卡方检验中,期望频数过低时应采取的措施是?A. 合并分类B. 增加样本量C. 使用Fisher确切概率法D. 三项都可以使用

卡方检验的适用条件之一是期望频数不能过低。当期望频数低于5（尤其在较大的列联表中），卡方检验的准确性会下降。此时需采取调整措施：

1. 合并分类：减少单元格数量，提高期望频数。
2. 增加样本量：通过扩大样本规模直接提升期望频数。
3. 使用Fisher确切概率法：作为小样本情况下的精确替代方法。

选项分析

A. 合并分类

• 原理：合并相邻或相似的类别，减少单元格数量，使剩余单元格的期望频数达标。
• 适用场景：列联表中存在多个低频类别时，合并后仍保持数据解释性。

B. 增加样本量

• 原理：样本量增大时，每个单元格的期望频数按比例增加。
• 可行性：需结合实际数据收集难度判断，但理论上有效。

C. 使用Fisher确切概率法

• 原理：Fisher检验基于超几何分布，无需依赖大样本近似，适用于小样本或低频数情况。
• 适用场景：2×2表格且期望频数较低时，直接计算精确概率。

综合判断

三种方法均可解决期望频数过低的问题，因此D. 三项都可以使用为正确答案。