NS จี้สแควร์ เป็นการทดสอบที่มีความรู้มากที่สุดและเป็นแบบทดสอบที่ใช้มากที่สุดในการวิเคราะห์ ตัวแปรเชิงคุณภาพ. ชื่อมาจากการแจกแจงความน่าจะเป็นที่อิงและประโยชน์ของมันทำให้สามารถประเมินความเป็นอิสระระหว่างสองตัวแปรที่ระบุได้ ลำดับ ซึ่งเป็นวิธีการที่ตรวจสอบว่าความถี่ที่สังเกตได้ในแต่ละหมวดหมู่เข้ากันได้หรือไม่ ด้วยความเป็นอิสระของตัวแปรทั้งสอง
เพื่อดำเนินการประเมินผลการคำนวณค่าที่จะระบุ ความเป็นอิสระสัมบูรณ์ นี้เรียกว่า ความถี่ที่คาดหวัง ซึ่งจะนำมาเปรียบเทียบกับความถี่ของ ตัวอย่าง.
โฆษณา
นี่คือการทดสอบที่สามารถนำไปใช้ในการศึกษาที่อ้างอิงจากตัวอย่างอิสระและถ้าส่วนใหญ่ของ ค่าที่คาดหวังมากกว่า 5 เนื่องจากค่าที่คาดหวังคือค่าที่สามารถแสดงความเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ระหว่างทั้งสอง ตัวแปร
การทดสอบนี้ใช้การประมาณการแจกแจงเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของความแตกต่าง ที่เท่ากับหรือมากกว่าที่มีอยู่ระหว่างข้อมูลและความถี่ที่คาดหวังขึ้นอยู่กับสมมติฐาน โมฆะ.
โฆษณา
ความถูกต้องของการประเมินนี้จะขึ้นอยู่กับว่าค่าที่คาดหวังนั้นไม่เล็กนักหรือไม่ และในกรณีของการวัดที่น้อยกว่านั้น ค่าคอนทราสต์จะไม่สูงเกินไประหว่างค่าทั้งสอง
โฆษณา
ในบทความนี้คุณจะพบ:
Chi Square มีไว้เพื่ออะไร?
สถิตินี้ใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับการแจกแจงความถี่ โดยทั่วไป การทดสอบนี้มีความสามารถในการเปรียบเทียบการสังเกตความถี่กับความถี่ที่คาดหวังตามสมมติฐานว่าง
การใช้สถิตินี้ทำให้คุณสามารถทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวโดยใช้สถานการณ์สมมติและข้อมูลจำลอง นอกจากนี้ยังใช้เพื่อประเมินว่าผลลัพธ์สำหรับการแจกแจงเชิงทฤษฎีนั้นดีเพียงใด โดยแสร้งทำเป็นเป็นตัวแทนของการกระจายข้อมูลที่แท้จริงของกลุ่มตัวอย่าง
โฆษณา
สิ่งนี้เรียกว่าการประเมินความดีของความพอดี และเพื่อทดสอบว่าจำเป็นต้องดูการวัดว่าข้อมูลที่สังเกตได้นั้นพอดีภายในการกระจายตามทฤษฎีหรือที่คาดไว้อย่างไร ในกรณีนี้ ควรใช้สถานการณ์จำลองที่สองและข้อมูลจำลอง
ประเภทของการทดสอบไคสแควร์
มันคือ การทดสอบสมมติฐานซึ่งสามารถเปรียบเทียบการกระจายที่สังเกตข้อมูลกับการกระจายข้อมูลที่คาดหวัง ด้วยเหตุนี้ การทดสอบจึงมีหลายประเภทดังที่กล่าวไว้ด้านล่าง:
โฆษณา
การทดสอบความพอดีของไคสแควร์
การวิเคราะห์นี้ใช้เพื่อตรวจสอบว่าตัวอย่างข้อมูลเชิงหมวดหมู่เหมาะสมกับการแจกแจงเชิงทฤษฎีมากน้อยเพียงใด
ตัวอย่างเช่น สามารถตรวจสอบได้ว่าแม่พิมพ์มีความเที่ยงตรงหรือไม่โดยการรีดหลายครั้งและใช้การทดสอบความพอดีของ จี้สแควร์ เพื่อตรวจสอบว่าผลการดำเนินการเป็นไปตามการกระจายแบบสม่ำเสมอหรือไม่ ในแง่นี้ สถิติของการทดสอบนี้สามารถหาปริมาณความผันแปรของการกระจายตัวของจำนวนนับที่สังเกตได้ซึ่งสัมพันธ์กับการแจกแจงแบบสมมุติฐาน
