Was ist ein Chi-Quadrat-Test Definition & Beispiel - Video & Lektion Transcript
Diese Lektion untersucht, was ein Chi-Quadrat-Test ist und, wenn es angebracht ist, es zu benutzen. Mit einem einfachen Beispiel werden wir arbeiten, um die Formel auf dem Verständnis und wie den p-Wert zu berechnen.
Definitionen Beteiligt an dem Chi-Quadrat-Test
Wenn die Zahlen zwischen denen, ganz in der Nähe waren, die angewandt und diejenigen, die in bekamen, müssen wir wissen, ob es ein statistisch signifikanter Unterschied. Statistisch signifikante bedeutet, dass der Unterschied in den Ergebnissen nicht durch Zufall entstanden ist. Dies wird fast immer von einem Klein p dargestellt. die für Wahrscheinlichkeit steht.
Was wir brauchen, ist ein spezieller statistischer Test, damit uns kategorische Daten nehmen, wie diejenigen, die es in das Undercover-Programm geschaffen haben und diejenigen, die dies nicht taten. Was wir brauchen, ist ein Chi-Quadrat. Das ist ein statistischer Test verwendet, um erwartete Daten mit denen zu vergleichen, was wir gesammelt.
Statistiken
Die eigentliche Formel ein Chi-Quadrat für das Laufen ist eigentlich ganz einfach:
Sie nehmen Ihre beobachteten Daten (o) und subtrahieren, was Sie erwartet (e). Sie Quadrat die Ergebnisse, und teilen sich dann von den erwarteten Daten in allen Kategorien.
So verwenden Sie die Zahl, die wir finden, verweisen wir auf die Freiheitsgrade. in der Regel als df für kurze bezeichnet und wird für die Chi-Quadrat als die Anzahl der Kategorien minus 1. Aufgrund der Natur des Chi-Quadrat-Tests definiert, werden Sie immer die Anzahl der Kategorien minus 1 verwenden, um die Freiheitsgrade zu finden . Der Grund, warum dies geschehen ist, ist, weil es eine Annahme, die Ihre Beispieldaten vorgespannt ist, und dies hilft, Ihre Ergebnisse verschieben für Fehler zu ermöglichen.
Dies ist, was eine Chi-Quadrat-Regel Verteilungs-Tabelle aussieht.
Um Ihren p-Wert zu finden, folgen Sie der linke Spalte der Freiheitsgrade. Wenn wir 10 Kategorien haben, haben wir 9 Freiheitsgrade. Wir würden 9 Plätze nach unten auf der linken Seite bewegen. Als nächstes werden wir die Reihe von 9 Freiheitsgraden nach rechts folgen, bis wir das .05 Niveau erreichen. Wenn die Zahl von Ihrer Formel größer ist als die in der Tabelle gefunden, dann haben Sie ein statistisch signifikantes Ergebnis. Es ist irgendwie wie Battleship zu spielen, außer es mit Freiheitsgraden und der p-Wert ist.
Wenn Ihre Zahl näher an einen der anderen Werten in dem Freiheitsgrad ist, dann werden Sie, dass p -Wertes berichten. Jede der anderen Ebenen hält verschiedene p-Werte, in der Regel .95. 50. 25 und so weiter. Dies ermöglicht es den Forschern, die keine signifikanten Ergebnisse ihrer p-Werte zu berichten. Wenn Ihr Wert nicht höher als der Wert 0,05 ist aber höher als der 0,25-Wert, dann bedeutet dies, dass Ihr p> 0,25 und damit nicht innerhalb der Grenze der akzeptablen Chance.
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