Chi-quadrat-unabhängigkeitstest auf einem ti-84-rechner

Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie auf einem TI-84-Rechner einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest durchführen.

Beispiel: Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest auf einem TI-84-Rechner

Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz für eine politische Partei zusammenhängt oder nicht. Wir nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 Wählern und befragen sie zu ihrer politischen Parteipräferenz. Die folgende Tabelle stellt die Ergebnisse der Umfrage dar:

Führen Sie mit den folgenden Schritten einen Chi-Quadrat-Test zur Unabhängigkeit durch, um festzustellen, ob das Geschlecht mit der Präferenz für eine politische Partei zusammenhängt.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Zuerst geben wir die Daten in eine Matrix ein. Drücken Sie 2nd und dann x ^-1 . Scrollen Sie nach unten zu „Bearbeiten“ , markieren Sie eine beliebige leere Matrix und drücken Sie die Eingabetaste . Wählen Sie als Nächstes die Anzahl der Zeilen (in unserem Fall 2) und Spalten (in unserem Fall 3) aus, die in der Matrix verwendet werden sollen, und geben Sie die Rohdaten ein:

Schritt 2: Führen Sie einen Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit durch.

Als nächstes führen wir einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest für die soeben erstellte Matrix durch. Drücken Sie stat und scrollen Sie zu TESTS . Scrollen Sie dann nach unten zu X ² -Test und drücken Sie die Eingabetaste .

Wählen Sie für Observed die Matrix aus, in der Sie die Daten eingegeben haben. In unserem Fall haben wir Matrix A verwendet. Für Expected kann es sich um eine beliebige leere Matrix handeln (der Rechner liefert automatisch die erwarteten Werte für uns). In unserem Fall belassen wir dies als Matrix B.

Markieren Sie als Nächstes „Berechnen“ und drücken Sie die Eingabetaste .

Die folgende Ausgabe wird automatisch angezeigt:

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Die ^X2- Teststatistik beträgt 0,8640 und der entsprechende p-Wert beträgt 0,6492 . Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Belege dafür vorliegen, dass ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und politischen Parteipräferenzen besteht.