交叉表与卡方分析

Beta

比较两个分类变量之间的分布差异与关联关系，生成交叉频数表（各类别组合的记录数）及行、列、总百分比（分别以行、列或全表为分母）。根据类别数量与期望频数，选择 Pearson 卡方检验（比较观察频数与期望频数的差异）或 Fisher 精确检验（2×2  表期望频数较低时使用），并计算 Cramér's V（衡量关联强度）、调整标准化残差（定位偏离期望的单元格）和 p 值（在无关联假设下出现当前或更极端结果的概率）。