Sadržaj
Chi-kvadrat, pravilnije poznat kao Pearsons-ov hi-kvadrat test, sredstvo je statističke procjene podataka. Koristi se kada se uspoređuju kategorijski podaci iz uzorka s očekivanim ili "istinitim" rezultatima. Na primjer, ako vjerujemo da je 50 posto svih zrna graha u kanti crveno, uzorak od 100 graha iz te posude trebao bi sadržavati otprilike 50 crvenih. Ako se naš broj razlikuje od 50, Pearsonov test govori nam je li naša 50-postotna pretpostavka sumnjiva ili možemo li razliku iz razlike koju smo vidjeli pripisati normalnoj slučajnoj varijaciji.
Tumačenje Chi-kvadratnih vrijednosti
Odredite stupnjeve slobode vašeg vrijednosti chi-kvadrata. Ako usporedite rezultate za jedan uzorak s više kategorija, stupnjevi slobode su broj kategorija minus 1. Na primjer, ako ste ocjenjivali raspodjelu boja u staklenki s meduzama i bilo je četiri boje, stupnjevi sloboda bi bila 3. Ako usporedite tablične podatke, stupnjevi slobode jednaki su broju redova minus 1 pomnoženo s brojem stupaca minus 1.
Odredite kritičnu p vrijednost koju ćete koristiti za procjenu podataka. Ovo je postotna vjerojatnost (podijeljena sa 100) da je određena vrijednost hi-kvadrata dobivena samo slučajno. Drugi način razmišljanja o p je da je vjerojatnost da su promatrani rezultati odstupili od očekivanih rezultata za količinu koju su napravili isključivo zbog slučajnih varijacija u postupku uzorkovanja.
Potražite p vrijednost povezanu s vašom statistikom hi-kvadrat testa pomoću tablice raspodjele chi-kvadrat. Da biste to učinili, pogledajte red koji odgovara vašim izračunatim stupnjevima slobode. Pronađite vrijednost u ovom retku najbližu vašoj statistici. Slijedite stupac koji sadrži tu vrijednost prema gornjem retku i pročitajte p vrijednost. Ako je vaša testna statistika između dvije vrijednosti u početnom retku, možete očitati približnu vrijednost p vrijednosti između dvije p vrijednosti u gornjem redu.
Usporedite p vrijednost dobivenu iz tablice s kritičnom p vrijednošću prethodno odlučenom. Ako je vaša tablična p vrijednost iznad kritične vrijednosti, zaključit ćete da je svako odstupanje između vrijednosti kategorije uzorka i očekivanih vrijednosti nastalo zbog slučajnih promjena i nije značajno. Na primjer, ako ste odabrali kritičnu p vrijednost 0,05 (ili 5%) i pronašli tabelarnu vrijednost 0,20, zaključili biste da nije bilo značajnih razlika.