卡方和回归的区别?

卡方检验用于分析分类变量之间的关系，判断不同类别间的差异是否显著；回归分析则研究连续变量之间的关联，建立预测模型。前者关注频数分布，后者关注数值变化。

区别

卡方检验：适合分析分类数据，比如性别与购买偏好的关联。通过计算观察值与期望值的偏差，判断变量是否独立。数据必须是频数形式，样本量需足够大，每个单元格期望值不低于5。结果用卡方值和p值表示，不涉及方向性。

回归分析：处理连续变量，如收入与支出的关系。通过方程描述自变量如何影响因变量，能预测具体数值。要求变量呈线性关系，需检查残差分布。结果用系数和R²表示，可量化影响程度和方向。