卡方值过滤

卡方值过滤是一种统计学方法，它用于检验两个分类变量之间是否有关系。卡方值越大，两个分类变量之间的关系越强；卡方值越小，两个分类变量之间的关系越弱。当卡方值大于某个阈值时，我们可以拒绝原假设，认为两个分类变量之间有关系。这种方法常用于探索性数据分析和假设检验中。 在实际应用中，我们通常会对卡方值进行过滤，以排除那些由于随机因素导致的假阳性结果。常用的过滤方法包括Bonferroni校正、Holm校正和Sidak校正等。这些方法通过调整显著性水平来控制假阳性率，使得我们能够更准确地评估两个分类变量之间的关系。