「卡方檢定」是一種統計方法，用於檢驗觀察到的數據與預期數據之間的差異是否顯著。這種檢定通常用於類別數據的分析，主要目的是判斷兩個或多個變數之間是否存在統計上的關聯性。卡方檢定可以分為兩種主要類型：獨立性檢定和適合度檢定。獨立性檢定用於檢驗兩個類別變數是否獨立，而適合度檢定則用於檢查觀察到的頻率分佈是否符合某一特定的理論分佈。
這是卡方檢定的另一種稱呼，通常用於統計學和數據分析領域。這種檢定主要用來檢查觀察到的數據與預期數據之間的差異是否顯著，特別是在處理類別數據時。它廣泛應用於社會科學、醫學研究和市場調查等領域，以確定變數之間的關聯性或獨立性。
例句 1：
我們使用卡方檢定來評估兩個變數之間的關聯性。
We used the Chi-Squared Test to assess the association between the two variables.
例句 2：
研究顯示，性別與購物習慣之間存在顯著差異，這是通過卡方檢定確定的。
The study showed a significant difference between gender and shopping habits, determined by the Chi-Squared Test.
例句 3：
在進行卡方檢定之前，必須確保數據符合相關假設。
Before conducting the Chi-Squared Test, it's essential to ensure that the data meets the relevant assumptions.
這是一種更廣泛的稱呼，涵蓋了所有使用卡方分佈的統計檢定。它不僅限於獨立性檢定，還包括適合度檢定等其他應用。這種分析方法在各種研究中都非常重要，因為它能幫助研究者理解變數之間的關係和數據的分佈情況。
例句 1：
在這項研究中，我們進行了卡方分析以檢查不同年齡組的偏好。
In this study, we performed chi-square analysis to examine preferences across different age groups.
例句 2：
卡方分析顯示，教育水平與健康狀況之間有顯著的相關性。
The chi-square analysis indicated a significant correlation between education level and health status.
例句 3：
使用卡方分析可以幫助我們更好地理解數據的結構。
Using chi-square analysis can help us better understand the structure of the data.