卡方分配 - Dr. Fish 漫游社會統計

概似比檢定：類別資料分析的另一種選擇

概似比檢定是一種可用來分析類別變項的統計檢定方法，利用最大概似理論，透過列聯表的分析來檢驗變項之間是否具有關聯性。由於檢定統計量帶有卡方分配的型態，所以也稱為最大概似卡方檢定。當樣本數較大的時候，概似比檢定的分析結果會相似於卡方檢定的分析結果。

無母數檢定

費雪精準檢定是探討2個名義尺度變項間的關聯，且適用在樣本數較小或任何細格的期望次數少於5的2X2列聯表的一種無母數檢定。這個檢定在觀察次數形成的列聯表邊際合計固定時，計算出所有可能的2X2列聯表機率，再計算單尾和雙尾檢定機率，最後利用該機率來評估分析結果。

無母數檢定

Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設，屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上，或單因子變異數分析的常態分配和／或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。

推論統計

F分配是社會統計裡常見的抽樣分配之一，指從一母群體中隨機抽取出來的兩個獨立樣本的變異數比之抽樣分配。F分配會受到兩個自由度數值的影響，隨著自由度的不同組合而有不同的形狀。若要使用F分配執行假設檢定，須使用F分配臨界值表去找F臨界值，才能評估是否拒絕虛無假設。

Phi係數是用來瞭解兩個二分變項之間關聯程度的一種相關係數，若要進一步探討兩者間的關聯是否真實地存在於母群體中，則須進行phi係數的假設檢定。Phi係數的假設檢定檢驗母群體不存在相關性的虛無假設，不具方向性，並使用卡方分配和卡方檢定統計量來評估分析結果。