Зміст
Chi-квадрат, більш відомий як тест-квадрат Pearsons, є засобом статистичної оцінки даних. Він використовується, коли категоричні дані від вибірки порівнюються з очікуваними або "справжніми" результатами. Наприклад, якщо ми віримо, що 50 відсотків усіх квасолі в контейнері є червоними, зразок 100 бобів із цього відра повинен містити приблизно 50 червоних. Якщо наше число відрізняється від 50, тест Пірсона повідомляє нам, чи є наші 50-відсоткові припущення підозрілими чи чи можемо ми віднести різницю, яку ми побачили, до звичайної випадкової зміни.
Інтерпретація значень Chi-квадрата
Визначте ступеня свободи вашої величини чи-квадрата. Якщо ви порівнюєте результати для одного зразка з декількома категоріями, то ступінь свободи - це кількість категорій мінус 1. Наприклад, якщо ви оцінювали розподіл кольорів у баночці з медузами і було чотири кольори, градуси свобода буде 3. Якщо ви порівнюєте табличні дані, то ступінь свободи дорівнює кількості рядків мінус 1, помноженій на кількість стовпців мінус 1.
Визначте критичне значення p, яке ви використаєте для оцінки своїх даних. Це відсоткова ймовірність (поділена на 100), що конкретне значення чі-квадрата було отримано лише випадково. Інший спосіб думати про p - це ймовірність того, що ваші спостережувані результати відхилилися від очікуваних результатів на величину, яку вони зробили виключно через випадкові зміни в процесі вибірки.
Знайдіть значення p, пов'язане зі статистикою тестування чи-квадрата, використовуючи таблицю розподілу chi-квадрата. Для цього подивіться уздовж рядка, який відповідає вашим обчисленим ступеням свободи. Знайдіть значення в цьому рядку, найближче до вашої статистики тесту. Виконайте стовпець, який містить це значення вгору до верхнього рядка, і прочитайте значення p. Якщо ваша тестова статистика знаходиться між двома значеннями в початковому рядку, ви можете зчитувати проміжне проміжне значення між двома значеннями p у верхньому рядку.
Порівняйте значення р, отримане з таблиці, та критичне значення р, яке було прийнято раніше. Якщо ваше табличне p значення вище критичного значення, ви зробите висновок, що будь-яке відхилення між значеннями вибіркової категорії та очікуваними значеннями було обумовлене випадковим коливанням і не було суттєвим. Наприклад, якщо ви вибрали критичне значення р 0,05 (або 5%) і знайшли табличне значення 0,20, ви зробите висновок, що суттєвих змін не було.