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卡方检验

卡方检定（chi-square test, chi-squared, $\chi ^{2}$ test）是参照卡方分配来求取概率和临界值的统计检定。有多种不同的卡方检定，运用在不同场合。例如：

皮尔森卡方检定，是最有名的卡方检验，有两种用途，分别是“适配度检定”（Goodness of Fit test）以及“独立性检定”。科学文章中，当提到卡方检定而没有特别注明是哪一种时，通常便是指皮尔森卡方检定。
叶氏连续性修正（英语：Yates"s correction for continuity）：当用皮尔森卡方检定做独立性检定时，若任何一个字段的期望次数小于5，会使“近似于卡方分配”的假设不可信，统计值会系统性地偏高，导致过度地拒绝虚无假设，此时可以做叶氏连续性修正。
Cochran–Mantel–Haenszel chi-squared test（英语：Cochran–Mantel–Haenszel statistics）。
McNemar"s test（英语：McNemar"s test），用于某些 2 × 2 表格的配对样本。
Tukey"s test of addit...

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学生t检验

由来学生t检验是威廉·戈塞为了观测酿酒品质于1908年所提出的，“学生”则是他的笔名。基于克劳德·健力士（ClaudeGuinness）聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生，以将生物化学及统计学应用到健力士工业流程的创新政策，戈斯特受雇于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。戈斯特提出了t检验以降低啤酒质量监控的成本。戈斯特于1908年在《Biometrika》期刊上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名。实际上，其他统计学家是知道戈斯特真实身份的。今日，它更常被应用于小样本判断的置信度。应用最常用t检验的情况有：单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群人的身高的平均是否符合170公分。双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人的身高之平均是否相等。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总...

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假设检验

说明假设检验的过程，可以用法庭的审理来说明。先想像现在法庭上有一名被告，假设该被告是清白的，而检察官必须要提出足够的证据去证明被告的确有罪。在证明被告有罪前，被告是被假设为清白的。假设被告清白的假设，就相当于零假设（nullhypothesis）。假设被告有罪的假设，则是备择假设（英语：alternativehypothesis）（alternativehypothesis）。而检察官提出的证据，是否足以确定该被告有罪，则要经过检验。这样子的检验过程就相当于用T检验或Z检验去检视研究者所搜集到的统计资料。检验过程在统计学的文献中，假设检验发挥了重要作用。假设检验大致有如下步骤：最初研究假设为真相不明。第一步是提出相关的零假设和备择假设。这是很重要的，因为错误陈述假设会导致后面的过程变得混乱。第二步是考虑检验中对样本做出的统计假设；例如，关于独立性的假设或关于观测数据的分布的形式的假设。这个...

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卡方分布

数学定义若k个随机变量Z1{displaystyleZ_{1}}、……、Zk{displaystyleZ_{k}}是相互独立，符合标准正态分布的随机变量（数学期望为0、方差为1），则随机变量Z的平

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卡方检验

运用建立零假说（NullHypothesis），即认为观测值与理论值的差异是由于随机误差所致；确定数据间的实际差异，即求出卡方值；如卡方值大于某特定概率标准（即显著性差异）下的理论值，则拒绝零假说，即实测值与理论值的差异在该显著性水平下是显著的。相关条目卡方分布学生t检验

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