卡方检验和假设检验的区别?

卡方检验和假设检验都是统计方法，但用途不同。卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系，比如检验两种属性是否独立。假设检验则更广泛，用于判断样本数据是否支持某个总体假设，比如比较平均值差异。卡方检验是假设检验的一种，但假设检验还包括t检验、方差分析等。

区别

卡方检验：专门处理分类数据，通过观察频数与期望频数的差异来判断变量关联性。比如分析性别与购买偏好是否相关，数据必须是计数形式。计算时依赖卡方分布，结果不涉及连续数值，仅适用于离散类别。

假设检验：涵盖多种统计方法，可分析连续或分类数据。核心是比较样本结果与假设的差异，计算p值判断显著性。比如检验新药是否有效，需处理连续的测量数据。方法灵活，包括t检验、Z检验等，适用范围更广。