ثلاث طرق لحساب حجم التأثير لاختبار مربع كاي
في الإحصاء، هناك نوعان من اختبارات مربع كاي شائعة الاستخدام:
اختبار مربع كاي لملاءمة جيدة : يستخدم لتحديد ما إذا كان المتغير القاطع يتبع توزيعًا افتراضيًا أم لا.
اختبار مربع كاي للاستقلال : يستخدم لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط كبير بين متغيرين فئويين في نفس المجتمع أم لا.
بالنسبة لكلا الاختبارين، نحصل على قيمة p تخبرنا ما إذا كان ينبغي علينا رفض الفرضية الصفرية للاختبار أم لا. تخبرنا القيمة p ما إذا كانت نتائج الاختبار مهمة أم لا، ولكنها لا تخبرنا بحجم تأثير الاختبار.
هناك ثلاث طرق لقياس حجم التأثير: فاي (φ)، كريمر V (V) ونسبة الأرجحية (OR).
في هذه المقالة، نوضح كيفية حساب كل من أحجام التأثير هذه وكذلك متى يكون من المناسب استخدامها.
فاي (φ)
كيفية حساب
يتم حساب Phi كـ φ = √ (
ذهب:
X 2 هي إحصائية اختبار مربع كاي
ن = العدد الإجمالي للملاحظات
متى يجب استخدام
من المناسب حساب φ فقط عند العمل مع جدول احتمالي 2 × 2 (أي جدول يحتوي على صفين وعمودين بالضبط).
كيفية تفسير
تعتبر قيمة φ = 0.1 تأثيرًا صغيرًا، و0.3 تأثيرًا متوسطًا و0.5 تأثيرًا كبيرًا.
كريمر الخامس (الخامس)
كيفية حساب
يتم حساب Cramer’s V كـ V = √ (
ذهب:
X 2 هي إحصائية اختبار مربع كاي
ن = العدد الإجمالي للملاحظات
df = (#صفوف-1) * (#أعمدة-1)
متى يجب استخدام
من المناسب حساب V عند العمل مع جدول أكبر من جدول الطوارئ 2 × 2.
كيفية تفسير
والجدول التالي يوضح كيفية تفسير V حسب درجات الحرية:
| درجات الحرية | قليل | متوسط | كبير |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
| 2 | 0.07 | 0.21 | 0.35 |
| 3 | 0.06 | 0.17 | 0.29 |
| 4 | 0.05 | 0.15 | 0.25 |
| 5 | 0.04 | 0.13 | 0.22 |
نسبة الأرجحية (أو)
كيفية حساب
بالنظر إلى الجدول 2×2 التالي:
| حجم التأثير | #نجاح | #شطرنج |
|---|---|---|
| مجموعة العلاج | الى | ب |
| مجموعة التحكم | ضد | د |
سيتم حساب نسبة الأرجحية على النحو التالي:
نسبة الأرجحية = (م) / (قبل الميلاد)
متى يجب استخدام
من المناسب حساب نسبة الأرجحية فقط عند العمل باستخدام جدول طوارئ 2 × 2. عادةً، يتم حساب نسبة الأرجحية عندما تريد دراسة فرص النجاح في مجموعة علاجية مقارنة بفرص النجاح في مجموعة مراقبة.
كيفية تفسير
لا توجد قيمة محددة نعتبر عندها نسبة الأرجحية تتوافق مع تأثير صغير أو متوسط أو كبير، ولكن كلما زادت نسبة الأرجحية عن 1، زاد احتمال أن يكون للعلاج تأثير حقيقي. عالي.
من الأفضل استخدام الخبرة الخاصة بالمجال لتحديد ما إذا كان ينبغي اعتبار نسبة الأرجحية المعينة صغيرة أو متوسطة أو كبيرة.
About Author
دكتور بنيامين أندرسون
مرحبًا، أنا بنجامين، أستاذ الإحصاء المتقاعد الذي تحول إلى مدرس متخصص في Statorials. بفضل خبرتي الواسعة في مجال الإحصاء، فأنا حريص على مشاركة معرفتي لتمكين الطلاب من خلال Statorials. تعرف أكثر