乙卡方检验常用于以下哪种类型的统计问题?A. 方差分析B. 分类变量的独立性检验C. 线性回归分析D. 样本方差比较

卡方检验的核心应用在于分析分类变量之间的关系。本题需明确区分不同统计方法的适用场景：

• 卡方检验主要用于分类变量的独立性检验（如判断性别与购买偏好是否相关）或拟合优度检验（检验数据是否符合特定分布）。
• 方差分析（ANOVA）用于比较连续变量的均值差异。
• 线性回归分析研究变量间的线性关系。
• 方差比较通常通过F检验而非卡方检验。

破题关键：理解卡方检验仅针对分类数据，且聚焦于变量间关联性。

选项逐一分析

A. 方差分析

方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异，属于参数检验，与卡方检验的分类数据分析目标不同。

B. 分类变量的独立性检验

卡方检验的经典应用场景。通过构建列联表，检验两个分类变量（如性别、职业）是否相互独立。若卡方值显著，则说明变量间存在关联。

C. 线性回归分析

线性回归分析研究自变量与因变量的线性关系，涉及数值型数据的预测与解释，与卡方检验的无方向性关联分析无关。

D. 样本方差比较

比较样本方差时，通常使用F检验（如 levene's test），而非卡方检验。卡方检验不直接用于方差比较。