{"id":625,"date":"2023-07-29T07:03:40","date_gmt":"2023-07-29T07:03:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-test-der-unabhangigkeitsstata\/"},"modified":"2023-07-29T07:03:40","modified_gmt":"2023-07-29T07:03:40","slug":"chi-quadrat-test-der-unabhangigkeitsstata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-test-der-unabhangigkeitsstata\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-test der unabh\u00e4ngigkeit in stata durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest<\/a><\/strong> wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Stata einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit in Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n

F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir einen Datensatz namens auto<\/em> , der Informationen zu 74 verschiedenen Automobilen aus dem Jahr 1978 enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen den folgenden beiden Variablen besteht:<\/span><\/p>\n

    \n
  • rep78:<\/strong> Die H\u00e4ufigkeit, mit der das Auto im Jahr 1978 repariert wurde (variiert zwischen 1 und 5)<\/span><\/li>\n
  • Ausl\u00e4ndisch:<\/strong> ob der Fahrzeugtyp fremd ist oder nicht (0 = nein, 1 = ja)<\/span><\/li>\n<\/ul>\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

    automatische Nutzung des Systems<\/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 einem einzelnen Auto angezeigt, darunter Preis, mpg, Gewicht, L\u00e4nge und verschiedene andere Variablen. Die einzigen zwei Variablen, die uns interessieren, sind rep78<\/em> und Foreign<\/em> .<\/span><\/p>\n

    Schritt 3: F\u00fchren Sie den Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

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

    Tab erste_Variable zweite_Variable, chi2<\/strong><\/span><\/p>\n

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

    \n

    ausl\u00e4ndischer Vertreter78 Tab, Chi2<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

    \"Chi-Quadrat-Test<\/p>\n

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

    \u00dcbersichtstabelle:<\/strong> Diese Tabelle zeigt die Gesamtzahl jeder Kombination aus rep78<\/em> und Foreign<\/em> . Zum Beispiel<\/span><\/p>\n

      \n
    • Im Jahr 1978 gab es zwei inl\u00e4ndische Autos und eine Reparatur.<\/span><\/li>\n
    • Es gab 8 inl\u00e4ndische Autos und erhielt 1978 2 Reparaturen.<\/span><\/li>\n
    • Es gab 27 inl\u00e4ndische Autos, die 1978 drei Reparaturen erhielten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Und so weiter.<\/span><\/p>\n

      Pearson chisq(4):<\/strong> Dies ist die Chi-Quadrat-Teststatistik f\u00fcr den Test. Es stellt sich heraus, dass es 27,2640 ist.<\/span><\/p>\n

      Pr:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der Chi-Quadrat-Teststatistik zugeordnet ist. Es stellt sich heraus, dass es 0,000 ist. Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese, dass die beiden Variablen unabh\u00e4ngig sind, nicht ablehnen. Wir haben gen\u00fcgend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen der Frage, ob ein Auto ausl\u00e4ndisch ist oder nicht, und der Gesamtzahl der Reparaturen besteht, die es durchlaufen hat.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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