The Náměstí Chi je nejvíce znalý test a jeden z nejpoužívanějších k provedení analýzy kvalitativní proměnné. Jeho název pochází z rozdělení pravděpodobnosti, na kterém je založen, a jeho užitečnost umožňuje vyhodnocení nezávislosti mezi dvěma nominálními proměnnými u ordinální, poskytující metodu, která ověří, zda jsou frekvence pozorované v každé kategorii kompatibilní, s nezávislostí dvou proměnných.
Aby bylo možné provést vyhodnocení, výpočet hodnot, které budou indikovat absolutní nezávislost, tomu se říká očekávaná frekvence, která bude porovnávána s frekvencí vzorek.
Reklamy
Toto je test, který lze použít pouze ve studiích založených na nezávislých vzorcích a pokud většina z nich Očekávané hodnoty jsou větší než 5, protože očekávané hodnoty jsou ty, které mohou ukázat absolutní nezávislost mezi těmito dvěma proměnné.
Tento test používá aproximaci k jeho rozdělení, aby bylo možné vyhodnotit pravděpodobnost rozdílu která je stejná nebo větší než ta stávající mezi daty a frekvencemi, které se očekávají v závislosti na hypotéze nula.
Reklamy
Přesnost tohoto vyhodnocení bude záviset na tom, zda očekávané hodnoty nejsou tak malé, a v případě menší míry, aby mezi nimi kontrast příliš nestoupal.
Reklamy
V tomto článku najdete:
K čemu je náměstí Chi?
Tato statistika slouží k testování hypotéz souvisejících s frekvenčním rozdělením. Obecně má tento test schopnost porovnat pozorování frekvencí s frekvencemi očekávanými podle nulové hypotézy.
Pomocí této statistiky můžete otestovat asociaci mezi dvěma proměnnými pomocí hypotetické situace a simulovaných dat. Používá se také k vyhodnocení toho, jak dobrý je výsledek pro teoretické rozdělení, předstíráním, že představuje skutečné rozdělení dat určitého vzorku.
Reklamy
Tomu se říká vyhodnocení dobré shody a k jejímu testování je nutné vidět míru toho, jak se pozorovaná data hodí v rámci teoretického nebo očekávaného rozdělení. V tomto případě by měl být použit druhý scénář a simulovaná data.
Druhy chí kvadrátových testů
Je to testování hypotéz, který může porovnat distribuci, která pozoruje data, s očekávaným distribucí dat. Z tohoto důvodu existují různé typy testů, například ty, které jsou uvedeny níže:
Reklamy
Chí-kvadrát test shody
Tato analýza se používá ke kontrole, jak dobře odpovídá vzorek kategorických dat teoretickému rozdělení.
Například je možné zkontrolovat, zda je matrice spravedlivá, tím, že je několikrát válcováno a pomocí testu dobré shody Náměstí Chi za účelem zjištění, zda výsledky sledují jednotné rozdělení. V tomto smyslu statistika tohoto testu dokáže kvantifikovat variaci pozorovaného rozdělení počtů ve vztahu k hypotetickému rozdělení.
Chí kvadrát test asociace a nezávislosti
Pro tyto testy jsou výpočty stejné, avšak odpověď na otázku, která může být položena, se může lišit.
- Test přidružení se používá k určení, zda je proměnná propojena s jinou proměnnou.
- Test nezávislosti se používá k označení, zda pozorovaná hodnota proměnné závisí na hodnotě, kterou lze pozorovat u jiné proměnné.
Úvahy o čtverci
Tento typ testu, na rozdíl od ostatních, nestanovuje omezení počtu modalit podle proměnných a nepotřebujete počet řádků a sloupců v tabulce shodovat se.
Navzdory tomu, pokud potřebujete provést studii založenou na nezávislých vzorcích a kdy očekávané hodnoty, všechny jsou větší než 5, protože všechny očekávané hodnoty jsou obvykle ty, které prokazují absolutní nezávislost mezi nimi proměnné.
Aby bylo možné použít tento typ zkoušky, musí být úroveň měření vyšší nebo nominální. Nemá horní hranici, což znamená, že neumožňuje znát intenzitu korelace, proto může chí kvadrát nabývat hodnot mezi nulou a nekonečný. Pokud se naopak vzorek zvýší, zvýší se také hodnota tohoto testu.
Provoz chí kvadrát
Jak již bylo zmíněno, tento test se používá s daty, která patří do nominálního a vyššího měřítka, proto z čtverce Chi lze přijít na vytvořit nulovou hypotézu, která požaduje konkrétní rozdělení pravděpodobnosti, stejně jako matematický model populace, která poskytla ukázat.
Jakmile je získána hypotéza, musí být proveden kontrast a k tomu musí být data k dispozici v rámci frekvenční tabulky. Musí být uvedena absolutní frekvence pozorovaná v každé z hodnot nebo intervalech hodnot.
Jelikož se tedy předpokládá, že nulová hypotéza platí pro každou hodnotu nebo interval hodnot, musí být proveden výpočet absolutní frekvence, aby se získala očekávaná frekvence.
Test hypotézy chí kvadrát
The Chi čtvercový test Je součástí testů dobroty kontrastů nebo shody, jejichž účelem je rozhodnout, zda je přijetí hypotéz možné když daný vzorek pochází z určité populace, která má v rámci hypotézy specifické rozdělení pravděpodobnosti nula.
Kontrasty jsou tvořeny porovnáním frekvencí, které jsou pozorovány ve vzorku, spolu s teoretickými nebo očekávanými frekvencemi, pro případ, že by byla nulová hypotéza pravdivá. Tímto způsobem je nulová hypotéza odmítnuta, pokud existuje významný rozdíl mezi pozorovanými frekvencemi a očekávanými frekvencemi.
