Ti-84 計算機でのカイ二乗独立性テスト
独立性のカイ二乗検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。
このチュートリアルでは、TI-84 計算機で独立性のカイ二乗検定を実行する方法を説明します。
例: TI-84 計算機でのカイ二乗独立性テスト
性別が政党の好みと関連しているかどうかを知りたいとします。私たちは 500 人の有権者から単純に無作為にサンプルを採取し、彼らの政党の好みについて尋ねます。次の表は、調査の結果を示しています。
共和党 | 民主党 | 独立した | 合計 | |
男 | 120 | 90 | 40 | 250 |
女性 | 110 | 95 | 45 | 250 |
合計 | 230 | 185 | 85 | 500 |
次の手順を使用して独立性のカイ二乗検定を実行し、性別が政党の好みに関連しているかどうかを判断します。
ステップ 1: データを入力します。
まず、データを行列に入力します。 2 を押してからx -1を押します。 [編集]まで下にスクロールし、空の行列を強調表示してEnterを押します。次に、行列で使用する行数 (この場合は 2) と列数 (この場合は 3) を選択し、生データを入力します。
ステップ 2: 独立性のカイ二乗検定を実行します。
次に、作成したばかりの行列に対して独立性のカイ二乗検定を実行します。 statを押して、 TESTSまでスクロールします。次に、 「X 2 -Test」まで下にスクロールし、 Enter を押します。
[Observed]では、データを入力した行列を選択します。私たちのケースでは、行列 A を使用しました。 Expectedの場合、任意の空の行列にすることができます (計算機が期待値を自動的に生成します)。この例では、これを行列 B のままにします。
次に、 「計算」を強調表示してEnterを押します。
次の出力が自動的に表示されます。
ステップ 3: 結果を解釈します。
X2検定統計量は0.8640で、対応する p 値は0.6492です。この p 値は 0.05 未満ではないため、帰無仮説を棄却できません。これは、性別と政党の好みの間に関連性があると言える十分な証拠がないことを意味します。