在卡方检验中， 不存在独立的t值计算 。卡方检验的核心统计量是 卡方值（χ²） ，用于衡量实际观测频数与理论期望频数之间的差异，而t检验是另一种独立的统计方法，用于比较样本均值差异。以下是具体说明：
一、卡方检验的核心统计量
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卡方值（χ²）
计算公式为： $$ χ² = \sum \frac{(O - E)^2}{E} $$
其中，$O$为实际观测频数，$E$为理论期望频数。
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理论频数（E）的计算
在R×C列联表中，第R行第C列的理论频数计算公式为： $$ E_{RC} = \frac{(R行合计) \times (C列合计)}{总样本数} $$
例如： $$ T_{11} = \frac{(32 \times 48)}{63} \approx 24.38 $$
（参考医学统计助手的示例）。
二、t检验的适用场景
t检验用于比较两个独立样本或配对样本的均值差异，其统计量公式为： $$ t = \frac{\overline{X_1} - \overline{X_2}}{\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}}} $$
适用于正态分布或近似正态分布的数据，且需满足方差齐性等前提条件。
三、两者的区别
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目的不同 ：卡方检验用于分类数据的关联性分析，t检验用于连续变量的均值比较。
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统计量不同 ：卡方值关注频数差异，t值关注均值差异。
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应用场景不同 ：卡方检验适用于列联表数据，t检验适用于正态分布数据。
总结 ：卡方检验中无t值计算，需根据数据类型选择合适的方法。若需进一步分析，请明确问题类型（如独立样本t检验、配对样本t检验等）。
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