Chi ruudu test Excelis | Kuidas teha näitega Chi ruudu testi

Chi-ruudu test Exceli abil

Chi-Square test in excel on kõige sagedamini kasutatav mitteparameetriline test, mida kasutatakse juhuslikult valitud andmete kahe või enama muutuja võrdlemiseks. See on teatud tüüpi test, mida kasutatakse kahe või enama muutuja vahelise seose väljaselgitamiseks. Seda kasutatakse statistikas, mida tuntakse ka kui Chi-Square P-väärtust. Excelis pole meil sisseehitatud funktsiooni, kuid saame kasutada valemid chi-ruudu testi tegemiseks excelis, kasutades chi-ruudu testi matemaatilist valemit.

Tüübid

  1. Chi-Square test sobivuse kohta
  2. Chi-Square test kahe muutuja sõltumatuse jaoks.

# 1 - Chi-Square test sobivuse headuse kohta

Seda kasutatakse populatsiooni jaoks sobiva valimi läheduse tajumiseks. Chi-Square testi sümbol on (2). See on kõigi ( Täheldatud arv - Eeldatav arv) 2 / Eeldatava loenduse summa.

  • kus k-1 vabadusastet ehk DF.
  • Kui Oi on vaadeldud sagedus, on k kategooriad ja Ei on eeldatav sagedus.

Märkus: - Statistilise mudeli sobivus viitab arusaamisele, kui hästi valimi andmed sobivad vaatluste kogumiga.

Kasutab

  • Laenuvõtjate krediidivõime vastavalt nende vanuserühmadele ja isiklikele laenudele
  • Seos müügimeeste tulemuslikkuse ja saadud koolituse vahel
  • Ühe aktsia ja sellise sektori nagu farmaatsia või pangandus tootlus
  • Vaatajate kategooria ja telekampaania mõju.

# 2 - Chi-Square test kahe muutuja sõltumatuse jaoks

Seda kasutatakse selleks, et kontrollida, kas muutujad on üksteisest autonoomsed või mitte. (R-1) (c-1) vabadusastmega

Kui Oi on vaadeldud sagedus, r on ridade arv, c on veergude arv ja Ei on eeldatav sagedus

Märkus: - kahte juhuslikku muutujat nimetatakse sõltumatuks, kui teine ​​ei mõjuta ühe muutuja tõenäosusjaotust.

Kasutab

Sõltumatuse test sobib järgmistes olukordades:

  • On üks kategooriline muutuja.
  • On kaks kategoorilist muutujat ja peate määrama nende vahelise seose.
  • Seal on risttabelid ja tuleb leida seos kahe kategoorilise muutuja vahel.
  • On kvantifitseerimata muutujaid (näiteks vastused küsimustele, näiteks kas eri vanuserühmade töötajad valivad erinevat tüüpi tervisekavasid?)

Kuidas teha Excelis Chi-Square testi? (koos näitega)

Selle Chi Square Test Exceli malli saate alla laadida siit - Chi Square Test Exceli mall

Restorani juht soovib leida seose klientide rahulolu ja laudu ootavate inimeste palkade vahel. Selles püstitame hüpoteesi Chi-ruudu testimiseks

  • Ta võtab juhusliku valimi, milles on 100 klienti ja küsib, kas teenus oli suurepärane, hea või halb.
  • Seejärel liigitab ta ootavate inimeste palgad madalaks, keskmiseks ja kõrgeks.
  • Oletame, et olulisuse tase on 0,05. Siin tähistavad H0 ja H1 teenuse kvaliteedi sõltumatust ja sõltuvust ootavate laudade palkadest.
  • H 0 - teenuse kvaliteet ei sõltu laudu ootavate inimeste palkadest.
  • H 1 - teenuse kvaliteet sõltub laudu ootavate inimeste palkadest
  • Tema leiud on toodud allolevas tabelis:

Selles on meil 9 andmepunkti, meil on 3 rühma, millest igaühel on palga kohta erinev sõnum ja tulemus on toodud allpool.

Nüüd loeme kõigi ridade ja veergude summa. Teeme seda valemi st SUM abil. Kokku veerus Suurepärane kokku kirjutamiseks = SUM (B4: D4) ja vajutage sisestusklahvi.

See annab meile 26 . Teostame sama kõigi ridade ja veergudega.

