AB 测试计算器：为统计分析用的卡方检验
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%
结果:
样本2 更好。
p = 0.035
置信水平表示在多次重复研究的情况下，置信区间包含真实人口参数的案例百分比。
置信水平越高置信区间越宽。
AB 测试计算器：用于统计分析的卡方检验
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著关联。使用它来检验变量之间的独立性或预期频率与观察频率的拟合优度。
您需要列联表格式的频率数据。输入每个类别组合的观察频率，工具将计算预期频率和检验统计量。
p 值小于 0.05（通常）表示变量之间存在显著关联。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（每个单元格的预期频率 ≥ 5）以及从总体中随机抽样。
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，如对数线性分析或多重检验校正。
统计显著性测试
用于分析研究和实验中分类变量之间的关系。
用于营销测试和 A/B 测试
有助于评估变化对用户行为和活动效果的影响。
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。