①順序型別的資料資料，這類資料的分佈形態一般是未知的；
②雖然是連續資料，但總體分佈形態未知或者非正態，這和卡方檢驗一樣，稱自由分佈檢驗；

③總體分佈雖然正態，資料也是連續型別，但樣本容量極小，如10以下（雖然T檢驗被稱為小樣本統計方法，但樣本容量太小時，代表性畢竟很差，最好不要用要求較嚴格的引數檢驗法）。

請簡要說明什麼採用卡方檢驗？

解答：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，卡方檢驗等等。

有序的分類變數不能做卡方，因為卡方是檢驗頻率分佈是否相同，對於有序變數來說不僅僅是頻率分佈不同，而且因為等級的關係，容易出錯。