卡方檢驗屬於差異檢驗，

卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度。實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小。 卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

、卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

2、T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。T檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

擴充套件資料

注意的問題：

1、做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。

2、當差別有統計學意義時應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。

3、根據資料型別和特點選用正確的假設檢驗方法。

4、根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。

5、當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生I類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是知道的，即檢驗水準那麼大。

當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生II類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和I類錯誤的大小有關係。

6、判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。

7、報告結論時是應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及P值的確切

卡方檢驗,是一種用途較廣的計數資料的假設檢驗方法,屬於非引數檢驗的範疇,主要是比較兩個及兩個以上樣本率( 構成比)以及兩個分類變數的關聯性分析.其根本思想就是在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或擬合優度問題.

描述總體統計特徵的指標稱為引數，總體一旦確定下來，引數就是固定不變的常量，

卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。