更新时间：2022-08-25 13:05
拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。
用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。
（1）吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。
（2）独立性检验：通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。
（1）将观测值分为k组 ；
（2）计算n次观测值中每组的观测频数，记为Oi；
（3）根据变量的分布规律或概率运算法则，计算每组的理论频率为Pi；
（4）计算每组的理论频数Ti ；
（5）检验Oi与Ti的差异显著性，判断两者之间的不符合度
a、零假设：H0：O-T=0；备择假设： O-T≠0（这里检验的不是参数，而是判断观测数是否符合理论分布）
b、检验统计量：这里要求n充分的大，当n≥50时（最好≥100），所定义的检验统计量近似服从卡方分布，Ti=nPi不得小于5，若小于5，将尾区相邻的组合并，直到合并后的组的Ti≥5，合并后再计算卡方值。
c、建立拒绝域
d、作出统计学结论
通过观测数与理论数之间的一致性判断事件之间的独立性，即判断两个事件是否是独立事件或处理间差异是否显著。
将数据列成列联表，也称列联表卡方检验。
（1）提出假设 H0：O-T=0；HA： O-T≠0；
（2）根据概率的乘法法则计算理论数：理论数的计算方法；
（3）检验统计量；
（4）确定自由度： 2×2列联表的自由度df=(r-1)(c-1)，r是列联表的行数，c是列联表的列数，若自由度=1，则应做连续性校正；
（5）拒绝域的建立；
（6）结论