Slik leser Chi-Squared

Chi-squared, mer riktig kjent som Pearsons kji-kvadrat test, er et middel for å behandle data statistisk. Den brukes når kategoriske data fra et utvalg blir i forhold til forventet eller "sanne" resultater. For eksempel, hvis vi mener 50 prosent av alle gelé bønner i en kasse er røde, et utvalg av 100 bønner fra at bin bør inneholde ca 50 som er røde. Hvis vår nummer avviker fra 50, forteller Pearson test oss hvis 50 prosent antakelsen er mistenkt, eller om vi kan tilskrive forskjellen vi så til normal tilfeldig variasjon.

Bruksanvisning

Tolke Chi-Square Verdier

1 Bestem frihetsgrader av chi-kvadrat verdi. Hvis du sammenligner resultater for en enkelt prøve med flere kategorier, frihetsgradene er antall kategorier minus 1. For eksempel, hvis du var å vurdere fordelingen av farger i en krukke med jellybeans og det var fire fargene, grader frihet ville være 3. Hvis du sammenligner tabelldata frihetsgradene er lik antall rader minus en ganget med antall kolonner minus en.

2 Bestem kritisk p-verdi som du vil bruke for å evaluere dataene. Dette er den prosent sannsynlighet (delt på 100) at en spesifikk chi-kvadrat-verdi ble oppnådd ved en tilfeldighet alene. En annen måte å tenke på p er at det er sannsynligheten for at observerte resultatene avvek fra de forventede resultater med beløpet som de gjorde bare skyldes tilfeldig variasjon i datainnsamlingen.

3 Slå opp p verdi knyttet til chi-kvadrat test statistikken bruker khikvadratfordeling bord. For å gjøre dette, ser langs raden som svarer til dine beregnede frihetsgrader. Finn verdien i denne raden nærmest testobservatoren. Følg kolonnen som inneholder denne verdien oppover til den øverste raden og les av p-verdi. Hvis testen statistikken er i mellom to verdier i den første raden, kan du lese av en omtrentlig p-verdi mellom mellom to p-verdiene i den øverste raden.

4 Sammenlign p-verdi hentet fra bordet til den kritiske p-verdi tidligere bestemt. Hvis tabell p-verdi er over den kritiske verdien, vil du konkludere med at eventuelle avvik mellom prøvekategoriverdiene og de forventede verdiene skyldes tilfeldig variasjon og var ikke signifikant. For eksempel, hvis du velger en kritisk p-verdi på 0,05 (eller 5%) og fant en tabellverdi på 0,20, vil du konkludere med det var ingen signifikant variasjon.

Hint

• Husk at noen konklusjon gjort basert på denne testen vil fortsatt ha en sjanse til å ta feil, i forhold til p-verdi oppnådd.
• Den oppnådde for hver kategori i utvalget verdien bør være minst 5 for resultatene å være gyldig.