Хи-квадрат критерий согласия используется для определения того, следует ли категориальная переменная гипотетическому распределению.
В этом учебном пособии объясняется, как выполнить критерий согласия хи-квадрат на калькуляторе TI-84.
Пример: критерий согласия хи-квадрат на калькуляторе TI-84
Владелец магазина утверждает, что в каждый будний день в его магазин заходит одинаковое количество покупателей. Чтобы проверить эту гипотезу, независимый исследователь записывает количество покупателей, которые заходят в магазин на определенной неделе, и обнаруживает следующее:
- Понедельник: 50 клиентов
- вторник: 60 клиентов
- Среда: 40 клиентов
- Четверг: 47 клиентов
- Пятница: 53 клиента
Мы будем использовать следующие шаги, чтобы выполнить критерий согласия Хи-квадрат, чтобы определить, согласуются ли данные с заявлением владельца магазина.
Шаг 1: Введите данные.
Во-первых, мы будем вводить значения данных для ожидаемого количества клиентов каждый день и наблюдаемого количества клиентов каждый день. Нажмите Stat, а затем нажмите EDIT.Введите следующие значения наблюдаемого количества клиентов в столбце L1 и значения ожидаемого количества клиентов в столбце L2:
Примечание. Всего было 250 клиентов. Таким образом, если владелец магазина ожидает, что каждый день в магазин будет заходить одинаковое количество покупателей, то это будет 50 покупателей в день.
Шаг 2: Выполните тест на соответствие хи-квадрат.
Далее мы выполним тест на соответствие хи-квадрат. Нажмите Stat, а затем прокрутите до TESTS.Затем прокрутите вниз до X 2 GOF-Test и нажмите Enter .
Для Observed выберите список L1. Для Expected выберите список L2. Для df (степеней свободы) введите # categorys — 1. В нашем случае у нас 5-1 = 4. Затем выделите Calculate и нажмите Enter .
Автоматически появится следующий вывод:
Шаг 3: Интерпретируйте результаты.
Статистика теста X 2 для теста составляет 4,36 , а соответствующее значение p равно 0,3595.Поскольку это p-значение не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Это означает, что у нас нет достаточных доказательств того, что истинное распределение покупателей отличается от распределения, о котором заявил владелец магазина.