Ступеня свободи в тесті на Chi-Square

Posted on
Автор: Randy Alexander
Дата Створення: 28 Квітень 2021
Дата Оновлення: 17 Листопад 2024
Anonim
Таблицы сопряженности. Хи квадрат Пирсона, МакНимар(cross tabulation, chi-squared,McNemar’s test)
Відеоролик: Таблицы сопряженности. Хи квадрат Пирсона, МакНимар(cross tabulation, chi-squared,McNemar’s test)

Зміст

Статистика - це вивчення ймовірності, яка використовується для визначення ймовірності настання події. Існує багато різних способів перевірити ймовірність та статистику, один з найбільш відомих - тест Chi-Square. Як і будь-який тест зі статистикою, тест Chi-Square повинен враховувати ступінь свободи перед прийняттям статистичного рішення.

Добро підходить

Chi-Square використовується для тестування та порівняння двох різних типів даних: спостережувані дані та очікувані дані. Він вимірює те, що називається "корисністю для пристосування", що полягає в різниці між тим, що ви очікували, і тим, що спостерігали. Наприклад, статистично кажучи, якщо ви перевернете монету в 50 разів, ви повинні отримати 25 голів та 25 хвостів. Однак ви справді перевертаєте монету в 50 разів, і вона приземляється на хвости 19 разів і на хвости 31 раз. Використовуючи ці дані, статистик може теоретизувати, чому ці розбіжності виникли.

Ступені свободи

Ступені свободи - це вимірювання кількості значень у статистиці, які можуть змінюватися, не впливаючи на результат статистики. Статистичні тести, включаючи квадрат Чі, часто ґрунтуються на дуже точних оцінках, що базуються на різних елементах життєво важливої ​​інформації. Статистики використовують ці оцінки для створення статистичних формул, які обчислюють кінцевий результат їх статистичного аналізу. Інформація, що використовується в аналізі, може бути різною, але завжди повинна бути принаймні одна фіксована категорія інформації; решта категорій - ступеня свободи. Це важливо, оскільки хоча статистика є математичною наукою, вона часто базується на гіпотезах, які важко точно обчислити.

Розрахунок

Обчислити ступінь свободи в тесті Chi-Square дуже просто. Знайдіть скільки категорій у статистичному аналізі і віднімайте по одній. Наприклад, уявіть, що ви вивчаєте очікувану народжуваність слонів проти спостережуваної народжуваності. Категорії включають вік матері, вік батька та стать народжуваних їх дітей. Це дає три категорії у вашому дослідженні. Відніміть одне з цього, щоб отримати два як ваш ступінь свободи. В основному, чим більше категорій у вашому дослідженні, тим більше ступенів свободи вам доведеться експериментувати в подальшому статистичному аналізі.

Важливість

Ступінь свободи важлива при тесті Chi-Square, оскільки спостережувані результати часто суттєво відрізняються від очікуваних результатів, і ці ступені свободи необхідні для перевірки різних гіпотетичних ситуацій. В основному, ви можете взяти зібрані вами дані для свого аналізу і повторно використовувати їх для проведення іншого статистичного аналізу. Ці нові дослідження можуть допомогти більш повно пояснити відмінності між очікуваними результатами та спостережуваними результатами.