卡方检验的原假设是什么

卡方检验的原假设是观察频数与期望频数之间没有显著差异。这个假设认为样本数据与理论分布完全吻合，任何差异都由随机波动造成。实际应用中，研究人员通过计算卡方统计量来判断是否拒绝原假设。当卡方值大于临界值时，我们拒绝原假设，认为观察值与期望值存在显著差异。这种方法广泛应用于质量控制、市场调研等领域，帮助分析人员判断实际数据是否符合预期模式。

卡方检验的原假设也可以理解为变量之间相互独立。在列联表分析中，原假设假设两个分类变量不存在关联关系。研究人员通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异来检验这一假设。如果卡方统计量足够大，表明变量间存在关联关系，拒绝原假设。这种方法在医学研究、社会科学调查中非常实用，帮助研究者确定不同因素之间是否存在统计学上的显著联系。