A/B 测试计算器：卡方检验
使用卡方检验法检验两类分类数据之间差异的统计意义。
样本1:
/
置信区间: 8.3% – 12.0%
样本2:
/
置信区间: 11.1% – 15.2%
结论
样本2 更成功
P-value
p = 0.035
变体 A 和 B 的预期分布
置信水平表示如果您多次重复研究，置信区间包含真实总体参数的案例百分比。
更高的置信水平意味着更宽的置信区间。
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自动计算结果
让您避免复杂的手工计算并简化大量数据的分析。
实用工具
样本量确定
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结果保存A/B 测试计算器：卡方检验
在统计学中卡方检验用于检验两个分类变量之间关系的假设。该工具有助于分析变量之间的关系并确定显著差异。
卡方检验可用于确定观察到的差异是随机的还是表明具有统计意义的模式。它广泛应用于营销研究、A/B 测试、用户行为分析和医学统计。
我们的工具会自动计算卡方值并显示显著性水平。这为需要快速进行统计分析的研究人员、分析师和数据科学家提供便利。
常见问题 (FAQ)
卡方检验确定分类变量之间是否存在显着关联。使用它来检验变量之间的独立性或评估观察频率和期望频率之间的一致性。
您需要列联表格式的频率数据。输入每种类别组合的观察频率，工具将计算期望频率和检验统计量。
p 值小于 0.05（通常）表示变量之间存在显着关联。该工具提供卡方统计量、自由度和 p 值以供解释。
卡方检验要求：独立观察、分类数据、足够的样本量和从总体中随机抽样。
标准卡方检验适用于两个变量。对于多个变量，您可能需要更高级的统计方法，例如对数线性分析或多重检验校正。
自由度 (df) 代表分析中可以变化的独立值数量。对于列联表，它们的计算方式为 (行数 - 1) * (列数 - 1)。
拟合优度检验用于检验单个分类变量的观察频率是否符合预期分布。独立性检验用于确定两个分类变量之间是否存在关联。
较高的卡方值表示观察频率和预期频率之间存在较大差异，表明变量可能不独立，并且它们之间存在显著关联。
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