В Площадь Чи Это самый компетентный тест и один из наиболее часто используемых для анализа качественные переменные. Его название происходит от распределения вероятностей, на котором он основан, и его полезность позволяет оценить независимость между двумя номинальными переменными u порядковый номер, предоставляющий метод, который проверяет, совместимы ли частоты, наблюдаемые в каждой категории, с независимостью двух переменных.
Для проведения оценки вычисление значений, которые будут указывать на абсолютная независимость, это называется ожидаемой частотой, которая будет сравниваться с частотой пример.
Рекламные объявления
Это тест, который можно применять только в исследованиях, основанных на независимых выборках, и если большая часть Ожидаемые значения больше 5, поскольку ожидаемые значения - это те, которые могут показать абсолютную независимость между двумя переменные.
Этот тест использует приближение к его распределению, чтобы оценить вероятность различия. который равен или больше существующего между данными и ожидаемыми частотами в зависимости от гипотезы ноль.
Рекламные объявления
Точность этой оценки будет зависеть от того, являются ли ожидаемые значения такими маленькими и, в случае меньшей меры, не слишком ли возрастает контраст между ними.
Рекламные объявления
В этой статье вы найдете:
Для чего нужен Хи-квадрат?
Эта статистика служит для проверки гипотез, связанных с частотными распределениями. В общем, этот тест позволяет сопоставить наблюдаемые частоты с частотами, ожидаемыми в соответствии с нулевой гипотезой.
Используя эту статистику, вы можете проверить связь между двумя переменными, используя гипотетическую ситуацию и смоделированные данные. Он также используется для оценки того, насколько хорош результат для теоретического распределения, делая вид, что он представляет реальное распределение данных определенной выборки.
Рекламные объявления
Это называется оценкой качества соответствия, и для его проверки необходимо увидеть меру того, насколько наблюдаемые данные соответствуют теоретическому или ожидаемому распределению. В этом случае следует использовать второй сценарий и смоделированные данные.
Типы тестов хи-квадрат
Это проверка гипотезы, который может сравнить распределение, в котором наблюдаются данные, с ожидаемым распределением данных. В связи с этим существуют различные типы тестов, например, указанные ниже:
Рекламные объявления
Тест согласия по критерию хи-квадрат
Этот анализ используется для проверки того, насколько хорошо выборка категориальных данных соответствует теоретическому распределению.
Например, можно проверить, справедлива ли игральная кость, бросив несколько раз и используя критерий согласия Площадь Чи чтобы определить, соответствуют ли результаты равномерному распределению. В этом смысле статистике этого теста удается количественно оценить изменение наблюдаемого распределения подсчетов по отношению к гипотетическому распределению.
Тест хи-квадрат ассоциации и независимости
Для этих тестов расчеты одинаковы, однако ответ на вопрос, который может быть задан, может быть другим.
- Тест ассоциации используется, чтобы определить, связана ли переменная с другой переменной.
- Тест независимости используется, чтобы указать, зависит ли наблюдаемое значение переменной от наблюдаемого значения другой переменной.
Соображения хи-квадрат
Этот тип теста, в отличие от других, не устанавливает ограничений по количеству модальностей. переменными, и вам не нужно, чтобы количество строк и столбцов в таблице совпадают.
Несмотря на это, если вам нужно провести исследование, основанное на независимых выборках и при ожидаемых значениях, все больше 5, так как все ожидаемые значения обычно те, которые демонстрируют абсолютную независимость между двумя переменные.
Кроме того, чтобы использовать этот тип теста, уровень измерения должен быть выше или номиналом. У него нет верхнего предела, что означает, что он не способствует знанию интенсивности корреляции, поэтому хи-квадрат может принимать значения от нуля до бесконечно. Если, наоборот, выборка увеличивается, значение этого теста также увеличивается.
Операция хи-квадрат
Как уже упоминалось, этот тест используется с данными, относящимися к номинальной и более высокой шкале, поэтому из хи-квадрат можно прийти к установить нулевую гипотезу, которая требует определенного распределения вероятностей, как и математическая модель популяции, обеспечившая показывать.
После того, как гипотеза была получена, необходимо провести контраст, и для этого данные должны быть доступны в таблице частот. Должна быть указана абсолютная частота, наблюдаемая в каждом из значений или интервалов значений.
Таким образом, поскольку предполагается, что нулевая гипотеза верна для каждого значения или интервала значений, необходимо произвести расчет абсолютной частоты, чтобы получить ожидаемую частоту.
Проверка гипотезы хи-квадрат
В Тест хи-квадрат Это часть тестов на добротность контрастов или соответствия, цель которых - решить, возможно ли принятие гипотез. когда данная выборка происходит из определенной совокупности, которая имеет определенное распределение вероятностей в рамках гипотезы ноль.
Контрасты состоят из сравнения частот, которые наблюдаются в выборке, с теоретическими или ожидаемыми частотами в случае, если нулевая гипотеза верна. Таким образом, нулевая гипотеза отклоняется, если существует значительная разница между наблюдаемыми частотами и ожидаемыми частотами.
