كيفية إجراء اختبار مربع كاي للاستقلال في ستاتا


يتم استخدام اختبار مربع كاي للاستقلال لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط كبير بين متغيرين فئويين أم لا.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء اختبار كاي مربع للاستقلال في ستاتا.

مثال: اختبار مربع كاي للاستقلال في ستاتا

في هذا المثال، سنستخدم مجموعة بيانات تسمى auto ، والتي تحتوي على معلومات عن 74 سيارة مختلفة من عام 1978.

اتبع الخطوات التالية لإجراء اختبار مربع كاي للاستقلال لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط كبير بين المتغيرين التاليين:

  • Rep78: عدد مرات إصلاح السيارة عام 1978 (يتراوح من 1 إلى 5)
  • أجنبي: ما إذا كان نوع السيارة أجنبي أم لا (0 = لا، 1 = نعم)

الخطوة 1: تحميل وعرض البيانات الأولية.

أولاً، سنقوم بتحميل البيانات عن طريق كتابة الأمر التالي:

الاستخدام التلقائي للنظام

يمكننا عرض البيانات الأولية عن طريق كتابة الأمر التالي:

ر

البيانات الأولية لمجموعة البيانات التلقائية في Stata

يعرض كل صف معلومات حول سيارة فردية، بما في ذلك السعر والميل لكل جالون والوزن والطول ومتغيرات أخرى متنوعة. المتغيران الوحيدان اللذان نهتم بهما هما rep78 و أجنبي .

الخطوة 3: إجراء اختبار مربع كاي للاستقلال.

سوف نستخدم بناء الجملة التالي لإجراء الاختبار:

علامة التبويب first_variable Second_variable، chi2

إليك الصيغة الدقيقة التي سنستخدمها في حالتنا:

علامة تبويب أجنبية ريب 78، تشي 2

اختبار مربع كاي لإخراج الاستقلال في ستاتا

وإليك كيفية تفسير النتيجة:

جدول ملخص: يوضح هذا الجدول العدد الإجمالي لكل مجموعة من rep78 والأجنبية . على سبيل المثال

  • كان هناك سيارتان محليتان وإصلاح واحدة في عام 1978.
  • كانت هناك 8 سيارات محلية وتم إصلاحها في عام 1978.
  • كان هناك 27 سيارة محلية تلقت 3 إصلاحات في عام 1978.

وما إلى ذلك وهلم جرا.

بيرسون تشيسك (4): هذه هي إحصائية اختبار مربع كاي للاختبار. اتضح أنه 27.2640.

Pr: هذه هي القيمة p المرتبطة بإحصائيات اختبار Chi-square. وتبين أن 0.000. وبما أن هذه القيمة أقل من 0.05، فقد فشلنا في رفض الفرضية الصفرية القائلة بأن المتغيرين مستقلان. لدينا ما يكفي من الأدلة لنستنتج أن هناك علاقة ذات دلالة إحصائية بين ما إذا كانت السيارة أجنبية أم لا وبين إجمالي عدد الإصلاحات التي خضعت لها.

Add a Comment

ایمئیل یایینلانمایاجاق ایسته‎نیله‎ن بوشلوقلار خاللانمیشدیر *