Risposta:
Un test chi quadrato per i test di indipendenza se esiste una relazione significativa tra due o più gruppi di dati categoriali della stessa popolazione.
Spiegazione:
Un test chi quadrato per i test di indipendenza se esiste una relazione significativa tra due o più gruppi di dati categoriali della stessa popolazione. L'ipotesi nulla per questo test è che non ci sia alcuna relazione. È uno dei test più comunemente utilizzati nelle statistiche.
Per utilizzare questo test, le tue osservazioni dovrebbero essere indipendenti e i tuoi valori previsti dovrebbero essere maggiori di cinque.
L'equazione per calcolare un chi quadrato a mano è
Ecco un esempio:
Una volta calcolato il tuo chi quadrato, determini i tuoi gradi di libertà (il numero di livelli per una variabile meno uno moltiplicato per il numero di livelli per l'altra variabile meno uno). Quindi fare riferimento a una tabella di distribuzione quadrata chi per vedere se il valore calcolato è superiore al valore nella tabella. Se è superiore alla tabella, si rifiuta l'ipotesi nulla.
Per saperne di più, controlla questo link.
Qualcuno può spiegare un numero complesso a me? Ad esempio questo tipo di problemi: 5i è una soluzione a 6 = x (quadrato) +23
"Vedi la spiegazione" i "è un numero con la proprietà che" i ^ 2 = -1. "Quindi se riempi" 5i ", otterrai" (5 i) ^ 2 + 23 = 25 i ^ 2 + 23 = 25 * -1 + 23 = -2! = 6 "Quindi" 5 i "non è una soluzione." "Aggiungere e moltiplicare con" i "va come con i normali numeri" "reali, basta ricordare che" i ^ 2 = -1. "Uno strano potere di" i "non può essere convertito in un numero reale:" "(5 i) ^ 3 = 125 * i ^ 3 = 125 * i ^ 2 * i = 125 * -1 * i = -125 i. "Quindi l'unità immaginaria" i
Qual è il test chi quadrato di Pearson? + Esempio
Un test chi-quadrato di Pearson può riferirsi a un test di indipendenza o a un test di bontà. Quando ci riferiamo a un "test del chi-quadrato di Pearson", potremmo riferirci a uno dei due test: il test di indipendenza del quadrato di Pearson o il test di bontà del fit-quadrato di Pearson. I test di bontà dell'adattamento determinano se la distribuzione di un set di dati differisce in modo significativo da una distribuzione teorica. I dati devono essere spaiati. I test di indipendenza determinano se le osservazioni non appaiate di due variabili sono indipendenti l'una dall'altra. Va
Quando puoi usare un test chi-quadrato? + Esempio
Quando vuoi sapere se una differenza nei risultati di due gruppi si basa su una condizione diversa.Ecco alcuni buoni siti con definizioni ed esempi per questo e altri metodi statistici. http://davidmlane.com/hyperstat/index.html http://www.statsoft.com/Textbook