卡方檢驗在以下情況下不適用：

一、數據類型不適合

1. 連續變量數據：

• 卡方檢驗主要用于分類變量數據。如果數據是連續變量，如身高、體重、時間等，直接使用卡方檢驗是不合適的。

• 對于連續變量，應考慮使用參數檢驗方法（如 t 檢驗、方差分析等）或非參數檢驗方法（如秩和檢驗）。

不滿足分類變量獨立性要求的數據：

• 卡方檢驗通常假設所分析的分類變量是相互獨立的。如果變量之間存在相關性或依賴關系，卡方檢驗的結果可能不準確。

• 例如，在研究某種疾病的發病因素時，如果某些因素之間本身就存在關聯，那么使用卡方檢驗可能無法準確反映各因素與疾病之間的真實關系。

二、樣本量不足或期望頻數過小

1. 小樣本情況：

• 卡方檢驗一般要求有足夠大的樣本量才能保證結果的可靠性。如果樣本量太小，卡方統計量的分布可能不符合理論分布，導致結果不準確。

• 尤其是在小樣本且多個分類變量的情況下，卡方檢驗的效能會顯著降低。

期望頻數過小：

• 通常要求每個單元格的期望頻數不宜過小，一般認為不能小于 5，最好也不要有太多單元格的期望頻數小于 10。

• 如果期望頻數過小，可能需要進行數據合并、采用校正的卡方檢驗方法（如 Yates 校正卡方檢驗或 Fisher 精確檢驗），但這些方法可能會影響結果的準確性和可靠性。

三、違背卡方檢驗假設條件

1. 數據非隨機抽樣：

• 卡方檢驗假設數據是通過隨機抽樣得到的。如果數據不是隨機抽樣，而是有偏倚的樣本，那么卡方檢驗的結果可能不可靠。

• 例如，在一項研究中，如果只選擇了特定年齡段或特定地區的人群，而不是隨機抽取的樣本，那么使用卡方檢驗可能會得出錯誤的結論。

分類變量不獨立且無法校正：

• 如果分類變量之間存在復雜的關聯，且無法通過分層分析或其他方法進行校正，那么卡方檢驗可能不適用。

• 例如，在研究多個因素與疾病的關系時，如果這些因素之間相互作用且無法分離，卡方檢驗可能無法準確判斷各因素與疾病的關聯。

四、有序分類變量且需考慮順序信息

1. 當分類變量具有明確的順序關系時：

• 雖然卡方檢驗可以用于有序分類變量，但它沒有充分利用變量的順序信息。在這種情況下，使用專門針對有序分類變量的方法可能更合適。

• 例如，對于疾病的嚴重程度分為輕度、中度、重度三個等級的有序分類變量，如果只使用卡方檢驗，可能會丟失順序信息。可以考慮使用秩和檢驗、有序邏輯回歸等方法，這些方法能夠更好地考慮變量的順序性。

需要精確評估關聯強度和方向時：

• 卡方檢驗只能判斷兩個變量之間是否存在關聯，但不能確定關聯的強度和方向。如果需要精確評估關聯的強度和方向，如確定兩個變量之間的相關系數或回歸系數，卡方檢驗就不適用了。

• 此時，可以考慮使用相關分析、回歸分析等方法。