什么是卡方检验
1、卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
2、卡方检验是一种常用的假设检验方法，旨在检测研究观察数据与理论期望数据之间的差异。下面将从概念、应用、优缺点和注意事项等方面详细介绍卡方检验。卡方检验可以用于分析两个分类变量之间是否相关或独立。
3、实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某发生的几率； T指的是T检验，亦称student t检验，T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它和F检验、卡方检验并列。
从统计学上如何分辨两组数据有明显差异?
在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P0.05 表示差异性不显著；0.01P0.05 表示差异性显著；P0.01表示差异性极显著。显著性差异是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。
若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。
（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。
t检验能用来检验两组数据是否有显著差异性
双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
t 检验仅可对比两组数据的差异，如果为三组或更多，则使用方差分析。如果刚好仅两组，建议样本较少(低于100时)使用t 检验，反之使用方差分析。
根据资料显示比较两组数据有无差异用独立样本T检验。独立样本T检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。
如果两组数据的差异比较显著,怎样进行卡方检验?
1、在SPSS比较两组人性别、年龄数值是否有差别，应用卡方检验。卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
2、比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。
3、建立假设：在进行卡方检验之前，需要先建立起原假设和备择假设。原假设通常是默认情况下两组数据之间没有关联或者差异不大，而备择假设则是相反的，即认为两组数据之间存在明显的关联或差异。
4、卡方拟合优度检验：除了用于比较两个或多个样本之间的差异，卡方检验还可以用于拟合优度检验。拟合优度检验是将观察的频数与期望的频数进行比较，断观察值是否符合某个理论模型的分布。
5、最近有项目需要计算p值，比较两组百分比的p值。
6、打开Excel，以下图为例需要对图中的数据进行卡方检验。首先我们需要将数据导入SPSS中，关闭EXCEL文件然后打开SPSS。在菜单栏中依次点击“文件”、“打开”、“数据”。
如何比较两组数据是否存在差异?
比较两组数据有无差异用独立样本T检验。根据资料显示比较两组数据有无差异用独立样本T检验。独立样本T检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。
比较两组数据之间的差异性，可以运用excel去进行比较。
其中，k表示组别数，n表示总样本容量。最后，根据F分布表查找F临界值，比较计算得到的F值与临界值。如果F值大于临界值，则拒绝原假设（即认为组间存在显著差异）；否则接受原假设（即认为组间不存在显著差异）。
．比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。
在excel中快速比较两组数据的差异，这里，让小编给大家介绍一下。首先打开一个样表作为例子。我们其中一列数据，并将其中的数据进行修改。
检验两组实验数据是否有显著差异可以用F或t检验吗?
1、什么情况用T检验，什么情况用F检验？方差分析又称“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验， 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
2、)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig。
3、用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较，常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较。
