g-q检验，即格-卡方检验，是一种用于比较两个类别变量频数分布差异的非参数检验方法。以下是g-q检验的流程及步骤：
1. 数据准备：确保你有一组数据，其中包含两个分类变量，每个变量有两个或更多的类别。
2. 构建列联表：根据两个分类变量的类别，构建一个列联表。列联表显示每个类别组合的频数。
3. 计算期望频数：根据列联表中每个单元格的边缘频数（行频和列频），计算期望频数。期望频数是指在零假设（即两个分类变量独立）成立时，每个单元格的频数。
4. 计算g-q统计量：使用以下公式计算g-q统计量：
\[ g = \frac{(n-1) \sum_{i=1}^{r} \sum_{j=1}^{c} (O_{ij} - E_{ij})^2}{n \sum_{i=1}^{r} \sum_{j=1}^{c} E_{ij}^2} \]
其中，\(O_{ij}\) 是观察频数，\(E_{ij}\) 是期望频数，\(r\) 是行数，\(c\) 是列数，\(n\) 是总频数。
5. 确定自由度：自由度计算公式为 \((r-1) \times (c-1)\)。
6. 查找临界值：根据自由度和显著性水平，从g-q分布表中查找相应的临界值。
7. 比较统计量和临界值：如果计算出的g-q统计量大于临界值，则拒绝零假设，认为两个分类变量之间存在显著关联；否则，不拒绝零假设。
8. 结果解释：根据检验结果，解释两个分类变量之间是否存在关联。
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