下列不能用x²检验的是A. 多个均数比较B. 多个率比较C. 多个构成比比较D. 单样本分布的拟合优度检验E. 两个频率分布的比较

卡方检验（x²检验）主要用于分析分类变量之间的关系或比较观察频数与期望频数是否一致。其核心应用场景包括：

1. 多个率或构成比的比较（选项B、C）；
2. 单样本分布的拟合优度检验（选项D）；
3. 两个及以上样本的频率分布比较（选项E）。

关键区别点：卡方检验处理的是分类数据（如比例、分布），而多个均数比较（选项A）属于连续性变量的分析，需使用方差分析（ANOVA）或t检验等方法。因此，选项A不符合卡方检验的适用条件。

选项分析

A. 多个均数比较

• 均数是连续性变量的集中趋势指标，需通过比较各组均值判断是否存在显著差异。
• 方差分析（ANOVA）是专门用于多个均数比较的统计方法，而卡方检验无法直接处理连续性数据，因此不能用卡方检验。

B. 多个率比较

• 率是分类变量的比例（如患病率、合格率），卡方检验可通过构建列联表分析不同组间的率差异，适用。

C. 多个构成比比较

• 构成比反映某事物各部分的分布情况（如人口性别构成），卡方检验可比较多组构成比是否一致，适用。

D. 单样本分布的拟合优度检验

• 卡方检验可用于验证单样本的观察频数是否符合某一理论分布（如正态分布），适用。

E. 两个频率分布的比较

• 卡方检验可比较两组样本的频率分布是否相同（如不同地区疾病分布），适用。