值就小于 5％或1％，即由于抽样误差造成样本之间如此大的差别的可能性小于5％或1%；说明各组间差别不是由于抽样造成的，可能两者的确有差别，它们不是来之于同一属性的总体，假设被否定。

6、扩展资料：如果性别和化妆与否没有关系，四个格子应该是括号里的数（期望值，用极大似然估计55=100*110/200，其中110/200可理解为化妆的概率，乘以男人数100，得到男人化妆概率的似然估计），这和实际值（括号外的数）有差距，理论和实际的差距说明这不是随机的组合。

7、注：独立四格表的拟合度公式可以写成n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)总结：独立四格表资料检验四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。

8、专用公式：若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用拟合度公式）自由度v=（行数-1）（列数-1）=12、应用条件：要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。

9、当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。

10、参考资料来源：百度百科-卡方检验。

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