So finden sie den kritischen chi-quadrat-wert in r

Wenn Sie einen Chi-Quadrat-Test durchführen, erhalten Sie eine Teststatistik.

Um festzustellen, ob die Chi-Quadrat-Testergebnisse statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistiken mit einem kritischen Chi-Quadrat-Wert vergleichen.

Wenn die Teststatistik größer als der kritische Chi-Quadrat-Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Der kritische Chi-Quadrat-Wert kann mithilfe einer Chi-Quadrat-Verteilungstabelle oder mithilfe einer Statistiksoftware ermittelt werden.

Um den kritischen Chi-Quadrat-Wert zu ermitteln, benötigen Sie:

• Ein Signifikanzniveau (übliche Werte sind 0,01, 0,05 und 0,10)
• Freiheitsgrade

Anhand dieser beiden Werte können Sie den Chi-Quadrat-Wert ermitteln, der mit der Teststatistik verglichen werden soll.

So finden Sie den kritischen Chi-Quadrat-Wert in R

Um den kritischen Chi-Quadrat-Wert in R zu finden, können Sie die Funktion qchisq() verwenden, die die folgende Syntax verwendet:

qchisq(p, df, Lower.tail=TRUE)

Gold:

• p: Das zu verwendende Signifikanzniveau
• df : Freiheitsgrade
• Lower.tail: Wenn TRUE, wird die linke Wahrscheinlichkeit von p in der F-Verteilung zurückgegeben. Bei FALSE wird die Wahrscheinlichkeit nach rechts zurückgegeben. Der Standardwert ist TRUE.

Diese Funktion gibt den kritischen Wert der Chi-Quadrat-Verteilung basierend auf dem bereitgestellten Signifikanzniveau und den bereitgestellten Freiheitsgraden zurück.

Angenommen, wir möchten den kritischen Chi-Quadrat-Wert für ein Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgrade = 11 ermitteln.

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.05, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 19.67514

Der kritische Chi-Quadrat-Wert für ein Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgrade = 11 beträgt 19,67514 .

Wenn wir also eine Art Chi-Quadrat-Test durchführen, können wir die Chi-Quadrat-Teststatistik mit 19,67514 vergleichen.

Wenn die Teststatistik größer als 19,67514 ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Beachten Sie, dass kleinere Alpha-Werte zu höheren kritischen Chi-Quadrat-Werten führen. Betrachten Sie beispielsweise den kritischen Chi-Quadrat-Wert für ein Signifikanzniveau von 0,01 und Freiheitsgrade = 11.

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.01, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 24.72497

Und betrachten Sie den kritischen Chi-Quadrat-Wert mit genau den gleichen Freiheitsgraden, aber mit einem Signifikanzniveau von 0,005 :

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.005, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 26.75685

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