Chi square test ကို လက်ဖြင့်ပြုလုပ်နည်း ( အဆင့်ဆင့် )

Chi-square goodness-of-fit test ကို categorical variable သည် hypothetical distribution ကို လိုက်နာခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် chi-square goodness-of-fit test ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ပုံကို ပြသသည်။

Chi-square goodness-of-fit စမ်းသပ်မှု

သေခြင်းတရားတစ်ခုသည် မှန်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်သည်ဆိုပါစို့။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ အန်စာတုံးများသည် ပေးထားသောလိပ်ပေါ်တွင် 1, a 2, a 3, a 4, a 5 သို့မဟုတ် 6 ပေါ်တွင် ဆင်းသက်ရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။

ဒါကို စမ်းသပ်ဖို့အတွက် အကြိမ် 60 လောက် ပစ်ချပြီး တစ်ကြိမ်စီ ရောက်တဲ့ အရေအတွက်ကို မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။ ရလဒ်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• 1 :8 ကြိမ်
• 2 : 12 ကြိမ်
• 3 : 18 ကြိမ်
• 4 :9 ကြိမ်
• 5 :7 ကြိမ်
• 6 : 6 ကြိမ်

အန်စာတုံးများ တရားမျှတမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် chi-square goodness-of-fit test ပြုလုပ်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ။

အဆင့် 1- null နှင့် အခြားယူဆချက်များကို သတ်မှတ်ပါ။

• H ₀ (null): အန်စာတုံးများသည် နံပါတ်တစ်ခုစီတွင် ဆင်းသက်နိုင်ခြေ တူညီသည်။
• H ₁ (အခြားရွေးချယ်စရာ)- အန်စာတုံးများသည် နံပါတ်တစ်ခုစီတွင် ဆင်းသက်ရန် တူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိပါ။

အဆင့် 2- စောင့်ကြည့်လေ့လာပြီး မျှော်မှန်းထားသော ကြိမ်နှုန်းများကို တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက်၊ အန်စာတုံးပေါ်ရှိ နံပါတ်တစ်ခုစီအတွက် စောင့်ကြည့်လေ့လာပြီး မျှော်မှန်းထားသော ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးကြပါစို့။

မှတ်ချက် – သေခြင်းတရားသည် တရားမျှတသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ထင်ပါက၊ ဆိုလိုသည်မှာ နံပါတ်တစ်ခုစီတွင် အကြိမ်အရေအတွက် အညီအမျှ ဆင်းသက်ရန် မျှော်လင့်ခြင်းဖြစ်သည် – ဤကိစ္စတွင်၊ တစ်ခုလျှင် ၁၀ ကြိမ်။

အဆင့် 3- စာမေးပွဲစာရင်းကို တွက်ချက်ပါ။

Chi-square စမ်းသပ်မှု ကိန်းဂဏန်း X ² ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်-

• X ² = Σ(OE) ² / E

အောက်ပါဇယားသည် ဤစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

ဤကိစ္စတွင်၊ X ^{2 သည်} 9.8 ဖြစ်လာသည်။

အဆင့် 4- အရေးကြီးသောတန်ဖိုးကိုရှာပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် α = 0.05 နှင့် df = (#categories – 1) နှင့် သက်ဆိုင်သည့် Chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားတွင် အရေးပါသောတန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်သည်။

ဤအခြေအနေတွင် အမျိုးအစား 6 ခုရှိသည်၊ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့ df = 6 – 1 = 5 ကိုသုံးပါမည်။

အရေးကြီးသောတန်ဖိုးသည် 11.07 ဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

အဆင့် 5- null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် ပျက်ကွက်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးထက်နည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန်ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အန်စာတုံးများသည် တရားမျှတမှု မရှိဟု ဆိုရန် ကျွန်ုပ်တို့တွင် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟု ဆိုလိုပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါအရင်းအမြစ်များသည် chi-square goodness-of-fit test နှင့်ပတ်သက်သော နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

Chi-square goodness-of-fit test ကို မိတ်ဆက်ခြင်း။
R တွင် chi-square goodness-of-fit test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Chi-square goodness-of-fit စမ်းသပ်ဂဏန်းတွက်စက်