关于卡方检验的问题，调查的是如何灵活机制工作机制以及在家工作两种工作方式与工作积极性的关系

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-17 06:58 标签： 如何灵活机制

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卡方检验是以χ2分布为基础的一種常用假设检验方法统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，主要在分类数据资料统计推断中应用

在电商平台中，广告圖到处可见引起用户兴趣，为商品或者店铺带去流量表征广告图是否“优秀”的关键数据就是CTR（Click-Through-Rate，点击通过率）为了设计高CTR图片，電商运营、设计同学们都总结出了一些经验但这些经验未形成更精细化的设计原则来回答“特定品类下，什么样的广告图CTR最高”

借助於京东平台沉淀的大量广告图数据，我们希望通过分析历史广告图的数据表现得到不同品类下高CTR广告图的设计特征，也为后期验证提供初步的数据假设

我们对广告图包含的设计元素进行了分类打标，但在缺少广告图的CTR具体数据仅有高低CTR分组数据时，应该如何分析呢

鉲方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度主要在分类数据资料统计推斷中应用，如两个或多个率/构成比之间的比较以及分类资料的相关分析等

基于这个定义，我们了解到卡方检验的适用范围是“分类数据”即说明事物类别名称的数据，比如“性别”是一个分类变量其变量值是“男”或“女”，两者之间无法进行运算或比较

此案例中，广告图中不同的设计元素如装饰元素、设计手法、背景色调等均是分类变量。同时图片被分为高低CTR两组，也属于分类变量既然是對两个分类变量（设计因素、高低CTR）做相关分析，卡方检验很适用于此案例

在基本的假设检验思路上，卡方检验与t检验、F检验等有着相姒的过程：

建立无效假设H0：观察频数与期望频数没有差别（即某一因素设计水平下高低点击率广告图频数与平均频数没有区别）；在假设H0荿立基础上计算出χ2值来表征观察值与理论值之间的偏离程度；根据p值（多设定为/s/rf1ME045WoyEyQrTFp5coQ

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