Тхе Цхи Скуаре је најинформисанији тест и један од најчешће коришћених за обављање анализе квалитативне променљиве. Његово име потиче од расподеле вероватноће на којој се заснива и његова корисност омогућава процену независности између две номиналне променљиве у редни, пружајући методу која проверава да ли су фреквенције уочене у свакој категорији компатибилне, са независношћу две променљиве.
Да би се извршило вредновање, израчунавање вредности које ће указати на апсолутна независност, ово се назива очекиваном фреквенцијом, која ће се упоређивати са фреквенцијом узорак.
Огласи
Ово је тест који се може применити само у студијама које се заснивају на независним узорцима и ако већина њих Очекиване вредности су веће од 5, јер се очекују вредности које могу показати апсолутну независност између њих две Променљиве.
Овај тест користи приближну дистрибуцију како би се проценила вероватноћа разлике која је једнака или већа од постојеће између података и фреквенција које се очекују у зависности од хипотезе нула.
Огласи
Тачност ове процене зависиће од тога да ли очекиване вредности нису тако мале и, у случају мање мере, да контраст између њих не нарасте превисоко.
Огласи
У овом чланку ћете пронаћи:
Чему служи Цхи Скуаре
Ова статистика служи за тестирање хипотеза везаних за расподелу фреквенција. Генерално, овај тест има способност да упореди посматрање фреквенција са фреквенцијама које се очекују према нултој хипотези.
Користећи ову статистику можете тестирати повезаност између две променљиве користећи хипотетичку ситуацију и симулиране податке. Такође се користи за процену колико је добар резултат за теоријску расподелу, претварајући се да представља стварну расподелу података одређеног узорка.
Огласи
То се назива проценом доброг уклапања и за његово тестирање потребно је видети меру како се посматрани подаци уклапају у теоријску или очекивану расподелу. У овом случају треба користити други сценарио и симулиране податке.
Врсте хи квадрат тестова
То је хипотеза тестирање, који може упоредити дистрибуцију која посматра податке са очекиваном дистрибуцијом података. Због тога постоје разне врсте тестова као што су они који су доле наведени:
Огласи
Хи-квадрат тест доброте-уклапања
Ова анализа се користи за проверу колико узорак категоријских података одговара теоријској расподели.
На пример, могуће је проверити да ли је коцкица поштена неколико пута ваљањем и коришћењем теста исправности Хи квадрат како би се утврдило да ли резултати следе равномерну расподелу. У том смислу, статистика овог теста успева да квантификује варијацију посматране расподеле броја у односу на хипотетичку расподелу.
Хи квадрат тест удруживања и независности
За ове тестове прорачуни су исти, међутим, одговор на питање које се може поставити може бити другачији.
- Тест асоцијације користи се да би се утврдило да ли је променљива повезана са другом променљивом.
- Тест независности користи се да би се показало да ли посматрана вредност променљиве зависи од вредности која може да се примети код друге променљиве.
Хи квадрат разматрања
Ова врста теста, за разлику од других, не успоставља ограничења у погледу броја модалитета према променљивим и не треба да мора да буде број редова и колона у табели подударати.
Упркос томе, ако вам је потребна студија која ће се заснивати на независним узорцима и када су очекиване вредности, све су веће од 5, јер су све очекиване вредности обично оне које показују апсолутну независност између њих две Променљиве.
Такође, за употребу ове врсте теста, ниво мерења мора бити већи или номинални. Нема горњу границу, што значи да не олакшава познавање интензитета корелације, дакле, квадрат Хи може попримити вредности између нуле и бесконачно. Ако се, пак, узорак повећа, повећава се и вредност овог теста.
Операција хи квадрат
Као што је већ поменуто, овај тест се користи са подацима који припадају номиналној и вишој скали, па се тако из хи квадрат може доћи до успоставити нулту хипотезу која тражи одређену расподелу вероватноће, као и математички модел популације који је пружио Прикажи.
Једном када се добије хипотеза, мора се извршити контраст и да би се то постигло, подаци морају бити доступни у табели фреквенција. Мора се навести апсолутна учесталост уочена у свакој од вредности или интервалима вредности.
Дакле, пошто се претпоставља да је нулта хипотеза тачна за сваку вредност или интервал вредности, апсолутна фреквенција мора да се израчуна да би се добила очекивана учесталост.
Хипотеза хи квадрат
Тхе Хи квадрат тест То је део тестова доброте контраста или уклопљености који имају за циљ да одлуче да ли је могуће прихватање хипотеза када дати узорак потиче из одређене популације која има специфичну расподелу вероватноће у оквиру хипотезе нула.
Контрасти се састоје од поређења фреквенција које се примећују у узорку заједно са теоретским или очекиваним фреквенцијама, у случају да је нулта хипотеза тачна. На овај начин се одбацује нулта хипотеза, ако постоји значајна разлика између посматраних фреквенција и очекиваних фреквенција.
