如何使用CHISQ.TEST功能在Excel
在本文中，我们将学习如何在Excel中使用CHISQ.TEST函数。
什么是卡方检验？
卡方检验非常重要，因为许多检验统计信息的分布与卡方分布相同。卡方分布是对理论期望值和观察到的频率之间的独立性的检验。
卡方检验（也称为x ^ 2 ^）是一种统计假设检验，当检验统计量在原假设下按卡方分布时，可以执行有效的统计假设检验。它可用于发现观测频率和预期频率的变化，例如机器A和B产生的有缺陷的项目。将观测频率和预期频率与此功能进行比较将有助于我们了解采样误差是否导致两个频率的差异。在数学上，使用以下公式计算卡方分布（x ^ 2 ^）。
这里：
Aij –第i行第j列的实际频率Eij –第i行第j列的预期频率r –行数c –列数卡方分布也基于给定数据集的自由度。以及它如何依赖于此？现在您必须在想什么是自由度（也称为k）。在数学上，分布的自由度（k）等于求和的标准法线偏差的数量。查看自由度（k）
在下面显示的不同图中影响卡方密度分布。
在上图中，我们可以看到由自由度k引起的p值变化。让我们学习如何通过CHISQ.TEST函数使用CHI SQUARE检验来计算两个给定数据集（实际数据和观察数据）之间的关系。
Excel中的CHISQ.TEST函数
Excel中的CHISQ.TEST函数返回跨数据集的事物的卡方概率。该函数将实际数据集和预期数据集作为参数，并返回两者之间的概率关系。
CHISQ.TEST函数语法：
|
=CHISQ.TEST(actual_range , expected_range) |
actual_range：实际范围或观察到的范围Expected_range：实际范围之前的预期范围
示例：
所有这些可能会使您难以理解。让我们通过一个示例来了解如何使用该函数。在这里，我们有一个样本数据集的男人穿的衣服。因此，制造公司决定测量观察销售额与实际销售额之间的p值关系。这里的销量成千上万。
现在，对于给定的卡方分布数据集，我们需要使用以下公式查找关系。
使用公式：
|
=CHISQ.TEST(C2:C9,D2:D9) |
如您所见，测试返回的两者之间的关系约为0.97或97％，这意味着观察到的销售额接近预期的销售额。
大于0.5的测试返回值显示出良好的关系，并表明两者之间的依赖程度，而小于0.5的测试返回值表示独立性。
现在，让我们考虑另一种情况，以实际和观察到的女性风格的销售情况。
现在，对于给定的卡方分布数据集，我们需要使用以下公式查找关系。
使用公式：
|
=CHISQ.TEST(C2:C9,D2:D9) |
卡方检验得出的p值为0.0014，甚至小于1。这意味着观察到的销售额没有达到预期的销售额。以下是在Excel中使用CHISQ.TEST函数的所有观察笔记
注意：
。该功能仅适用于数字。如果非累计参数以外的任何参数均为非数值，则该函数会将非数值视为0并返回结果。
。以十进制表示的值或以百分比表示的值与Excel中的值相同。
如果需要，将值转换为百分比。
。如果两个范围参数的长度不相等或数据集仅包含一个值，即长度和宽度等于1，则该函数返回＃N / A错误。 。如果expected_range中提供的任何值为零，该函数将返回＃DIV / 0错误。
。该函数返回#NUM！错误，如果范围内的任何数字为负。
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