样本量很大时，卡方检验结果可信么？

样本量很大时，卡方检验结果可信么？

这就是卡方检验的局限性之一，随着样本越大,卡方值往往会相应增大,任何细微的差异都可能导致统计上的显著，所以一般在报告卡方检验结果说明有统计学意义时,还应当通过行列表的关联性分析给出两变量的密切程度（列联系数考虑了样本量），综合判断。当然肯定还要根据情况分析是否符合实际意义。其实不光是卡方检验，就是方差分析，t检验也会有这种局限性，所以说数据分析时，机器实现为次，自己的统计素养才是王道。

巨大样本时，几乎一点点差别就能做出统计学意义来，不光卡方检验一个。统计学意义是统计学意义，专业结论是专业结论，注意区别。

样本量大方差就变小了

样本越大,卡方值就会相应增大,因此大样本的卡方检验很容易得到显著结果。所以一般在报告卡方检验结果以说明两变量是否显著相关时,还应当同时报告相关强度。均值差别是否具有统计上的显著性时,也存在相似的问题。由于样本量越大,样本均值分布的方差就越小,因此常用的ｔ检验结果就越可能显著,任何细微的差别都可能有统计上的显著性。对任何检验结果都应当有符合实际的解释和说明。