كيفية العثور على قيمة مربع تشي الحرجة في بايثون

عند إجراء اختبار مربع كاي، تحصل على إحصائية الاختبار. لتحديد ما إذا كانت نتائج اختبار مربع كاي ذات دلالة إحصائية، يمكنك مقارنة إحصائيات الاختبار بقيمة حرجة لمربع كاي . إذا كانت إحصائية الاختبار أكبر من قيمة مربع كاي الحرجة، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.

يمكن العثور على قيمة مربع كاي الحرجة باستخدام جدول توزيع مربع كاي أو باستخدام البرامج الإحصائية.

للعثور على قيمة مربع كاي الحرجة، تحتاج إلى:

• مستوى الأهمية (الاختيارات الشائعة هي 0.01 و0.05 و0.10)
• درجات الحرية

باستخدام هاتين القيمتين، يمكنك تحديد قيمة مربع كاي لمقارنتها بإحصائيات الاختبار.

كيفية العثور على قيمة مربع تشي الحرجة في بايثون

للعثور على قيمة مربع كاي الحرجة في بايثون، يمكنك استخدام الدالة scipy.stats.chi2.ppf() ، والتي تستخدم الصيغة التالية:

scipy.stats.chi2.ppf(q, df)

ذهب:

• س: مستوى أهمية الاستخدام
• df : درجات الحرية

تُرجع هذه الدالة القيمة الحرجة لتوزيع مربع كاي استنادًا إلى مستوى الأهمية ودرجات الحرية المتوفرة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد إيجاد قيمة مربع كاي الحرجة لمستوى دلالة 0.05 ودرجات الحرية = 11.

 import scipy.stats

#find Chi-Square critical value
scipy.stats.chi2.ppf(1-.05, df=11)

19.67514

قيمة مربع كاي الحرجة لمستوى أهمية 0.05 ودرجات الحرية = 11 هي 19.67514 .

لذا، إذا قمنا بإجراء نوع ما من اختبار مربع كاي، فيمكننا مقارنة إحصائية اختبار مربع كاي بـ 19.67514 . إذا كانت إحصائية الاختبار أكبر من 19.67514، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.

لاحظ أن قيم ألفا الأصغر ستؤدي إلى قيم حرجة أعلى لمربع كاي. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك قيمة مربع كاي الحرجة لمستوى دلالة 0.01 ودرجات الحرية = 11.

 scipy.stats.chi2.ppf(1-.01, df=11)

24.72497

وفكر في قيمة مربع كاي الحرجة بنفس درجات الحرية تمامًا، ولكن بمستوى دلالة 0.005 :

 scipy.stats.chi2.ppf(1-.005 df=11) 
26.75685

ارجع إلى وثائق SciPy للحصول على التفاصيل الدقيقة للدالة chi2.ppf().