一、what
1、卡方檢驗 Chi-Square Test，關於什麼是卡方檢驗可看這篇博文https://www.jianshu.com/p/807b2c2bfd9b
卡方檢驗就是檢驗兩個變量之間有沒有關係。
以運營爲例:
- 卡方檢驗可以檢驗男性或者女性對線上買生鮮食品有沒有區別；
- 不同城市級別的消費者對買SUV車有沒有什麼區別；
如果有顯著區別的話，我們會考慮把這些變量放到模型或者分析裏去。
2、t檢驗
亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。
T檢驗是用於兩個樣本（或樣本與羣體）平均值差異程度的檢驗方法。它是用T分佈理論來推斷差異發生的概率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。
可參考這篇博文：https://www.jianshu.com/p/46d9b111dffc
3、方差分析
Analysis of Variance，簡稱ANOVA，又稱“變異數分析”
從方差分析的目的來看，是要檢驗各個水平（因素中的內容）的均值μ1、μ2、…、μm是否相等（m爲水平個數），而實現這個目的的手段是通過方差的比較（即考察各觀察數據的差異）。通俗說，就是有沒有變異。
可參考這篇博文：https://www.jianshu.com/p/f5f54a39cb19
二、卡方檢驗和方差分析的區別：
1、二者的基本思想不同
方差分析基本思想：變異分解，總變異=隨機變異+處理因素導致的變異，又可以分解爲總變異=組內變異+組間變異，F=組間變異/組內變異，F的值越大，處理因素的影響越大。
卡方檢驗基本思想：以卡方分佈爲基礎，計算觀察值和期望值之間的偏離程度。
2、適用的前提條件不同
方差分析：數據具有獨立性、正態性、方差齊性。
卡方檢驗：最小期望頻數均大於1；至少4/5的單元格期望頻數大於5；計算時如果單元格期望頻數小於5要和其他種類合併；樣本觀察值量超過50。
3、適用的場景不同
方差分析：均數間的多重比較（全部兩兩比較）、各組均數的精細比較（可以指定要比較的兩個組，通過設定係數）、組間均數的趨勢檢驗（爲了利用分組變量中體現出的次序信息，目的不是爲了擬合線性或非線性的模型，而是希望知道因素的水平改變時均數的變化趨勢）。
卡方檢驗：單樣本卡方檢驗、兩樣本卡方檢驗、兩分類變量間關聯程度的度量、Kappa一致性檢驗、Mcnemar 配對卡方檢驗、分層卡方檢驗。
三、卡方檢驗和t檢驗的區別：
卡方檢驗和T檢驗的前提條件（原假設）是對立的：
卡方檢驗：假設沒有相關性
T檢驗：假設沒有差異（相等）
可參考這篇博文：https://blog.csdn.net/yunru_yang/article/details/60956491
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