ჩის მოედანი ეს არის ყველაზე მცოდნე ტესტი და ერთ-ერთი ყველაზე გამოყენებული ანალიზის შესასრულებლად თვისობრივი ცვლადები. მისი სახელი მომდინარეობს ალბათობის განაწილებაზე, რომელსაც იგი ემყარება და მისი სარგებლიანობა საშუალებას იძლევა შეფასდეს დამოუკიდებლობა ორ ნომინალურ ცვლადს შორის რიგითი, უზრუნველყოფს მეთოდს, რომელიც ამოწმებს თითოეულ კატეგორიაში დაფიქსირებული სიხშირეების თავსებადობას, ორი ცვლადის დამოუკიდებლობასთან.
შეფასების განსახორციელებლად, ხდება იმ მნიშვნელობების გაანგარიშება, რომლებიც მიეთითება აბსოლუტური დამოუკიდებლობა, ამას ეწოდება მოსალოდნელი სიხშირე, რომელიც შედარდება სიხშირესთან ნიმუში.
რეკლამები
ეს არის ტესტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მხოლოდ იმ კვლევებში, რომლებიც დაფუძნებულია დამოუკიდებელ ნიმუშებზე და თუ უმეტესობა მოსალოდნელი მნიშვნელობები 5-ზე მეტია, ვინაიდან მოსალოდნელი მნიშვნელობებია ის, რასაც შეუძლია ორივეს შორის აბსოლუტური დამოუკიდებლობის ჩვენება ცვლადები.
ეს ტესტი იყენებს მის განაწილებასთან მიახლოებას, სხვაობის ალბათობის შესაფასებლად ეს არის ტოლი ან მეტი, ვიდრე არსებული მონაცემებსა და მოსალოდნელ სიხშირეებს შორის, ჰიპოთეზის მიხედვით ნულოვანი
რეკლამები
ამ შეფასების სიზუსტე დამოკიდებულია იმაზე, რამდენად მცირეა მოსალოდნელი მნიშვნელობები და ნაკლები ზომის შემთხვევაში, რომ მათ შორის კონტრასტი არ გაიზარდოს ძალიან მაღლა.
რეკლამები
ამ სტატიაში ნახავთ:
რისთვის არის ჩი მოედანი
ეს სტატისტიკა სიხშირის განაწილებასთან დაკავშირებული ჰიპოთეზების შემოწმებას ემსახურება. ზოგადად, ამ ტესტს აქვს სიხშირეზე დაკვირვების ნულოვანი ჰიპოთეზის მიხედვით მოსალოდნელი სიხშირეების შედარების უნარი.
ამ სტატისტიკის გამოყენებით შეგიძლიათ შეამოწმოთ კავშირი ორ ცვლადს შორის ჰიპოთეტური სიტუაციისა და იმიტირებული მონაცემების გამოყენებით. იგი ასევე გამოიყენება იმის შესაფასებლად, რამდენად კარგია შედეგი თეორიული განაწილებისთვის, ვითომ გარკვეული ნიმუშის მონაცემების რეალურ განაწილებას წარმოადგენს.
რეკლამები
ამას ეწოდება fit– ის სიკეთის შეფასება და მისი შესამოწმებლად საჭიროა იმის დანახვა, თუ რამდენად შეესაბამება დაკვირვებული მონაცემები თეორიულ ან მოსალოდნელ განაწილებას. ამ შემთხვევაში უნდა იქნას გამოყენებული მეორე ჰიპოთეტური სიტუაცია და იმიტირებული მონაცემები.
Chi კვადრატული ტესტების ტიპები
Ეს არის ჰიპოთეზის ტესტირება, რომელსაც შეუძლია შეადაროს განაწილება, რომელიც აკვირდება მონაცემებს მონაცემების სავარაუდო განაწილებასთან. ამის გამო, არსებობს სხვადასხვა ტიპის ტესტები, როგორიცაა ქვემოთ ნახსენები:
რეკლამები
Chi კვადრატული სიკეთის ტესტი
ეს ანალიზი გამოიყენება იმის შესამოწმებლად, თუ რამდენად შეესაბამება კატეგორიული მონაცემების ნიმუში თეორიულ განაწილებას.
მაგალითად, შესაძლებელია შეამოწმოთ არის თუ არა სამართლიანი იღუპება რამდენჯერმე გადახვევით და სიკეთის ტესტის გამოყენებით ჩი მოედანი იმის დასადგენად, გაგრძელდება თუ არა შედეგები ერთიანი განაწილების შესაბამისად. ამ თვალსაზრისით, ამ ტესტის სტატისტიკას ახერხებს ჰიპოთეტურ განაწილებასთან დაკავშირებული რაოდენობის დაფიქსირებული განაწილების ვარიაციის განსაზღვრა.
