利用卡方检验不适合解决的实际问题是A. 比较两种药物的有效率B. 检验某社区居民是否肥胖和是否患有糖尿病之间的关联C. 比较两组药物疗效，其中疗效分为痊愈、显效、有效和无效D. 比较某病男、女病人的病情构成比例，其中病情分为轻、中、重E. 检验一组病人的年龄观测值是否服从正态分布

卡方检验适用于以下情况：

1. 拟合优度检验：检验观察频数与理论分布是否一致；
2. 独立性检验：判断两个分类变量是否独立；
3. 同质性检验：比较多个样本的分布是否相同。

关键点：卡方检验要求数据为分类变量（如二分类、多分类），且需满足小单元格期望频数过小时需调整。连续型变量（如年龄、身高）直接使用卡方检验不合适，需先分组为类别，但更推荐用专门的正态性检验方法（如Shapiro-Wilk检验）。

选项分析

A 比较两种药物的有效率

• 分类变量（有效/无效），比较两个独立样本的比率，属于同质性检验，适用卡方检验。

B 检验肥胖与糖尿病的关联

• 两个二分类变量，判断是否独立，属于独立性检验，适用卡方检验。

C 比较两组药物疗效（痊愈、显效、有效、无效）

• 有序分类变量，卡方检验可分析等级分布差异（如趋势检验），适用。

D 比较男女病情构成比例

• 多分类变量（轻、中、重），比较多个样本的分布，属于同质性检验，适用卡方检验。

E 检验年龄是否服从正态分布

• 年龄是连续变量，卡方检验需先分组为类别，但更科学的方法是直接用正态性检验（如Shapiro-Wilk）。因此，卡方检验不适合。