Chi-square စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွက် အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းသုံးမျိုး

စာရင်းဇယားများတွင် အသုံးများသော Chi-square စမ်းသပ်မှု နှစ်ခုရှိသည်။

Chi-square သည် အံဝင်ခွင်ကျကောင်းမွန်မှုအတွက် စမ်းသပ်ခြင်း : အမျိုးအစားခွဲကိန်းရှင်တစ်ခုသည် တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ ဖြန့်ဝေမှုနောက်သို့လိုက်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

လွတ်လပ်မှုအတွက် Chi-square စမ်းသပ်မှု – တူညီသောလူဦးရေတွင် အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။

ဤစမ်းသပ်မှုနှစ်ခုလုံးအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်သင့်သည် ၊ မသင့်ကို ပြောပြသော p-value ကို ရရှိပါသည်။ p-value သည် စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ သိသာသည်ဖြစ်စေ မရှိသည်ကို ပြောပြသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား စမ်းသပ်မှု၏ သက်ရောက်မှုအရွယ်အစားကို မပြောပြပါ။

အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားကို တိုင်းတာရန် နည်းလမ်းသုံးမျိုးရှိသည်- Phi (φ), Cramer’s V (V) နှင့် odds ratio (OR)။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားတစ်ခုစီကို တွက်ချက်နည်းအပြင် ၎င်းတို့ကိုအသုံးပြုရန်သင့်လျော်သည့်အခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့ရှင်းပြထားပါသည်။

ဖိ (φ)

တွက်နည်း

Phi ကို ^φ = √ ( ၊

ရွှေ-

X ² သည် Chi square test ကိန်းဂဏန်းဖြစ်သည်။

n = စုစုပေါင်း လေ့လာတွေ့ရှိချက် အရေအတွက်

ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

2 x 2 အရေးပေါ်ဇယား (ဆိုလိုသည်မှာ အတန်းနှစ်တန်းနှင့် ကော်လံနှစ်ခုတိတိပါသည့် ဇယား) ဖြင့်သာ φ ကို တွက်ချက်ရန် သင့်လျော်ပါသည်။

ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ရလဲ။

φ = 0.1 ၏ တန်ဖိုးကို သေးငယ်သောအကျိုးသက်ရောက်မှု၊ 0.3 အား အလတ်စားအကျိုးသက်ရောက်မှုအဖြစ် နှင့် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုအဖြစ် 0.5 ဟုသတ်မှတ်သည်။

Cramer’s V (V)

တွက်နည်း

Cramer’s V ကို ^V = √ (

ရွှေ-

X ² သည် Chi square test ကိန်းဂဏန်းဖြစ်သည်။

n = စုစုပေါင်း လေ့လာတွေ့ရှိချက် အရေအတွက်

df = (#rows-1) * (#columns-1)

ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

2 x 2 contingency table ထက် ပိုကြီးတဲ့ table နဲ့ အလုပ်လုပ်တဲ့အခါ V ကို တွက်ချက်ဖို့ သင့်လျော်ပါတယ်။

ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ရလဲ။

အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီအလိုက် V ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည်ကို ဖော်ပြသည်-

အတိုးနှုန်း (OR)

တွက်နည်း

အောက်ပါ 2×2 ဇယားကိုပေးသည်-

ပေါက်ကြားမှုအချိုးကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါမည်။

အချိုးအစား = (AD) / (BC)

ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

2 x 2 contingency table ဖြင့် အလုပ်လုပ်မှသာ odds အချိုးကို တွက်ချက်ရန် သင့်လျော်ပါသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကုသမှုအုပ်စုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေများကို လေ့လာလိုသောအခါတွင် အချိုးအစားကို တွက်ချက်ပါသည်။

ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ရလဲ။

သေးငယ်သော၊ အလတ်စား သို့မဟုတ် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် သက်ဆိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆသည့် လေးနက်မှုအချိုးသည် တိကျသောတန်ဖိုးမရှိပါ၊ သို့သော် နောက်ထပ်အလေးသာအချိုးသည် 1 မှဖြစ်သည်၊ ကုသမှုသည် အမှန်တကယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်ခြေပိုများလေဖြစ်သည်။ မြင့်မားသော။

ပေးထားသော မသာမယာအချိုးကို အသေး၊ အလတ် သို့မဟုတ် ကြီးဟု သတ်မှတ်သင့်သည်ဆိုသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒိုမိန်း-သီးသန့်ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။