Ti-84 계산기를 사용한 카이제곱 적합성 테스트

카이제곱 적합도 검정은 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 TI-84 계산기에서 카이제곱 적합 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: TI-84 계산기의 카이제곱 적합성 테스트

한 상점 주인은 매주 같은 수의 고객이 자신의 상점을 방문한다고 말합니다. 이 가설을 테스트하기 위해 독립적인 연구원이 특정 주에 매장에 오는 고객 수를 기록하고 다음을 알아냈습니다.

• 월요일: 고객 50명
• 화요일: 고객 60명
• 수요일: 고객 40명
• 목요일: 고객 47명
• 금요일: 고객 53명

다음 단계를 사용하여 카이제곱 적합도 테스트를 수행하여 데이터가 매장 소유자의 주장과 일치하는지 확인합니다.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저, 일일 예상 고객 수와 일일 관측 고객 수에 대한 데이터 값을 입력하겠습니다. Stat를 누른 다음 EDIT를 누릅니다. L1 열에 관찰된 고객 수에 대해 다음 값을 입력하고 L2 열에 예상 고객 수에 대한 값을 입력합니다.

참고: 총 250명의 고객이 있었습니다. 따라서 상점 주인이 매일 같은 수의 고객이 상점에 들어올 것으로 예상한다면 하루에 50명의 고객이 될 것입니다.

2단계: 카이제곱 적합도 검정을 수행합니다.

다음으로 카이제곱 적합도 검정을 수행하겠습니다. Stat를 누른 다음 TESTS 로 스크롤합니다. 그런 다음 X ² GOF-Test 까지 아래로 스크롤하고 Enter를 누릅니다.

Observed 에서 L1 목록을 선택합니다. 예상 에서 L2 목록을 선택합니다. df (자유도)의 경우 #categories – 1을 입력합니다. 이 경우에는 5-1 = 4입니다. 그런 다음 계산을 강조 표시하고 Enter를 누릅니다.

다음 출력이 자동으로 나타납니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

검정에 대한 ^X2 검정 통계량은 4.36 이고 해당 p-값은 0.3595 입니다. 이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 이는 실제 고객 분포가 매장 주인이 보고한 분포와 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.