卡方检验和回归分析有什么区别?

卡方检验和回归分析都是统计方法，但用途不同。卡方检验用于分析分类变量之间的关系，比如性别和偏好是否相关。回归分析则用于研究数值变量之间的依赖关系，比如收入和消费的关系。前者关注关联性，后者关注预测性。

区别

卡方检验：主要处理分类数据，通过比较观察值和期望值的差异来判断变量是否独立。比如调查不同年龄段对手机品牌的偏好，卡方检验能看出年龄和品牌选择是否有联系。它不需要假设数据分布，适合小样本，结果用卡方值表示，数值越大关联性越强。

回归分析：侧重于预测数值型变量的变化，比如用学习时长预测考试成绩。它建立数学模型，显示自变量每增加1单位，因变量如何变化。回归分析需要数据满足线性、正态等条件，结果用回归系数解释影响程度，适合大样本和连续数据预测。