The Chi Square je najiskusniji test i jedan od najčešće korištenih za analizu kvalitativne varijable. Naziv mu potječe iz raspodjele vjerojatnosti na kojoj se temelji, a korisnost omogućuje procjenu neovisnosti između dvije nominalne varijable u redni, pružajući metodu koja provjerava jesu li frekvencije promatrane u svakoj kategoriji kompatibilne, s neovisnošću dviju varijabli.
Da bi se izvršila procjena, izračun vrijednosti koji će ukazivati na apsolutna neovisnost, to se naziva očekivanom učestalošću, koja će se usporediti s učestalošću uzorak.
Reklame
Ovo je test koji se može primijeniti samo u studijama koje se temelje na neovisnim uzorcima i ako većina njih Očekivane vrijednosti veće su od 5, budući da su očekivane vrijednosti one koje mogu pokazati apsolutnu neovisnost između njih dvoje varijable.
Ovaj test koristi približnu distribuciju kako bi se procijenila vjerojatnost razlike koji je jednak ili veći od postojećeg između podataka i frekvencija koje se očekuju ovisno o hipotezi null.
Reklame
Točnost ove procjene ovisit će o tome nisu li očekivane vrijednosti tako male i, u slučaju manje mjere, da kontrast među njima ne naraste previsoko.
Reklame
U ovom ćete članku pronaći:
Čemu služi Chi Square?
Ova statistika služi za ispitivanje hipoteza vezanih uz raspodjelu frekvencija. Općenito, ovaj test ima sposobnost kontrastiranja promatranja frekvencija s frekvencijama koje se očekuju prema nultoj hipotezi.
Koristeći ovu statistiku možete testirati povezanost između dvije varijable pomoću hipotetske situacije i simuliranih podataka. Također se koristi za procjenu koliko je dobar rezultat za teoretsku raspodjelu, pretvarajući se da predstavlja stvarnu raspodjelu podataka određenog uzorka.
Reklame
To se naziva ocjenjivanjem dobrog uklapanja i za njegovo testiranje potrebno je vidjeti mjeru kako se promatrani podaci uklapaju u teoretsku ili očekivanu raspodjelu. U tom slučaju treba koristiti drugi scenarij i simulirane podatke.
Vrste testova Chi kvadrat
To je testiranje hipoteze, koji može usporediti distribuciju koja promatra podatke s očekivanom distribucijom podataka. Zbog toga postoje razne vrste testova poput onih spomenutih u nastavku:
Reklame
Hi-kvadrat test dobrote-uklapanja
Ova se analiza koristi za provjeru koliko uzorak kategorijskih podataka odgovara teoretskoj raspodjeli.
Na primjer, moguće je provjeriti je li kockica poštena nekoliko se valjanja i korištenjem testa ispravnosti matrice Chi kvadrat kako bi se utvrdilo slijede li rezultati ujednačene raspodjele. U tom smislu, statistika ovog testa uspijeva kvantificirati varijaciju promatrane raspodjele broja u odnosu na hipotetsku raspodjelu.
Hi kvadrat test udruživanja i neovisnosti
Za ove testove izračuni su jednaki, međutim, odgovor na pitanje koje se može postaviti može biti drugačiji.
- Test asocijacije koristi se za utvrđivanje je li varijabla povezana s drugom varijablom.
- Test neovisnosti koristi se da bi se utvrdilo ovisi li promatrana vrijednost varijable o vrijednosti koja se može uočiti kod druge varijable.
Hi kvadrat razmatranja
Ova vrsta testa, za razliku od ostalih, ne uspostavlja ograničenja u broju modaliteta po varijablama i ne treba vam broj redaka i stupaca u tablici podudaraju se.
Unatoč tome, ako trebate izvesti studiju koja se temelji na neovisnim uzorcima i kada su očekivane vrijednosti, sve su veće od 5, jer su sve očekivane vrijednosti obično one koje pokazuju apsolutnu neovisnost između njih dvoje varijable.
Također, za korištenje ove vrste ispitivanja, razina mjerenja mora biti viša ili nominalna. Nema gornju granicu, što znači da ne olakšava poznavanje intenziteta korelacije, dakle, kvadrat Chi može poprimiti vrijednosti između nule i beskonačno. Ako se, naprotiv, uzorak poveća, vrijednost ovog testa također se povećava.
Hi kvadrat operacija
Kao što je već spomenuto, ovaj se test koristi s podacima koji pripadaju nominalnoj i višoj ljestvici, pa se s Chi kvadrata može doći do uspostaviti nultu hipotezu koja traži određenu raspodjelu vjerojatnosti, kao i matematički model populacije koji je pružio pokazati.
Nakon što se dobije hipoteza, mora se izvršiti kontrast, a da bi se to učinilo, podaci moraju biti dostupni u tablici učestalosti. Mora se navesti apsolutna učestalost uočena u svakoj od vrijednosti ili intervalima vrijednosti.
Dakle, budući da se pretpostavlja da je nulta hipoteza istinita za svaku vrijednost ili interval vrijednosti, izračunavanje apsolutne frekvencije mora se izvršiti kako bi se dobila očekivana učestalost.
Test hipoteze hi kvadrat
The Hi kvadrat test Dio je ispitivanja dobrote kontrasta ili uklopljenosti, kojima je svrha odlučiti je li moguće prihvaćanje hipoteza kada dati uzorak potječe iz određene populacije koja ima specifičnu raspodjelu vjerojatnosti unutar hipoteze null.
Kontrasti se sastoje od usporedbe frekvencija koje se promatraju u uzorku, zajedno s teoretskim ili očekivanim frekvencijama, u slučaju da je nulta hipoteza istinita. Na taj se način odbacuje nulta hipoteza, ako postoji značajna razlika između promatranih frekvencija i očekivanih frekvencija.
