【拟合优度检验步骤】拟合优度检验是一种用于判断实际观测数据与理论分布之间是否一致的统计方法。常用于检验分类变量的数据是否符合某种理论分布，如二项分布、泊松分布或正态分布等。该检验通过比较观察频数与期望频数之间的差异，来判断数据是否符合假设的分布。
以下是进行拟合优度检验的主要步骤：
拟合优度检验步骤总结
| 步骤 | 内容说明 |
| 1 | 提出假设 原假设（H₀）：观察数据符合某一理论分布； 备择假设（H₁）：观察数据不符合该理论分布。 |
| 2 | 确定显著性水平（α） 通常取 α = 0.05 或 0.01，根据研究要求设定。 |
| 3 | 计算期望频数 根据理论分布计算每个类别对应的期望频数（E_i）。 |
| 4 | 计算卡方统计量 使用公式：χ² = Σ[(O_i - E_i)² / E_i]，其中 O_i 为观察频数，E_i 为期望频数。 |
| 5 | 确定自由度 自由度 = k - 1 - m，其中 k 为类别数，m 为估计参数的个数。 |
| 6 | 查找临界值或计算 p 值 根据自由度和显著性水平查找卡方分布表中的临界值，或利用统计软件计算 p 值。 |
| 7 | 做出统计决策 若 χ² > 临界值 或 p 值 < α，则拒绝原假设；否则不拒绝原假设。 |
| 8 | 结论解释 根据统计结果解释数据是否符合所假设的分布。 |
注意事项
- 当某些期望频数小于 5 时，可能需要合并类别以满足卡方检验的基本条件。
- 拟合优度检验适用于分类数据，不能用于连续型数据。
- 若理论分布中包含未知参数，需先进行参数估计再进行检验。
通过以上步骤，可以系统地完成一次拟合优度检验，从而判断实际数据与理论分布之间的吻合程度。在实际应用中，还需结合具体问题背景进行分析，确保检验结果的合理性和有效性。
