title: 为什么样本量太大时用卡方检验做独立性检验会失效？
desc: 最近线上广告系统发现：由同一个分布抽取出来的两个样本，如果抽取的样本量非常大，使用卡方分布做独立性检验的时候，基本都会拒绝原假设，认为两样本不是来自同一个分布。<br>请问这种现象正常么？ 如果正常，如何做这种大样本量的独立性验验？
topic: 统计学
content: 如果一句话回答，这种情形有显著的正效应只是正效应显著地小以至于可忽略的真实谎言一句总是可以误导听众的真话。以下从几个层面展开回答 只要不误读结论，样本量总是越大越好。假设检验的模式最流行的误读，是把 p 值小大统计量大小错误地当作效应大小（Effect Size）。标准误通常与样本量的平方根sqrtn成反比例，chi^2大体上与n正比例。很大的样本量得到很大的统计量很小的 p，或者很小的样本
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