Vabadusastme (DF) arvutamiseks kasutame (r-1) (c-1)

DF = (3-1) (3-1) = 2 * 2 = 4

  • Seal on 3 teenusekategooriat ja 3 palga kategooriat
  • Meil on 27 keskmise palgaga vastajat (alumine rida, keskmine)
  • Meil on 51 hea teenindusega vastajat (viimane veerg, keskmine)

Nüüd peame arvutama eeldatavad sagedused: -

Eeldatavat sagedust saab arvutada järgmise valemi abil: -

  • Arvutada jaoks Suurepärane me kasutame korrutades kokku Low koos kokku Suurepärane jagatud N.

Oletame, et peame arvutama 1. rea ja veeru jaoks (= B7 * E4 / B9 ) . See annab eeldatava hulga kliente, kes on hääletanud suurepärase teeninduse eest, ootavate inimeste palkade jaoks nii madalaks kui 8,32 .

  • E 11 = (32 * 26) / 100 = 8,32 , E 12 = 7,02 , E 13 = 10,66
  • E 21 = 16,32 , E 22 = 13,77 , E 23 = 20,91
  • E 31 = 7,36 , E 32 = 6,21 , E 33 = 9,41

Samamoodi peame kõigi jaoks tegema sama ja valemit rakendatakse allpool toodud diagrammil.

Saame tabeli Eeldatav sagedus:

Märkus: - Oletame, et olulisuse tase on 0,05. Siin tähistavad H0 ja H1 teenuse kvaliteedi sõltumatust ja sõltuvust ootavate laudade palkadest.

Pärast eeldatava sageduse arvutamist arvutame hi-ruudu andmepunktid valemi abil

Chi-ruutpunktid = (vaadeldud-oodatud) ^ 2 / oodatud

Esimese punkti arvutamiseks kirjutame = (B4-B14) ^ 2 / B14. 

Kopeerime ja kleepime valemi teistesse lahtritesse, et väärtus automaatselt täita.

Pärast seda arvutame chi-väärtuse (arvutatud väärtus) , lisades kõik tabeli kohal toodud väärtused

Saime Chi-väärtuse 18.65823 .

Selle kriitilise väärtuse arvutamiseks kasutame chi-ruut kriitiliste väärtuste tabelit, millest saame kasutada allpool toodud valemit.

See valem sisaldab 2 parameetrit CHISQ.INV.RT (tõenäosus, vabadusaste).

Tõenäosus on 0,05, see on oluline väärtus, mis aitab meil otsustada, kas nõustuda nullhüpoteesiga (H 0 ) või mitte.

Chi-ruudu kriitiline väärtus on 9,487729037.

Nüüd leiame chi-ruutu väärtuse või (P väärtus) = CHITEST (tegelik_vahemik, eeldatav_vahemik)

Vahemik = CHITEST (B4: D6, B14: D16) .

Kuna oleme näinud, et chi-testi või P-väärtuse väärtus on = 0,00091723.

Nagu oleme näinud, et oleme kõik väärtused arvutanud. Hii-ruut (Arvestuslik väärtus) väärtusi olulisteks ainult selle väärtus on samad või suuremaid kriitilise väärtuse 9,48, st kriitiline väärtus (Tabuleeritud väärtus) peab olema suurem kui 18,65 aktsepteerima nullhüpoteesi (H 0 ) .

Aga siin Arvutatud väärtus > Tabeliväärtus

X2 (arvutatud)> X2 (tabelina)

18,65> 9,48

Sel juhul lükkame tagasi nullhüpoteesi (H 0 ) ja asendusliige (H 1 ) aktsepteeritakse.

  • P-väärtust võime kasutada ka sama prognoosimiseks, st kui P-väärtus <= α (oluline väärtus 0,05), lükatakse nullhüpotees tagasi
  • Kui P-väärtus> α , ärge lükake  nullhüpoteesi tagasi .

Siin P-väärtus (0.0009172) < α (0,05), lükkab H 0 , aktsepteerida H 1

Ülaltoodud näite põhjal järeldame, et teenuse kvaliteet sõltub ootavate inimeste palkadest.

Asjad, mida meeles pidada

  • Arvestab standardse normaalmuutuja ruutu.
  • Hinnab, kas erinevates kategooriates täheldatud sagedused erinevad oluliselt eelduste alusel eeldatavatest sagedustest.
  • Määrab, kui hästi eeldatav jaotus andmetega sobib.
  • Kasutab ettenägematustabeleid (turu-uuringutes nimetatakse neid tabeleid ristribadeks).
  • Toetab nominaalse taseme mõõtmisi.