Hey 你好！针对你现在要做的两类罪犯（针对儿童/成人）的特征差异分析，我来帮你理清合适的统计方法，解决你的困惑：

先澄清一个关键误解：卡方检验完全能做跨组比较 #

你之前觉得卡方只能用来做组内比较（比如儿童组里男女数量差异），其实搞错了——卡方独立性检验才是用来分析「两个分类变量是否有关联」的核心方法，正好对应你的跨组特征比较需求：比如“犯罪对象（儿童/成人）”和“性别（男/女）”这两个变量是否有关联，本质就是在看两组的性别分布有没有显著差异。

针对你的4个问题的具体解法 #

问题1&2：跨组男女数量的差异 #

这两个问题其实是同一个核心问题的不同表述——只要检验「犯罪对象类型」和「性别」是否存在显著关联，就能同时回答成人组女性和儿童组女性、成人组男性和儿童组男性的数量差异。

你需要用原始频数（不能用百分比！）构建一个2×2的列联表：

然后运行卡方独立性检验：如果检验结果显著（p值小于你的显著性水平，比如0.05），就说明两组的性别分布存在显著差异——自然也就意味着成人组和儿童组的女性数量、男性数量都有显著不同。

如果你一定要单独聚焦某一类（比如只看女性），可以把列联表改成“女性/非女性”的2×2表，结果和整体性别检验是一致的，没必要重复做。

问题3&4：认罪结果的跨组差异 #

这两个问题同样是同一个核心：检验「犯罪对象类型」和「认罪结果（认罪/不认罪/无罪）」是否存在关联。用3×2的列联表（原始频数）：

卡方检验会告诉你两组的认罪结果分布是否有显著差异，这就同时回答了问题3和4。如果想知道具体是哪一类结果的差异最显著，可以在卡方检验后做事后成对比较（比如用Bonferroni校正来控制多重比较的误差）。

关于你提到的其他方法的补充 #

• 你说的“把一组作为期望，另一组作为观测”，这是卡方拟合优度检验——它是用来检验一组数据是否符合某个预设分布（比如假设成人组的性别分布是“标准”，看儿童组是否符合）。这种方法也能用，但独立性检验更直接回答“两组分布是否不同”，解读起来更直观。
• t检验确实不适合你的场景：你的数据是分类变量，t检验是用来比较连续变量的均值的。就算把男女编码成0/1，也丢失了分类变量的本质，而且没有原始数据的话也没法计算标准差，完全没必要走这条路。

重要提醒 #

• 一定要用原始频数计算卡方，百分比会丢失样本量信息，导致结果完全不准。
• 检查列联表的期望频数：如果超过20%的单元格期望频数小于5，或者有单元格期望频数小于1，卡方检验的结果会不可靠，这时候可以换成Fisher精确检验，尤其是样本量较小的时候。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sallicap