Piața Chi este cel mai cunoscut test și unul dintre cele mai utilizate pentru a efectua analiza variabile calitative. Numele său provine din distribuția probabilității pe care se bazează și utilitatea sa permite evaluarea independenței dintre două variabile nominale u ordinal, furnizând o metodă care verifică dacă frecvențele observate în fiecare categorie sunt compatibile, cu independența celor două variabile.
Pentru a efectua evaluarea, calculul valorilor care vor indica independență absolută, aceasta se numește frecvența așteptată, care va fi comparată cu frecvența proba.
Reclame
Acesta este un test care poate fi aplicat numai în studii care se bazează pe eșantioane independente și dacă majoritatea Valorile așteptate sunt mai mari de 5, deoarece valorile așteptate sunt cele care pot arăta independență absolută între cele două variabile.
Acest test folosește o aproximare la distribuția sa, pentru a evalua probabilitatea unei diferențe care este egal sau mai mare decât cel existent între date și frecvențele care sunt așteptate în funcție de ipoteză nul.
Reclame
Acuratețea acestei evaluări va depinde dacă valorile așteptate nu sunt atât de mici și, în cazul unei măsuri mai mici, încât contrastul să nu crească prea mult între ele.
Reclame
În acest articol veți găsi:
Pentru ce este Chi Square
Această statistică servește la testarea ipotezelor legate de distribuțiile de frecvență. În general, acest test are capacitatea de a contrasta observarea frecvențelor cu frecvențele așteptate în conformitate cu ipoteza nulă.
Folosind această statistică puteți testa asocierea dintre două variabile utilizând o situație ipotetică și datele simulate. De asemenea, este utilizat pentru a evalua cât de bun este rezultatul pentru o distribuție teoretică, pretinzând că reprezintă distribuția reală a datelor unui anumit eșantion.
Reclame
Aceasta se numește evaluarea bunătății unei potriviri și pentru a o testa este necesar să se vadă măsura în care datele observate se încadrează într-o distribuție teoretică sau așteptată. În acest caz, ar trebui utilizate un al doilea scenariu și date simulate.
Tipuri de teste Chi pătrat
Este un testarea ipotezelor, care poate compara distribuția care observă datele cu o distribuție așteptată a datelor. Datorită acestui fapt, există diferite tipuri de teste, cum ar fi cele menționate mai jos:
Reclame
Test de bunătate de potrivire Chi-pătrat
Această analiză este utilizată pentru a verifica cât de bine se potrivește un eșantion de date categorice unei distribuții teoretice.
De exemplu, este posibil să se verifice dacă o matriță este echitabilă prin aruncarea de mai multe ori și folosind un test de bună-potrivire a Chi pătrat pentru a determina dacă rezultatele continuă să urmeze o distribuție uniformă. În acest sens, statistica acestui test reușește să cuantifice variația distribuției observate a numărărilor în raport cu distribuția ipotetică.
Chi pătrat test de asociere și independență
Pentru aceste teste, calculele sunt aceleași, totuși, răspunsul la întrebarea care poate fi pusă poate fi diferit.
- Testul de asociere este utilizat pentru a determina dacă o variabilă este legată de o altă variabilă.
- Testul de independență este utilizat pentru a indica dacă valoarea observată a unei variabile depinde de valoarea care poate fi observată a altei variabile.
Considerații de pătrat Chi
Acest tip de test, spre deosebire de altele, nu stabilește restricții asupra numărului de modalități după variabile și nu este necesar ca numărul de rânduri și coloane din tabel să fie necesar coincide.
Cu toate acestea, dacă aveți nevoie de un studiu care să se bazeze pe eșantioane independente și când valorile așteptate, toate sunt mai mari de 5, deoarece toate valorile așteptate sunt de obicei cele care demonstrează independența absolută dintre cele două variabile.
De asemenea, pentru a utiliza acest tip de test, nivelul de măsurare trebuie să fie mai mare sau nominal. Nu are o limită superioară, ceea ce înseamnă că nu facilitează cunoașterea intensității a corelației, prin urmare, pătratul Chi poate lua valori între zero și infinit. Dacă, pe de altă parte, eșantionul crește, crește și valoarea acestui test.
Operație Chi pătrat
După cum sa menționat deja, acest test este utilizat cu datele care aparțin unei scări nominale și superioare, prin urmare, din pătratul Chi se poate ajunge la stabiliți o ipoteză nulă care solicită o distribuție specifică a probabilității, ca și modelul matematic al populației care a furnizat probă.
Odată ce se obține ipoteza, trebuie realizat contrastul și pentru a face acest lucru, datele trebuie să fie disponibile într-un tabel de frecvențe. Trebuie indicată frecvența absolută observată în fiecare dintre valori sau intervale de valori.
Astfel, deoarece ipoteza nulă este presupusă a fi adevărată pentru fiecare valoare sau interval de valori, frecvența absolută trebuie calculată pentru a obține frecvența așteptată.
Testul ipotezei pătratului Chi
Testul pătratului Chi Face parte din testele bunătății contrastelor sau a potrivirii, care au scopul de a decide dacă acceptarea ipotezelor este posibilă când un eșantion dat provine dintr-o anumită populație care are o distribuție de probabilitate specifică în cadrul ipotezei nul.
Contrastele sunt alcătuite din compararea frecvențelor observate în cadrul eșantionului împreună cu frecvențele teoretice sau așteptate, în cazul în care ipoteza nulă ar fi adevărată. În acest fel, ipoteza nulă este respinsă, dacă există o diferență semnificativă între frecvențele observate și frecvențele așteptate.