การทดสอบจิสแควร์ของความสัมพันธ์และความเป็นอิสระ
สำหรับการทดสอบเหล่านี้ การคำนวณจะเหมือนกัน อย่างไรก็ตาม คำตอบสำหรับคำถามที่อาจจะแตกต่างออกไป
- การทดสอบการเชื่อมโยงใช้เพื่อกำหนดว่าตัวแปรเชื่อมโยงกับตัวแปรอื่นหรือไม่
- การทดสอบความเป็นอิสระใช้เพื่อระบุว่าค่าที่สังเกตได้ของตัวแปรขึ้นอยู่กับค่าที่สามารถสังเกตได้จากตัวแปรอื่นหรือไม่
การพิจารณาจิสแควร์
การทดสอบประเภทนี้ไม่เหมือนกับการทดสอบอื่น ๆ ไม่ได้กำหนดข้อจำกัดจำนวนรูปแบบต่างๆ โดยตัวแปรและคุณไม่จำเป็นต้องให้จำนวนแถวและคอลัมน์ในตารางต้อง ตรงกัน
อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการดำเนินการศึกษาโดยอิงจากกลุ่มตัวอย่างอิสระและเมื่อค่าที่คาดหวังไว้ ทั้งหมดมีค่ามากกว่า 5 เนื่องจากค่าที่คาดหวังทั้งหมดมักจะเป็นค่าที่แสดงให้เห็นถึงความเป็นอิสระอย่างแท้จริงระหว่างทั้งสอง ตัวแปร
นอกจากนี้ เพื่อใช้การทดสอบประเภทนี้ ระดับการวัดต้องสูงกว่าหรือน้อยกว่าปกติ ไม่มีขีด จำกัด บนซึ่งหมายความว่าไม่ช่วยให้รู้ความเข้ม ของความสัมพันธ์ ดังนั้น จตุรัส Chi สามารถรับค่าระหว่างศูนย์และ อนันต์ ในทางกลับกัน หากกลุ่มตัวอย่างเพิ่มขึ้น ค่าของการทดสอบนี้ก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน
ปฏิบัติการไคสแควร์
ดังที่ได้กล่าวไปแล้วการทดสอบนี้ใช้กับข้อมูลที่อยู่ในระดับเล็กน้อยและสูงกว่าดังนั้นจาก Chi square หนึ่งจึงสามารถมาถึงได้ สร้างสมมติฐานว่างที่ขอการแจกแจงความน่าจะเป็นที่เฉพาะเจาะจงเช่นเดียวกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของประชากรที่ได้ให้ แสดง.
เมื่อได้สมมติฐานแล้ว จะต้องดำเนินการคอนทราสต์และเพื่อที่จะทำได้ ข้อมูลจะต้องอยู่ในตารางความถี่ ต้องระบุความถี่สัมบูรณ์ที่สังเกตได้ในแต่ละค่าหรือช่วงเวลาของค่า
ดังนั้น เนื่องจากสมมติฐานว่างจะถือว่าเป็นจริงสำหรับแต่ละค่าหรือช่วงของค่า ความถี่สัมบูรณ์จะต้องคำนวณเพื่อให้ได้ความถี่ที่คาดหวัง
การทดสอบสมมติฐานไคสแควร์
NS การทดสอบไคสแควร์ เป็นส่วนหนึ่งของการทดสอบความดีของความแตกต่างหรือความพอดีซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อตัดสินใจว่าจะยอมรับสมมติฐานได้หรือไม่ เมื่อกลุ่มตัวอย่างที่กำหนดมาจากประชากรบางกลุ่มที่มีการแจกแจงความน่าจะเป็นเฉพาะภายในสมมติฐาน โมฆะ.
ความเปรียบต่างประกอบด้วยการเปรียบเทียบความถี่ที่สังเกตได้ภายในตัวอย่างร่วมกับความถี่ตามทฤษฎีหรือความถี่ที่คาดหวัง ในกรณีที่สมมติฐานว่างเป็นจริง ด้วยวิธีนี้ สมมติฐานว่างจะถูกปฏิเสธ หากมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างความถี่ที่สังเกตได้และความถี่ที่คาดหวัง
