卡方检验计算器可以进行卡方检验、t检验、F检验。卡方检验同时计算出Fisher检验、kappa检验和OR值等。在统计分析中卡方检验应用非常广泛，大型统计软件虽然功能强大，但操作相对复杂，而使用手工计算非常烦琐且易出错，所以使用一款小巧的计算软件非常必要。

版本分为Windows版、Linux版和macOS版。

软件特点：
1、界面简洁，整体白底黑字，接近纸质表格形式
2、计算简便，直接输入数据点击计算就可以显示结果，没有大型统计软件的复杂操作
3、卡方检验可以直接计算出p值，并计算出相关参考检验如fisher检验、kappa检验、OR值等

      卡方检验应用于两个率或两个构成比比较；多个率或多个构成比比较以及分类资料的相关分析等。 分类为独立样本卡方检验和配对样本卡方检验，独立样本卡方检验包括四格表卡方检验和行乘列卡方检验， 配对样本卡方检验分为四格表形式的配对资料卡方检验和R×R列联表卡方检验。
一、四格表卡方检验
1．基本公式


自由度df=(行数-1)(列数-1)
2．专用公式
N≥40 且T≥5

3．连续性矫正公式
N≥40 且1≤T＜5

4．n<40或T<1用Fisher精确检验

t检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布 ，用来比较两个平均数的差异是否显著。
一、t检验的应用条件
1、随机样本；
2、来自正态分布总体（小样本时）；
3、两独立样本比较时，要求两总体方差相等（方差齐性），单样本不需要方差齐性。
二、t检验的分类
1、单样本t检验
检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

其中

自由度

      F检验又叫联合假设检验、方差比率检验、方差齐性检验。F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。 F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且α值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。

其中

然后计算的F值与查表得到的F表值比较，F值越大，p值越小，如果
F < F表 表明两组数据没有显著差异；
F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异。

      卡方检验计算器是以卡方检验为主的小型统计软件，以fisher检验，kappa检验等检验方法为辅助，此外还包括t检验和F检验。统计学三大检验：卡方检验，t检验和F检验都可以用卡方检验计算器来计算。

卡方检验   t检验   u检验   F检验   秩和检验   游程检验  
方差分析   相关分析   回归分析   聚类分析   因子分析   主成分分析  

n'\p	0.995	0.99	0.975	0.95	0.9	0.75	0.5	0.25	0.1	0.05	0.025	0.01	0.005
1	……	……	……	……	0.02	0.1	0.45	1.32	2.71	3.84	5.02	6.63	7.88
2	0.01	0.02	0.02	0.1	0.21	0.58	1.39	2.77	4.61	5.99	7.38	9.21	10.6
3	0.07	0.11	0.22	0.35	0.58	1.21	2.37	4.11	6.25	7.81	9.35	11.34	12.84
4	0.21	0.3	0.48	0.71	1.06	1.92	3.36	5.39	7.78	9.49	11.14	13.28	14.86
5	0.41	0.55	0.83	1.15	1.61	2.67	4.35	6.63	9.24	11.07	12.83	15.09	16.75
6	0.68	0.87	1.24	1.64	2.2	3.45	5.35	7.84	10.64	12.59	14.45	16.81	18.55
7	0.99	1.24	1.69	2.17	2.83	4.25	6.35	9.04	12.02	14.07	16.01	18.48	20.28
8	1.34	1.65	2.18	2.73	3.4	5.07	7.34	10.22	13.36	15.51	17.53	20.09	21.96
9	1.73	2.09	2.7	3.33	4.17	5.9	8.34	11.39	14.68	16.92	19.02	21.67	23.59
10	2.16	2.56	3.25	3.94	4.87	6.74	9.34	12.55	15.99	18.31	20.48	23.21	25.19

n’P(2):	0.5	0.2	0.1	0.05	0.02	0.01	0.005	0.002
n’P(1):	0.25	0.1	0.05	0.025	0.01	0.005	0.0025	0.001
1	1	3.078	6.314	12.706	31.821	63.657	127.321	318.309
2	0.816	1.886	2.92	4.303	6.965	9.925	14.089	22.327
3	0.765	1.638	2.353	3.182	4.541	5.841	7.453	10.215
4	0.741	1.533	2.132	2.776	3.747	4.604	5.598	7.173
5	0.727	1.476	2.015	2.571	3.365	4.032	4.773	5.893
6	0.718	1.44	1.943	2.447	3.143	3.707	4.317	5.208
7	0.711	1.415	1.895	2.365	2.998	3.499	4.029	4.785
8	0.706	1.397	1.86	2.306	2.896	3.355	3.833	4.501
9	0.703	1.383	1.833	2.262	2.821	3.25	3.69	4.297
10	0.7	1.372	1.812	2.228	2.764	3.169	3.581	4.144

f小\f大	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	12	14	16	18	20	22	24	26	28	30	35	40	45	50	60	80	100	200	500	∞
1	161	200	216	225	230	234	237	239	241	242	244	245	246	247	248	249	249	249	250	250	251	251	251	252	252	252	253	254	254	254
2	18.5	19	19.2	19.2	19.3	19.3	19.4	19.4	19.4	19.4	19.4	19.4	19.4	19.4	19.4	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5	19.5
3	10.1	9.55	9.28	9.12	9.01	8.94	8.89	8.85	8.81	8.79	8.74	8.71	8.69	8.67	8.66	8.65	8.64	8.63	8.62	8.62	8.6	8.59	8.59	8.58	8.57	8.56	8.55	8.54	8.53	8.53
4	7.71	6.94	6.59	6.39	6.26	6.16	6.09	6.04	6	5.96	5.91	5.87	5.84	5.82	5.8	5.79	5.77	5.76	5.75	5.75	5.73	5.72	5.71	5.7	7.69	5.67	5.66	5.65	5.64	5.63
5	6.61	5.79	5.41	5.19	5.05	4.95	4.88	4.82	4.77	4.74	4.68	4.64	4.6	4.58	4.56	4.54	5.53	4.52	4.5	4.5	4.48	4.46	4.45	4.44	4.43	4.41	4.41	4.39	4.37	4.37
6	5.99	5.14	4.76	4.53	4.39	4.28	4.21	4.15	4.1	4.06	4	3.96	3.92	3.9	3.87	3.86	3.84	3.83	3.82	3.81	3.79	3.77	3.76	3.75	3.74	3.72	3.71	3.69	3.68	3.67
7	5.59	4.74	4.35	4.12	3.97	3.87	3.79	3.73	3.68	3.64	3.57	3.53	3.49	3.47	3.44	3.43	3.41	3.4	3.39	3.38	3.36	3.34	3.33	3.32	3.3	3.29	3.27	3.25	3.24	3.23
8	5.32	4.46	4.07	3.84	3.69	3.58	3.5	3.44	3.39	3.35	3.28	3.24	3.2	3.17	3.15	3.13	3.12	3.1	3.09	3.08	3.06	3.04	3.03	3.02	3.01	2.99	2.97	2.95	2.94	2.93
9	5.12	4.26	3.86	3.63	3.48	3.37	3.29	3.23	3.18	3.14	3.07	3.03	2.99	2.96	2.94	2.92	2.9	2.89	2.87	2.83	2.84	2.83	2.81	2.8	2.79	2.77	2.76	2.73	2.72	2.71
10	4.96	4.1	3.71	3.48	3.33	3.22	3.14	3.07	3.02	2.98	2.91	2.86	2.83	2.8	2.77	2.75	2.74	2.72	2.71	2.7	2.68	2.66	2.65	2.64	2.62	2.6	2.59	2.56	2.55	0.54