引言：六西格玛黑带培训卡方检验：一、重点强调；二、假设的形式；三、如何计算卡方
六西格玛黑带培训卡方检验
一、重点强调
1、卡方检验是当影响因素（X）和结果（Y）是分类\属性数据时的一种假设检验方法。
例：客户的位置影响订购的产品\服务吗？
例：供应商是否会影响最终产品的性能测试？
2、希腊字母X或chi（发音为“kye”，与“eye”押韵）用来代表着一统计量（最后的符号是“平方”，因此称为“卡方”）。
3、卡方检验是每个类别预期值和观测值之间“差的平方”之和。
二、假设的形式
用卡方检验独立性，统计学家假设生活中的大多数变量都是独立的，因此：
H0：数据是独立（不相关的）。
Ha：数据是非独立的（相关的）。
如果P值<0.05，那么拒绝H0
三、如何计算卡方
1、识别两个变量X和Y的不同水平。
2、收集数据。
3、在一个观察表里总结结果。
4、开发一个期望的频率表。
5、计算相对平方差异。
①将表中的每个数平方（负数将变为正的）。
例：0.0×0.4=0.16
②每个单元除以观测的期望值。
例：0.16÷29.6=0.005
6、把所有的平方差异相加得到卡方。
7、确定和解释P值。
注意：
你一旦输入数据，minitab或其他统计软件会生成表和计算卡方和P值。所以，你需要做的就是解释P值。
小贴士：
收集的数据应该确保随机性，谨防其他隐藏因素（X）。
一、重点强调
1、卡方检验是当影响因素（X）和结果（Y）是分类\属性数据时的一种假设检验方法。
例：客户的位置影响订购的产品\服务吗？
例：供应商是否会影响最终产品的性能测试？
2、希腊字母X或chi（发音为“kye”，与“eye”押韵）用来代表着一统计量（最后的符号是“平方”，因此称为“卡方”）。
3、卡方检验是每个类别预期值和观测值之间“差的平方”之和。
二、假设的形式
用卡方检验独立性，统计学家假设生活中的大多数变量都是独立的，因此：
H0：数据是独立（不相关的）。
Ha：数据是非独立的（相关的）。
如果P值<0.05，那么拒绝H0
三、如何计算卡方
1、识别两个变量X和Y的不同水平。
2、收集数据。
3、在一个观察表里总结结果。
4、开发一个期望的频率表。
5、计算相对平方差异。
①将表中的每个数平方（负数将变为正的）。
例：0.0×0.4=0.16
②每个单元除以观测的期望值。
例：0.16÷29.6=0.005
6、把所有的平方差异相加得到卡方。
7、确定和解释P值。
注意：
你一旦输入数据，minitab或其他统计软件会生成表和计算卡方和P值。所以，你需要做的就是解释P值。
小贴士：
收集的数据应该确保随机性，谨防其他隐藏因素（X）。
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