{"id":624,"date":"2023-07-29T07:07:34","date_gmt":"2023-07-29T07:07:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-qualitat-der-fit-stata\/"},"modified":"2023-07-29T07:07:34","modified_gmt":"2023-07-29T07:07:34","slug":"chi-quadrat-qualitat-der-fit-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-qualitat-der-fit-stata\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-anpassungstest in stata durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a><\/strong> wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Stata einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Chi-Quadrat-Anpassungstest in Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um zu veranschaulichen, wie dieser Test durchgef\u00fchrt wird, verwenden wir einen Datensatz namens nlsw88<\/em> , der Informationen zur Arbeitsstatistik von Frauen in den Vereinigten Staaten im Jahr 1988 enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchzuf\u00fchren, um zu bestimmen, ob die wahre Verteilung der Rasse in diesem Datensatz wie folgt lautet: 70 % Wei\u00dfe, 20 % Schwarze, 10 % Andere.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Rohdaten laden und anzeigen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zuerst laden wir die Daten, indem wir den folgenden Befehl eingeben:<\/span><\/p>\n

\n

nlsw88-System<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Wir k\u00f6nnen die Rohdaten anzeigen, indem wir den folgenden Befehl eingeben:<\/span><\/p>\n

\n

br<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

In jeder Zeile werden Informationen zu einer Person angezeigt, darunter Alter, Rasse, Familienstand, Bildungsniveau und verschiedene andere Faktoren.<\/span><\/p>\n

Schritt 2: Laden Sie das Anpassungspaket.<\/strong><\/span><\/p>\n

Um einen Eignungstest durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen wir das csgof-<\/em> Paket installieren. Wir k\u00f6nnen dies tun, indem wir den folgenden Befehl eingeben:<\/span><\/p>\n

\n

finde csgof<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Es erscheint ein neues Fenster. Klicken Sie auf den Link \u201ecsgof\u201c von https:\/\/stats.idre.ucla.edu\/stat\/stata\/ado\/analysis<\/em> .<\/span><\/p>\n

Es erscheint ein weiteres Fenster. Klicken Sie auf den Link \u201eKlicken Sie hier, um zu installieren\u201c<\/em> .<\/span><\/p>\n

Die Installation des Pakets sollte nur wenige Sekunden dauern.<\/span><\/p>\n

Schritt 3: F\u00fchren Sie den Fit-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Sobald das Paket installiert ist, k\u00f6nnen wir den Anpassungstest an den Daten durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die tats\u00e4chliche Rassenverteilung wie folgt aussieht: 70 % Wei\u00dfe, 20 % Schwarze, 10 % Andere.<\/span><\/p>\n

Wir werden die folgende Syntax verwenden, um den Test durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n

csgof variable_of_interest, expperc(list_of_expected_percentages)<\/strong><\/span><\/p>\n

Hier ist die genaue Syntax, die wir in unserem Fall verwenden werden:<\/span><\/p>\n

\n

csgof ausf\u00fchren, expperc(70, 20, 10)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"G\u00fcte<\/p>\n

So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n

Zusammenfassungsfeld:<\/strong> Dieses Feld zeigt uns den erwarteten Prozentsatz, die erwartete H\u00e4ufigkeit und die beobachtete H\u00e4ufigkeit f\u00fcr jedes Rennen. Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Der erwartete Anteil wei\u00dfer Personen betrug 70 %. Dies ist der Prozentsatz, den wir angegeben haben.<\/span><\/li>\n
  • Die erwartete H\u00e4ufigkeit wei\u00dfer Personen betrug 1.572,2. Dies wird anhand der Tatsache berechnet, dass der Datensatz 2.246 Personen enthielt, sodass 70 % dieser Zahl 1.572,2 sind.<\/span><\/li>\n
  • Die beobachtete H\u00e4ufigkeit wei\u00dfer Personen betrug 1.637. Dies ist die tats\u00e4chliche Anzahl wei\u00dfer Personen im Datensatz.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Chisq(2):<\/strong> Dies ist die Chi-Quadrat-Teststatistik f\u00fcr den Anpassungstest. Es stellt sich heraus, dass es 218,13 ist.<\/span><\/p>\n

    p:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der Chi-Quadrat-Teststatistik zugeordnet ist. Es stellt sich heraus, dass es 0 ist. Da es weniger als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht zur\u00fcckweisen, dass die wahre Rassenverteilung 70 % Wei\u00dfe, 20 % Schwarze und 10 % Andere betr\u00e4gt. Wir haben gen\u00fcgend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass sich die wahre Rassenverteilung von dieser hypothetischen Verteilung unterscheidet.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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