卡方检验和f检验的区别?

卡方检验主要用于分类数据的独立性检验或拟合优度检验，判断实际观测值与理论期望值是否一致；而F检验用于比较两个或多个样本的方差是否相等，常用于方差分析或回归模型显著性检验。

区别

卡方检验：适用于分类变量，通过计算卡方统计量判断数据分布是否符合预期。例如，分析性别与购买偏好是否相关，或检验骰子是否均匀。统计量基于实际频数与期望频数的差值，自由度取决于分类数量。结果显著说明变量间存在关联或分布不匹配。

F检验：适用于连续变量，通过比较组间方差与组内方差判断差异显著性。例如，检验两种教学方法的效果是否一致，或回归模型中变量是否显著。统计量是方差比值，自由度涉及分子和分母的样本量。结果显著说明方差存在差异或模型有效。