临界卡方值计算器

有关的更多信息 卡方分布概率的临界值 以便您更好地理解本计算器提供的结果以及它与假设检验的关系。

奇平方统计量是使用最广泛的检验统计量之一,尤其适用于 检验两个变量的独立性 以及 拟合优度检验 .

什么是秩和临界值

一般来说,临界值是指位于某个分布尾部的点,使这些点到尾部的曲线下面积等于给定的 \(\alpha\)值。

这些点通常被用作临界点,即分布尾部 "足够远 "的点。根据这一定义,临界奇平方值就是特定奇平方分布的临界点。

如何找到卡方的临界值？

对于双尾情况,临界值对应于分布左尾和右尾的两个点,其特性是左尾曲线下的面积（从左临界点）和右尾曲线下的面积之和等于给定的显著性水平 \(\alpha\)。

对于左尾情况,临界值对应于分布左尾部的点,其特性是左尾部（从临界点到左侧）的曲线下面积等于给定的显著性水平 \(\alpha\)。

对于右尾情况,临界值对应于分布右尾上的点,其特性是右尾（从临界点到右边）的曲线下面积等于给定的显著性水平 \(\alpha\)

在卡方检验中,0.05 的临界值是多少？

这是一个很好的例子,可以说明奇平方分布是如何工作的。首先,如果不指定感兴趣的 Chi-Square 值,就无法计算所要求的临界值。

在本例中,假设自由度为 df = 10。在这种情况下,可以查看奇平方分布表,或使用 这个计算器 ,我们发现所需的临界值为 \(\chi_c^2 = 18.307\)。

卡方检验能说明什么？

这取决于具体的测试。Chi-Square 统计法用于检验一个群体的方差,拟合优度和独立性等,其具体解释必须根据每个具体检验来进行。

但是,在所有可能使用的奇平方检验中,有一些要素是成立的。例如,当齐次方差检验统计量超过齐次方差临界值时,检验的零假设将被拒绝。

不同分布的临界点

临界点是分布尾部的临界点,它同样适用于任何分布。有时你会使用分布表来获取临界值,有时你会使用计算器,这取决于你有什么可用的工具。

对于其他临界值计算器,请查看我们的 z 临界值计算器 或我们的 t-value 临界值计算器 ,用于 t 分布,这意味着您还需要指出相应的自由度。

此外,对于 F 分布（需要指定两个自由度）,您可以使用以下方法 F 临界值计算器 .

使用我们的 临界值计算器 这是因为,除了获得所需的临界值和相关计算结果外,您还将获得一张整洁的图表,以图形方式描述所发现临界值的情况。