Ki Meydanı en bilgili testtir ve analizleri gerçekleştirmek için en çok kullanılanlardan biridir. niteliksel değişkenler. Adı, dayandığı olasılık dağılımından gelir ve kullanışlılığı, iki nominal değişken u arasındaki bağımsızlığın değerlendirilmesine olanak tanır. sıralı, her kategoride gözlemlenen frekansların iki değişkenin bağımsızlığıyla uyumlu olup olmadığını doğrulayan bir yöntem sağlar.
Değerlendirmenin yapılabilmesi için, değerleri gösterecek değerlerin hesaplanması, mutlak bağımsızlık, buna beklenen frekans denir ve bu frekans ile karşılaştırılacaktır. örnek.
Reklamlar
Bu, yalnızca bağımsız örneklemlere dayalı çalışmalarda uygulanabilen bir testtir ve çoğu Beklenen değerler, ikisi arasında mutlak bağımsızlık gösterebilen değerler olduğundan, beklenen değerler 5'ten büyüktür. değişkenler.
Bu test, bir farkın olasılığını değerlendirmek için dağılımına bir yaklaşım kullanır. hipoteze bağlı olarak beklenen frekanslar ile veriler arasında var olana eşit veya daha büyük olan boş.
Reklamlar
Bu değerlendirmenin doğruluğu, beklenen değerlerin çok küçük olup olmamasına ve daha düşük bir ölçü durumunda, aralarındaki kontrastın çok fazla yükselmemesine bağlı olacaktır.
Reklamlar
Bu yazıda şunları bulacaksınız:
Chi Meydanı ne için
Bu istatistik, frekans dağılımlarıyla ilgili hipotezleri test etmeye yarar. Genel olarak, bu test, sıfır hipotezine göre beklenen frekanslarla frekansların gözlemlenmesini karşılaştırma yeteneğine sahiptir.
Bu istatistiği kullanarak, varsayımsal bir durum ve simüle edilmiş verileri kullanarak iki değişken arasındaki ilişkiyi test edebilirsiniz. Ayrıca, belirli bir örneğin verilerinin gerçek dağılımını temsil ediyormuş gibi davranarak sonucun teorik bir dağılım için ne kadar iyi olduğunu değerlendirmek için de kullanılır.
Reklamlar
Buna bir uyumun iyiliğinin değerlendirilmesi denir ve bunu test etmek için gözlemlenen verilerin teorik veya beklenen bir dağılıma nasıl uyduğunun ölçüsünü görmek gerekir. Bu durumda ikinci bir senaryo ve simüle edilmiş veriler kullanılmalıdır.
Ki kare testi türleri
Bu bir hipotez testiverileri gözlemleyen dağılımı, verilerin beklenen dağılımıyla karşılaştırabilen. Bu nedenle, aşağıda belirtilenler gibi çeşitli testler vardır:
Reklamlar
Ki-kare uyum iyiliği testi
Bu analiz, bir kategorik veri örneğinin teorik bir dağılıma ne kadar iyi uyduğunu kontrol etmek için kullanılır.
Örneğin, bir kalıbın adil olup olmadığını birkaç kez yuvarlayarak ve bir uygunluk testi kullanarak kontrol etmek mümkündür. Ki kare sonuçların tek tip bir dağılımı takip edip etmediğini belirlemek için. Bu anlamda, bu testin istatistiği, varsayımsal dağılıma göre sayıların gözlemlenen dağılımındaki değişimi nicelleştirmeyi başarır.
Ki kare birliktelik ve bağımsızlık testi
Bu testler için hesaplamalar aynıdır, ancak sorulabilecek sorunun cevabı farklı olabilir.
- İlişkilendirme testi, bir değişkenin başka bir değişkene bağlı olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
- Bağımsızlık testi, bir değişkenin gözlenen değerinin başka bir değişkenin gözlemlenebilen değerine bağlı olup olmadığını belirtmek için kullanılır.
Ki kare değerlendirmeleri
Bu test türü, diğerlerinden farklı olarak, modalitelerin sayısı üzerinde kısıtlama oluşturmaz. değişkenlere göre ve tablodaki satır ve sütun sayısının çakışıyor.
Buna rağmen, bağımsız örneklemlere dayalı bir çalışma yapılması gerekiyorsa ve beklenen değerlerin ne zaman gerçekleştiği, hepsi 5'ten büyüktür, çünkü beklenen tüm değerler genellikle ikisi arasındaki mutlak bağımsızlığı gösteren değerlerdir. değişkenler.
Ayrıca, bu tür bir testi kullanmak için ölçüm seviyesinin daha yüksek veya nominal olması gerekir. Bir üst limiti yoktur, yani yoğunluğu bilmeyi kolaylaştırmaz. Korelasyonun bu nedenle, Ki kare sıfır ile arasında değerler alabilir. sonsuz. Öte yandan, numune artarsa, bu testin değeri de artar.
Ki kare işlemi
Daha önce de belirtildiği gibi, bu test nominal ve daha yüksek bir ölçeğe ait verilerle kullanılır, bu nedenle Ki kareden ulaşılabilecektir. belirli bir olasılık dağılımı soran boş bir hipotez oluşturmaksağlayan popülasyonun matematiksel modeli gibi göstermek.
Hipotez elde edildikten sonra karşıtlık yapılmalı ve bunun yapılabilmesi için verilerin bir sıklık tablosu içinde mevcut olması gerekmektedir. Değerlerin veya değer aralıklarının her birinde gözlemlenen mutlak frekans belirtilmelidir.
Bu nedenle, sıfır hipotezinin her bir değer veya değer aralığı için doğru olduğu varsayıldığından, beklenen frekansı elde etmek için mutlak frekans hesabı yapılmalıdır.
Ki kare hipotez testi
Ki-kare testi Hipotezlerin kabulünün mümkün olup olmadığına karar verme amacını taşıyan, karşıtlıkların veya uyumun iyiliği testlerinin bir parçasıdır. Belirli bir örnek, hipotez içinde belirli bir olasılık dağılımına sahip belirli bir popülasyondan geldiğinde boş.
Zıtlıklar, sıfır hipotezinin doğru olması durumunda, teorik veya beklenen frekanslarla birlikte örnek içinde gözlemlenen frekansların karşılaştırılmasından oluşur. Bu şekilde, gözlemlenen frekanslar ile beklenen frekanslar arasında anlamlı bir fark varsa, boş hipotez reddedilir.
