Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု- အဓိပ္ပါယ်၊ ဖော်မြူလာနှင့် ဥပမာ

သီးခြားကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး ချီစတုရန်းစစ်ဆေးမှု ကို အသုံးပြုသည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါတို့ကို ရှင်းပြထားသည်။

• လွတ်လပ်ရေး၏ chi-square စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် စေ့ဆော်မှု။
• လွတ်လပ်ရေး၏ chi-square စမ်းသပ်မှု လုပ်ဆောင်ရန် ဖော်မြူလာ။
• လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှု ပြုလုပ်ပုံ ဥပမာ။

Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု- စေ့ဆော်မှု

ကွဲပြားသောအခြေအနေများတွင် အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

• ကျား-မ သည် နိုင်ငံရေးပါတီတစ်ခုအတွက် ဦးစားပေးမှုနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၅၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်ယူပြီး ၎င်းတို့၏ ကျား၊မ နှင့် နိုင်ငံရေး ပါတီများ၏ ဦးစားပေးမှုကို မှတ်တမ်းတင်ပါသည်။
• လူတစ်ဦး၏အနှစ်သက်ဆုံးအရောင်သည် ၎င်းတို့၏အကြိုက်ဆုံးအားကစားနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လူ 100 ကို စစ်တမ်းကောက်ယူပြီး ၎င်းတို့နှစ်ဦးစလုံးအတွက် မည်ကဲ့သို့ နှစ်သက်သည်ကို မေးမြန်းပါ။
• ပညာရေးအဆင့်အတန်းနှင့် အိမ်ထောင်ရေးအခြေအနေ ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။ ထို့ကြောင့် လူ 50 ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာတစ်ခုပေါ်တွင် ဤကိန်းရှင်နှစ်ခု၏ အချက်အလက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းပါသည်။

ဤအခြေအနေများ တစ်ခုစီတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသော ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။ အခြေအနေတစ်ခုစီတွင်၊ ကိန်းရှင်များကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး Chi-square စမ်းသပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု- ဖော်မြူလာ

လွတ်လပ်ရေး၏ chi-square စမ်းသပ်မှုတွင် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်-

• H ₀ : (null hypothesis) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြားဖြစ်သည်။
• H ₁ : (အစားထိုးယူဆချက်) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြား မဟုတ်ပေ ။ (ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်နေသည်)

Chi-square x ² စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်-

X ² = Σ(OE) ² / E

ရွှေ-

• Σ- သည် “ ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပါယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတတစ်ခုဖြစ်သည်။
• O: သတိပြုမိသည်။
• E: မျှော်မှန်းတန်ဖိုး

(#rows-1)*(#columns-1) ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှု နှင့် စမ်းသပ်မှု ကိန်းဂဏန်း X ² နှင့် ကိုက်ညီသော p-value သည် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှု အဆင့်ထက် နည်းပါက၊ ထို့နောက် null hypothesis ကို သင် ပယ်ချနိုင်ပါသည်။

Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု- ဥပမာ

နိုင်ငံရေး ပါတီတစ်ခုအတွက် ဦးစားပေးမှုတွင် ကျား၊မ ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၅၀၀ ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ယူကာ ၎င်းတို့၏ နိုင်ငံရေး ပါတီကို နှစ်သက်မှုအကြောင်း မေးမြန်းပါသည်။ အောက်ပါဇယားသည် စစ်တမ်း၏ရလဒ်များကို ဖော်ပြသည်။

ကျား/မ သည် နိုင်ငံရေး ပါတီ၏ ဦးစားပေးမှု နှင့် ဆက်နွှယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး ချီစတုရန်း စမ်းသပ်မှု ပြုလုပ်ရန် အောက်ပါ အဆင့်များကို အသုံးပြုပါ။

အဆင့် 1- ယူဆချက်ကို သတ်မှတ်ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ယူဆချက်များကို အသုံးပြု၍ လွတ်လပ်ရေး၏ Chi-square စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါမည်။

• H ₀ : ကျား၊မ နှင့် နိုင်ငံရေးပါတီများ၏ ဦးစားပေးမှုများသည် သီးခြားဖြစ်သည်။
• H ₁ : ကျား၊ မ ၊

အဆင့် 2- မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ အရေးပေါ်အခြေအနေဇယားရှိ ဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ပါမည်။

မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး = (အတန်းများ၏ပေါင်းလဒ် * ကော်လံပေါင်းစု) / ဇယား၏ပေါင်းလဒ်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရီပတ်ဘလစ်ကန်အမျိုးသားများအတွက် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးမှာ- (230*250) / 500 = 115 ဖြစ်သည်။

ဇယားဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို ရရှိရန် ဤဖော်မြူလာကို ကျွန်ုပ်တို့ ပြန်လုပ်နိုင်ပါသည်။

အဆင့် 3- ဇယားရှိဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် (OE) ² /E တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက်၊ ဇယားရှိဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် (OE) ² /E ကို တွက်ချက်ပါမည် –

• O: သတိပြုမိသည်။
• E: မျှော်မှန်းတန်ဖိုး

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရီပတ်ဘလစ်ကန်အမျိုးသားများသည် (120-115) ^2/115 = 0.2174 တန်ဖိုးရှိမည်။

ဇယားရှိ ဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် ဤဖော်မြူလာကို ကျွန်ုပ်တို့ ပြန်လုပ်နိုင်ပါသည်။

အဆင့် 4- စမ်းသပ်စာရင်းအင်း ^X2 နှင့် သက်ဆိုင်ရာ p-value ကို တွက်ချက်ပါ။

X ² = σ (OE) ² / E = 0.2174 + 0.2174 + 0.0676 + 0.0676 + 0.1471 + 0.1471 = 0.8642

chi-square ရမှတ်ဂဏန်းတွက်စက်အရ P တန်ဖိုး ၊ X ² နှင့်ဆက်စပ်သော p တန်ဖိုးသည် (2-1)*(3-1) = လွတ်လပ်မှု 2 ဒီဂရီမှာ 0.649198 ဖြစ်သည်။

အဆင့် 5: ကောက်ချက်ဆွဲပါ။

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကျား၊မ နှင့် နိုင်ငံရေး ပါတီများ၏ နှစ်သက်ရာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှုရှိသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

မှတ်ချက်- Chi-Square Independence Test Calculator ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည် ဤစမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် မတူညီသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Stata ရှိ လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှု ပြုလုပ်နည်း
Excel တွင် Chi-Square Independence Test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
SPSS တွင် Chi-Square လွတ်လပ်ရေးစာမေးပွဲကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင် Chi-Square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
R တွင် chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု
လွတ်လပ်ရေးဂဏန်းတွက်စက်၏ Chi-square စမ်းသပ်မှု