独立性检验k方的意义

独立性检验是统计学的一种检验方式，与适合性检验同属于X2检验，即卡方检验（英文名：chi square test），它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。

由联表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方），K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

独立性检验是统计学的一种检验方式。与适合性检验同属于X2检验（即卡方检验，英文名：chi square test）它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。

假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为：y1、y2

若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方）

K2 = n (ad - bc) 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]， 其中n=a+b+c+d为样本容量

K2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度：P(K^2≥k)

例如，当“X与Y有关系”的K2变量的值为6.109，根据表格，因为5.024≤6.109u003c6.635，所以“X与Y有关系”成立的概率为1-0.025=0.975，即97.5%。