吸烟 不吸烟 合计 　　学生活动：让学生利用上述字母来表示对应概率，并化简整理。

　　思考交流：越小，说明患肺癌与吸烟之间的关系越 （强、弱）？

（2）构造随机变量（其中）

由此若成立，即患肺癌与吸烟没有关系，则K2的值应该很小。把表中的数据代入计算得K2的观测值k约为56.632，统计学中有明确的结论，在成立的情况下，随机事件P(K2≥6.635)≈0.01。由此，我们有99%的把握认为不成立，即有99%的把握认为"患肺癌与吸烟有关系"。

　　上面这种利用随机变量K2来确定是否能以一定把握认为"两个分类变量有关系"的方法，称为两个分类变量的独立性检验。

　　说明：估计吸烟者与不吸烟者患肺癌的可能性差异是用频率估计概率，利用K2进行独立性检验，可以对推断的正确性的概率作出估计，观测数据取值越大，效果越好。在实际应用中，当均不小于5，近似的效果才可接受。

（2）这里所说的"患肺癌与吸烟有关系"是一种统计关系，这种关系是指"抽烟的人患肺癌的可能性（风险）更大"，而不是说"抽烟的人一定患肺癌"。

（3）在假设成立的情况下，统计量K2应该很小，如果由观测数据计算得到K2的观测值很大，则在一定程度上说明假设不合理（即统计量K2越大，"两个分类变量有关系"的可能性就越大）。

3、对于两个分类变量A和B，推断"A和B有关系"的方法和步骤为：

　　①利用三维柱形图和二维条形图；

　　②独立性检验的一般步骤：

　　第一步，提出假设：两个分类变量A和B没有关系；

　　第二步，根据2×2列联表和公式计算K2统计量；

　　第三步，查对课本中临界值表，作出判断。

4、独立性检验与反证法：

　　反证法原理：在一个已知假设下，如果推出一个矛盾，就证明了这个假设不成立；

独立性检验原理：在一个已知假设下，如果一个与该假设矛盾的小概率事件发生，就推断这个假设不成立。

四、数学运用

例1 在某医院，因为患心脏病而住院的665名男性病人中，有214人秃顶；而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系？你所得的结论在什么范围内有效？

① 第一步：教师引导学生作出列联表，并分析列联表，引导学生得出"秃顶与患心脏病