名义测试的定义与实施指南

一、名义测试的基本概念

名义测试（Nominal Test）是一种统计学分析方法，主要用于比较两个或多个分类变量的差异显著性。其核心特征如下：

• 数据类型：仅适用于名义尺度数据（无序分类数据）
• 检验目标：验证不同类别间的分布是否存在显著差异
• 常见方法：卡方检验（Chi-square Test）、Fisher确切检验

二、典型应用场景

该测试广泛应用于以下领域：

应用领域	具体案例	适用指标
市场调研	不同性别用户的产品偏好对比	卡方独立性检验
医学研究	不同疗法分组的患者康复率比较	卡方拟合优度检验
教育评估	教学方式与成绩等级关联性分析	Fisher确切检验

三、标准实施流程

1. 数据预处理：确保所有分类变量编码为互斥类别
2. 理论分布设定：明确期望频数计算公式
3. 检验统计量计算：使用χ²=Σ[(O-E)²/E]公式
4. 显著性判断：对比临界值或p值（通常α=0.05）

四、注意事项

实施过程中需特别注意：

• 期望频数应≥5（否则改用Fisher确切检验）
• 样本量需满足总体分类数≥20%比例
• 多重检验需校正p值（如Bonferroni校正）

五、结果解读规范

当p值＜α时，应表述为：不同类别间存在统计学差异，具体差异需结合效应量（如Cramer's V）和置信区间分析。