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卡方检验，也称为卡方拟合优度检验，主要用来检验观察频数与期望频数是否吻合，是K.person给出的一种最常用的非参数检验方法。
它的原理是：统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
示例：使用卡方检验检验骰子是否是均匀分布。
加载数据
将骰子点数选择到检验变量列表中，期望范围默认是从数据中获取，还可以指定范围。
期望值，默认选择所有类别相等，现在本例检验的是骰子点数是否均匀分布，因此选择默认值就可以。
精确检验方法：仅渐进法适用于样本数据服从渐近分布，或者样本数据比较大
蒙特卡洛法：主要适用于数据不满足渐近分布，或者样本数据也不大
精确法：适用于小样本，在计算样本允许时，将使用精确方法代替蒙特卡洛法。
本例选择默认的“仅渐近法”
在选项按钮中，勾选要统计的信息及缺失值处理方式。
点击“确定”，查看输出结果
从描述统计可以看到骰子子总共个案数42，平均值，标准偏差，最大值，最小值，四分位数的值。
从骰子点数可以看到，骰子点数为1的实测个案数7，也就是骰子点为1出现了7次。因为假设是均匀分布，所以期望个案数都是7次。残差是实测个案数与期望个案数的差。
从检验统计中可以看到，卡方值0.571,自由度是5。显著性0.989大于0.05，说明不能拒绝零假设，假设成立。骰子点数服从均匀分布。
