下列问题中可以适用卡方检验解决的是（）A. 样本含量和样本率均较大的两组样本率比较B. 检验某种疾病与基因多态性的关系C. 两组有序实验结果的药物疗效D. 药物三种不同剂量有效率有无差别E. 两组病情“轻、中、重”的构成比例

卡方检验适用于分析分类变量之间的关联性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. 比较两个及以上样本的构成比例（如选项E）；
2. 检验两个分类变量是否独立（如选项D中的多组比较）；
3. 拟合优度检验（观察数据是否符合某种理论分布）。

关键排除点：

• 有序分类变量（如选项C的“疗效等级”）通常需用非参数检验或趋势检验；
• 大样本率比较（如选项A）更常用Z检验；
• 基因多态性分析（如选项B）若涉及复杂遗传模型，可能需其他方法。

选项D：药物三种不同剂量有效率有无差别

适用性分析

• 构建3×2列联表（剂量分3组，疗效分“有效”和“无效”），比较各组有效率是否相同。
• 卡方检验可判断剂量与疗效是否独立，符合检验条件。

选项E：两组病情“轻、中、重”的构成比例

适用性分析

• 比较两组样本在病情分类上的分布差异（如“轻”“中”“重”比例是否相同）。
• 属于多分类变量的构成比比较，直接应用卡方检验判断两组分布是否一致。

其他选项排除

• 选项A：两组大样本率比较更常用Z检验（基于正态近似）。
• 选项B：基因多态性分析若涉及多个等位基因或复杂遗传模式，可能需logistic回归或遗传关联检验。
• 选项C：有序分类变量需用非参数检验（如Mann-Whitney U检验）或趋势检验。