卡方检验（Chi-square test）是一种统计方法，用于确定观察值与期望值之间的差异是否显著，当卡方值大于1.96时，这通常意味着我们拒绝原假设，即观察到的数据分布与预期的理论分布之间存在显著差异，这个临界值1.96是基于特定的显著性水平，如0.05，也就是在95%的置信度下，如果卡方值超过这个阈值，我们有理由认为实际数据分布与理论分布不一致。
在一项研究中，如果研究人员发现某个分类变量的实际频数分布与假设的理论分布（比如性别比例）存在显著偏差，卡方值就可能大于1.96，这可能表明性别比例在样本中并非随机分布，可能存在某种非随机因素影响，但值得注意的是，这只是初步判断，具体解读还需要结合实际背景和相关专业知识，进行深入分析。
发表评论