ასოციაციისა და დამოუკიდებლობის Chi Square ტესტი
ამ ტესტებისთვის გამოთვლები ერთნაირია, თუმცა კითხვაზე პასუხის გაცემა შეიძლება განსხვავებული იყოს.
- ასოცირების ტესტი გამოიყენება იმის დასადგენად, არის თუ არა ცვლადი დაკავშირებული სხვა ცვლადთან.
- დამოუკიდებლობის ტესტი გამოიყენება იმის დასადგენად, დამოკიდებულია თუ არა ცვლადის დაფიქსირებული მნიშვნელობა იმ მნიშვნელობაზე, რომელიც შეიძლება შეინიშნოს სხვა ცვლადზე.
Chi კვადრატული მოსაზრებები
ამ ტიპის ტესტი, სხვათაგან განსხვავებით, არ აწესებს შეზღუდვებს მოდალობების რაოდენობაზე ცვლადების მიხედვით და თქვენ არ გჭირდებათ ცხრილში რიგების და სვეტების რაოდენობა ემთხვევა.
ამის მიუხედავად, თუ გჭირდებათ კვლევის ჩატარება, რომელიც დაფუძნებულია დამოუკიდებელ ნიმუშებზე და მოსალოდნელ მნიშვნელობებზე, ყველა 5-ზე მეტია, რადგან ყველა მოსალოდნელი მნიშვნელობა ჩვეულებრივ არის ის, რაც აბსოლუტური დამოუკიდებლობის დემონსტრირებას ახდენს ამ ორს შორის ცვლადები.
ასევე, ამ ტიპის ტესტის გამოსაყენებლად, გაზომვის დონე უნდა იყოს უფრო მაღალი ან ნომინალური. მას არ აქვს ზედა ზღვარი, რაც ნიშნავს, რომ ის არ უწყობს ხელს ინტენსივობის ცოდნას კორელაციის შესაბამისად, Chi კვადრატს შეუძლია მიიღოს მნიშვნელობები ნულსა და უსასრულო თუ, მეორე მხრივ, ნიმუში იზრდება, ამ ტესტის ღირებულებაც იზრდება.
Chi მოედანზე ოპერაცია
როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ეს ტესტი გამოიყენება იმ მონაცემებთან, რომლებიც ნომინალურ და მაღალ მასშტაბებს მიეკუთვნება, ამიტომ Chi კვადრატიდან შეიძლება მივიდეს დაადგინეთ ნულოვანი ჰიპოთეზა, რომელიც ითხოვს კონკრეტული ალბათობის განაწილებას, ისევე როგორც მოსახლეობის მათემატიკური მოდელი, რომელმაც შემოგვთავაზა შოუ.
ჰიპოთეზის მიღების შემდეგ, კონტრასტი უნდა განხორციელდეს და ამისათვის მონაცემები უნდა იყოს ხელმისაწვდომი სიხშირის ცხრილში. უნდა აღინიშნოს აბსოლუტური სიხშირე, რომელიც დაფიქსირებულია თითოეულ მნიშვნელობებში ან მნიშვნელობების ინტერვალებში.
ამრიგად, ვინაიდან ნულოვანი ჰიპოთეზა ითვლება ჭეშმარიტი მნიშვნელობების თითოეული მნიშვნელობის ან ინტერვალისთვის, აბსოლუტური სიხშირე უნდა გამოითვალოს მოსალოდნელი სიხშირის მისაღებად.
Chi კვადრატული ჰიპოთეზის ტესტი
Chi კვადრატული ტესტი ეს არის კონტრასტების სიკეთის ტესტების ნაწილი, რომელიც მიზნად ისახავს გადაწყვიტოს, შესაძლებელია თუ არა ჰიპოთეზების მიღება როდესაც მოცემული ნიმუში მოდის გარკვეული პოპულაციიდან, რომელსაც აქვს კონკრეტული ალბათობის განაწილება ჰიპოთეზის ფარგლებში ნულოვანი
კონტრასტები შედგება სიხშირეების შედარებისას, რომლებიც შეიმჩნევა ნიმუშში თეორიულ ან მოსალოდნელ სიხშირეებთან ერთად, ნულოვანი ჰიპოთეზის ჭეშმარიტების შემთხვევაში. ამ გზით ნულოვანი ჰიპოთეზა უარყოფილია, თუ მნიშვნელოვანი განსხვავებაა დაკვირვებულ სიხშირეებსა და მოსალოდნელ სიხშირეებს შორის.
