Slik leser Chi Square resultater
Chi-kvadrat er en metode for statistisk analyse vurdere godhet-of-fit mellom verdiene du fikk i din datainnsamling i forhold til hva resultatet ville bli hvis sjansen alene opererte. Ved å sammenligne de observerte og forventede verdier, kan statistikeren avgjøre om to variabler er tilknyttet. Det er viktig å undersøke den observerte verdi, vil den forventede verdi, chi-kvadratverdien av hver celle, den totale chi-kvadrat-verdi og p-verdien ved tolkning av chi-kvadrat resultater.
Bruksanvisning
1 Organiser verdiene oppnådd i datasamlingen i tabellform, rad / kolonne-format. I dette eksemplet spurte deg 600 forskjellige personer som på tre kandidater de skulle stemme på i det kommende valget. Kolonnene vil være Stem / ikke stemme og radene vil være kandidat en, Kandidat to og Kandidat three.The data vil se ut som følger:
Kandidat en / Stem = 100
Kandidat én / ikke stemme = 100
Kandidat to / Stem = 200
Kandidat to / ikke stemme = 100
Kandidat Tre / Stem = 50
Kandidat tre / ikke stemme = 50
2 Beregne forventet verdi, eller verdien du vil få hvis variablene kandidat og valg preferanse ikke var tilknyttet. Formelen er: rad total multiplisert med kolonne totalt, delt på antall observasjoner. I dette eksempelet:
Kandidat en / Stem: (200 x 350) / 600 = 116,67
Kandidat én / Ikke Stem: (200 x 250) / 600 = 83,33
Etter en lignende logikk andre forventede beregninger vil være:
Kandidat to / Stem = 175,00
Kandidat to / ikke stemme = 125,00
Kandidat tre / Stem = 58.33
Kandidat tre / ikke stemme = 41.67
3 Beregn chi-kvadrat for hver av de seks datakategorier ved hjelp av formelen: (observert - forventet verdi) ^ 2 / forventet verdi. I dette eksempelet:
Kandidat en / Stem: (100 til 116,67) ^ 2 / 116,67 = 2,38
Kandidat to / Stem: (200-175) ^ 2/175 = 3,57
Kandidat tre / Stem: (50 - 58.33) ^ 2 / 58,33 = 1,19
Ved å følge lignende logikk de andre verdiene vil være:
Kandidat én / ikke stemme = 3.33
Kandidat to / ikke stemme = 5.00
Kandidat tre / ikke stemme = 1.67
4 Beregn en total chi-kvadrat ved å legge opp chi-kvadrat verdi for hver enkelt celle. I dette eksempelet vil verdien være 17,14.
5 Beregn frihetsgrader ved å ta den totale antallet rader minus en. I dette eksempel 3-1 = 2, så er det 2 frihetsgrader.
6 Velge et a-nivå. I de fleste tilfeller 0,05 er valgt fordi det betyr at hvis du gjentatte datainnsamlingen 100 ganger på forskjellige mennesker, vil du få en falsk-positiv kun fem ganger, noe som er svært lavt.
7 Ved hjelp av en chi-kvadrat bord, for å velge grader av frihet til venstre og alfa nivå øverst får en chi-kvadrat verdien som ville være betydelig. Et ubegrenset antall på eller over chi-kvadrat verdien i tabellen sies å være betydelig. I dette eksemplet er det chi-kvadrat-verdi i tabellen er 5,99 og den oppnådde chi-kvadrat er større enn dette ved 17,14, slik at chi-kvadratverdien for dette eksempel er betydelig, noe som betyr at den variable kandidaten og velgerens preferanse er assosiert.
8 Skriv at resultatene var signifikante, inkludert den totale utvalgsstørrelsen, antall frihetsgrader, selve chi-verdien i resultatene og alfa nivå brukes. Du kan si: Kandidat og velgernes preferanser var signifikant assosiert, n = 600, df = 2, Chi-kvadrat = 17,14, p <05...
9 Legg merke til den gruppen med høyest enkelte chi-kvadrat verdi, i dette eksempelet Kandidat to / ikke stemme. Dette resultatet betyr at betydelig mindre folk sa de ikke ville stemme for kandidaten to enn hva som forventes ved en tilfeldighet alene.