Ti-84 計算機でのカイ 2 乗フィット テスト

カイ二乗適合度検定は、カテゴリ変数が仮説分布に従う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 計算機でカイ 2 乗適合テスト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適合テスト

店主は、毎日同じ数の顧客が店に来ると言いました。この仮説を検証するために、独立した研究者が特定の週に店舗に来店する顧客の数を記録し、次のことを発見しました。

• 月曜日: 50 人の顧客
• 火曜日：お客様60名
• 水曜日：お客様40名
• 木曜日：お客様47名
• 金曜日： 53名のお客様

次の手順を使用してカイ二乗適合度検定を実行し、データが店舗所有者の主張と一致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、毎日の予想顧客数と毎日の観測顧客数のデータ値を入力します。 Statを押してからEDITを押します。列 L1 に観測された顧客数の次の値を入力し、列 L2 に予想される顧客数の値を入力します。

注:顧客は合計 250 人でした。したがって、店主が毎日同じ数の顧客が入店すると予想すると、1 日あたり 50 人の顧客になります。

ステップ 2: カイ二乗適合度検定を実行します。

次に、カイ二乗適合度検定を実行します。 「Stat」を押してから「TESTS」までスクロールします。次に、 「X ² GOF-Test」まで下にスクロールし、 Enterを押します。

[Observed]では、L1 リストを選択します。 [Expected]で、L2 リストを選択します。 df (自由度) に #categories – 1 と入力します。この場合、5-1 = 4 となります。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。

この検定の^X2検定統計量は4.36で、対応する p 値は0.3595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、顧客の本当の分布が店主が報告したものと異なると言える十分な証拠がないことを意味します。