首先我已经阅读了这个问题的答案，但我对他们不满意，我觉得他们错过了我愿意在这里解决的问题。

我正在研究两个二分变量独立性的卡方检验。假设类别是变量 1。$A, B$$a, b$

在中的比例与在中的比例有多远。可能是可能是相反的，如果我看一下通常的测试，它会拒绝两者方向：的最极端的以及的最极端的 5\%表，它们共同构成了所有表格中最极端的。$a$$A$$a$$B$$P(a|A)<P(a|B)$$\frac{(O-E)^2}{E}$$5\%$$P(a|A)<P(a|B)$$5\%$$P(a|A)>P(a|B)$$5\%$

如果您只愿意测试其中一个方向，那么对我来说，使用的显着性水平并仅在不等式按照您预测的方式拒绝零假设时才有意义。分布是不对称的（只有一条尾巴包含两种极端情况）的论点在我看来是人为的：如果你真的坚持这很重要，你几乎可以引入一个名为的新统计数据与时添加减号。然后曲线是对称的并完成了预期的工作。这种观点有什么问题？$10\%$$\chi^2$$\pm\chi^2$$\chi^2$$P(a|A)<P(a|B)$