Хи-квадрат Проверка соответствия в Google Таблицах (шаг за шагом)

Хи-квадрат Проверка соответствия в Google Таблицах (шаг за шагом)

Хи-квадрат критерий согласия используется для определения того, следует ли категориальная переменная гипотетическому распределению.

Например, предположим, что владелец магазина утверждает, что 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 можем выполнить критерий согласия Хи-квадрат, чтобы определить, согласуются ли данные с заявлением владельца магазина.

В следующем пошаговом примере показано, как выполнить критерий согласия хи-квадрат в Google Таблицах.

Шаг 1: Создайте данные

Во-первых, давайте введем данные в Google Таблицы в следующем формате:

Примечание. Всего было 250 клиентов. Если владелец магазина ожидает, что каждый день в магазин будет приходить одинаковое количество покупателей, то он ожидает 50 покупателей в день.

Шаг 2. Рассчитайте разницу между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями.

Статистика критерия хи-квадрат для теста согласия равна X 2 = Σ(OE) 2 / E

куда:

  • Σ: причудливый символ, означающий «сумма».
  • O: наблюдаемое значение
  • E: ожидаемое значение

Следующая формула показывает, как рассчитать (OE) 2 / E для каждой строки:

Шаг 3: Рассчитайте P-значение

Наконец, мы рассчитаем статистику теста хи-квадрат вместе с соответствующим значением p, используя следующие формулы:

Тест хи-квадрат в Excel

Примечание.Функция CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom) возвращает правостороннюю вероятность распределения хи-квадрат, связанную с тестовой статистикой x и определенными степенями свободы. Степени свободы рассчитываются как n-1. В этом случае deg_freedom = 5 – 1 = 4.

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.

Дополнительные ресурсы

Введение в критерий пригодности хи-квадрат
Хи-квадрат Калькулятор критерия согласия
Объяснение P-значений и статистической значимости

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.