Excel တွင် chi square fit test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

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

ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင် chi-square goodness-of-fit test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- Excel တွင် Chi-square goodness-of-fit test

စတိုးဆိုင်ပိုင်ရှင်တစ်ဦးက သူ့ဆိုင်ကို အပတ်စဉ် ဖောက်သည်အရေအတွက် တူညီစွာလာရောက်သည်ဟု ဆိုသည်။ ဤယူဆချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် လွတ်လပ်သောသုတေသီတစ်ဦးသည် သတ်မှတ်ရက်သတ္တပတ်တစ်ခုအတွင်း စတိုးဆိုင်သို့လာရောက်သော ဖောက်သည်အရေအတွက်ကို မှတ်တမ်းတင်ပြီး အောက်ပါတို့ကို တွေ့ရှိသည်-

• တနင်္လာနေ့- ဖောက်သည် ၅၀
• အင်္ဂါနေ့- ဖောက်သည် ၆၀
• ဗုဒ္ဓဟူးနေ့- ဖောက်သည် ၄၀
• ကြာသပတေးနေ့: ဖောက်သည် 47
• သောကြာနေ့: ဖောက်သည် 53 ဦး

ဒေတာသည် စတိုးပိုင်ရှင်၏ တောင်းဆိုချက်နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် chi-square goodness-of-fit စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို အသုံးပြုပါမည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုထည့်ပါ။

ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကော်လံတစ်ခုတွင် တစ်နေ့လျှင် မျှော်မှန်းထားသည့် သုံးစွဲသူအရေအတွက်အတွက် ဒေတာတန်ဖိုးများနှင့် အခြားကော်လံတစ်ခုတွင် တစ်နေ့လျှင် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော ဖောက်သည်အရေအတွက်ကို ထည့်သွင်းပါမည်။

မှတ်ချက်- စုစုပေါင်း ဖောက်သည် 250 ရှိခဲ့သည်။ ဒါကြောင့် စတိုးဆိုင်ပိုင်ရှင်က တစ်နေ့ကို ဖောက်သည်အရေအတွက် ညီတူညီမျှ ဝင်လာဖို့ မျှော်လင့်ထားရင် တစ်နေ့ကို ဖောက်သည် ၅၀ လောက် ရှိလာမယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။

အဆင့် 2- စောင့်ကြည့်လေ့လာပြီး မျှော်လင့်ထားသည့် တန်ဖိုးများကြား ခြားနားချက်ကို ရှာပါ။

ကြံ့ခိုင်မှုစမ်းသပ်မှုအတွက် Chi-square စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် X ² = Σ(OE) ² / E ဖြစ်သည်။

ရွှေ-

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

အောက်ပါပုံသေနည်းသည် အတန်းတစ်ခုစီအတွက် (OE) ² /E တွက်ချက်နည်းကို ပြသည်-

အဆင့် 3- chi-square စမ်းသပ်မှု ကိန်းဂဏန်းနှင့် သက်ဆိုင်သော p-value ကို တွက်ချက်ပါ။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါဖော်မြူလာများကို အသုံးပြု၍ Chi-square စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ p-value ကို တွက်ချက်ပါမည်။

မှတ်ချက် ။ _ လွတ်လပ်မှုဒီဂရီကို n-1 အဖြစ် တွက်ချက်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ deg_freedom = 5 – 1 = 4 ။

အဆင့် 4: ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။

စစ်ဆေးမှုအတွက် ^X2 စမ်းသပ်မှုကိန်းဂဏန်းသည် 4.36 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ p-value သည် 0.3595 ဖြစ်သည်။ ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စတိုးဆိုင်ပိုင်ရှင်မှ တင်ပြသော ဖောက်သည်များ၏ စစ်မှန်သော ဖြန့်ဖြူးမှုသည် ကွဲလွဲကြောင်း ပြောရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟု ဆိုလိုပါသည်။