这种情况能否使用卡方检验？

我的数据不是频次 是这样的 有200只老鼠，我做的是它们的食物类型，比如有A，B，C，D四种类型 我把每种类型的食物分开以后，称它们的重量来表示它们的多少，由于每个老鼠的食量不一样，所以如果把200个A的重量加起来，除以200个A+B+C+D，计算A在各种食物中所占比例明显是不合理的，所以我是按照单个老鼠来看，比如样本一，A为10%，B为20%，C为50%，D为20%，样本二，样本三。。样本N 然后计算每一个样本中 A所占比例的平均数作为A的在这200个老鼠取食的食物中所占的比例，B，C，D也是如此
现在同样是200个老鼠 但是我是在另外的地方捕捉的 我想看这两个地方的老鼠取食食物的有没有显著差异
A B C D
地点1 a% b% c% d%
地点2 a1% b2% c2% d2%
注意，这里的数字都不是频次，而是百分数的平均数，我不只是想看两个地方的总体差异，还想做两两比较，比如，我想比较a%是否显著高于a1% 这样能用卡方检验吗？
之前无论横向还是纵向比较，我都是用的mann whitney u 检验，但是投稿后，审稿人说，我的数据是比例，所以应该用卡方检验。但是我觉得是他没有理解到我的数据虽然是百分数 但是并不是频次比例，而是百分数平均值

你的理解是正确的，这种情况绝对不能使用卡方检验，这样做是完全错误的！卡方检验只能用于两个分类变量之间的独立性检验，而你的测定值是平均百分数，基本属于连续型变量，因此你使用mann whitney u 检验基本没什么问题。不过，如果你的样本量较大（比如两组之和超过50），那么根据中心极限定理，使用成组t检验也是不错的选择，能够提供更多指标，比如两组差值的95%置信区间。

卡方检验试用条件 1.随机样本数据； 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数t≥5并且总样本量n≥40,用pearson卡方进行检验. 2.如果理论数t＜5但t≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验. 3.如果有理论数t＜1或n＜40,则用fisher’s检验. 上述是适用于四格表. r×c表卡方检验应用条件： 1.r×c表中理论数小于5的格子不能超过1/5； 2.不能有小于1的理论数. 若不符合r×c表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现. 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

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