Ki-kare testi, gözlemlenen hücre sayıları ile satırlar ve sütunlar ilişkisiz olduğunda ne bekleyeceğini ölçen bir test ölçer.
Ki-kare testi, bir veya daha fazla kategoride beklenen ile görülen arasındaki farkları belirlemenin istatistiksel bir yoludur. Araştırmacılar bu parametrik olmayan testi, aynı örneklem popülasyonu içindeki kategorik değişkenleri karşılaştırmak için kullanmaktadır.
Örneğin, Alt için 1, Üst için 4 değerini belirtirseniz, ki-kare testi için yalnızca 1 ile 4 arasındaki tamsayı değerleri kullanılır. Beklenen Değerler. Varsayılan olarak, tüm kategoriler beklenen değerlere eşittir. Kategoriler, kullanıcı tarafından belirtilen beklenen oranlara sahip olabilir.
Ki-kare dağılımı, sürekli bir dağılımdır.
Ki-kare (X2) değeri gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkı ölçmek için kullanılan istatistiksel bir test istatistiğidir. Çaprazlama tablosunda gözlenen ve beklenen sayılar arasındaki karelenmiş farkların toplamının beklenen sayılara bölünmesiyle hesaplanır.
İlgili 21 soru bulundu
Aynı kümes işletmesine giden iki veteriner hekiminin kümeste koksidiyoz hastalığı bulgularının farklı olup olmadığını karşılaştırmak için kullanılır.
Ki-Kare testi gözlenen frekanslarla beklenen frekanslar arasındaki farkın anlamlı olup olmadığını test etme temeline dayanır. ✓ Ki kare testinde nitel veriler kullanılır. ✓ Ayrıca ölçümle belirtildiği halde sonradan nitel veri haline dönüştürülmüş verilerin incelenmesinde de ki-kare testi kullanılır.
Bu hipotezlerden açıkça görülmektedir ki sınanma için kullanılan hipotez anakütle parametreler değerleri hakkında değildir ve bir istatistiksel nitelik hakkındadır. Böylece Pearson ki-kare testi bir parametrik olmayan istatistik örneğidir.
Serbestlik derecesi= 2 -1 = 1. serbestlik derecesi ne uyumlu sütunda p = 0.05 kullanılmalıdır.
Bağımsızlığın ki-kare testi, iki kategorik alanın bağımsız olup olmadığını belirler. Alanlar bağımsız değilse, ilişkilendirilir. Aşağıdaki yordam, ki-kare değerinin nasıl hesaplanmakta olduğunu açıklamalıdır: Alanların bağımsız olduğu varsayımıyla beklenen sıklığı belirleyin.
(Kİ-KARE) ÇÖZÜMLEMESİ
çözümlemesi; beklenen değer ile gözlenen değer arasındaki farkın araştırılması için kullanılır. (Aralarındaki fark anlamlı mı?) olasılıkla ortaya çıkar.
Çok gözlü tablolar iki kalitatif verinin birbiriyle karşılaştırılmasında kullandığımız karşılaştırma metodudur. Bu veri Cinsiyet, meslek, kurum, Well's risk grubu, HT varlığı/yokluğu vb gibi bir veridir.
Tek Örneklem Ki-kare Testi, ikiden fazla gruptan (düzeyden) oluşan bir bağımsız değişken bulunduğu durumda, bu grupların toplam içindeki oranlarının, istenen oranlardan ne kadar farklılaştığını tespit etmek için kullanılır.
ki kare testinin iki farklı amacı vardır. ilki, örneklem ve evren dağılımlarını karşılaştırmak( uyum iyiliği-goodness of fit) diğeri ise iki değişkenin istatistiksel olarak bağımsız olup olmadığını test etmektir (bağımlılık testi).
herhangi birinde beklenen gözlem sayısı 5'in altında ise burada Fisher's exact ki‐kare testi uygulanır.
Testin sonucu küçük bir p (≤ 0.05) ise bu sıfır hipotezinin geçersiz olduğuna dair güçlü bir kanıttır. Testin sonucu büyük bir p (> 0,05) ise alternatif hipotezin zayıf olduğu anlamına gelir, dolayısıyla sıfır hipotez reddedilemez.
Bu dağılım, gamma dağılımından elde edilir.
Tanımlar. Bağımsız örneklem t testi, iki bağımsız grup arasında ortalamalara bakarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için kullanılır.
'V' ya da 'sd' sembolleriyle gösterilen serbestlik derecesi, tek örneklemlerde örneklem büyüklüğünün 1 eksiği yani (n-1), iki örneklem söz konusu olduğunda örneklem büyüklüklerinin toplamının 2 eksiği yani (n1+n2-1)'dir. Örneklem sayısı arttıkça serbestlik derecesi benzer şekilde hesaplanır.
Parametrik testlerde ham veriler üzerinden ortalama, varyans gibi ölçütler elde edilerek işlemler yapılır. Parametrik olmayan testlerde ise ham veriler sıralanır ve sıra numaraları verilir. İşlemler bu sıra numaraları üzerinden yapılır. Parametrik testler parametrik olmayan testlere göre daha güçlü testlerdir.
Non-parametrik testler, verilerin dağılımına daha az duyarlıdır. Çeşitli non-parametrik test örnekleri vardır. Çeşitli non-parametrik test seçenekleri vardır. Örneğin, normal dağılmayan veriler için, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi ve benzeri non-parametrik testler kullanılabilir.
Verilerimizin İlişkili Örneklemler için Tek Yönlü Varyans Analizi için gereken parametrik teknik varsayımlarını karşılamadığı durumlarda Friedman Testi kullanılabilir.
Chi-square standart normallerin kareleri toplamıdır. Yapılan işlemler bize gösterir ki bu aynı zamanda gözlemlenmiş veri ile beklenen değerin toplamının beklenen değere bölünmesidir. Z normal tabloları gibi x² tablosu da mevcuttur. Bu tablo 2 featuredan oluşur.
Chi-Square testi (Ki Kare), genellikle değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Chi-Square testinin yokluk hipotezi (H0), popülasyondaki kategorik değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığıdır; yani değişkenler bağımsızdırlar.
Yates süreklilik düzeltmesinin toplam gözlem sayısı 40dan düşük olduğu (N<40) hallerde kullanılması tavsiye edilmektedir. Ancak birçok istatistikçi her 2 × 2 şekilde bağımlılık tablosu şekline konulan veri için Yates süreklilik düzeltmesi kullanmaktadırlar.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri