ချီစတုရန်းဖြန့်ချီရေးဇယားမှ p တန်ဖိုးကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။

Chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယား   Chi-square ဖြန့်ဖြူးမှု၏ အရေးပါသောတန်ဖိုးများကို ပြသသော ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားကို အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် တန်ဖိုးနှစ်ခုသာ လိုအပ်သည်-

• အရေးပါမှုအဆင့် (ဘုံရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊ 0.05 နှင့် 0.10)
• လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ

Chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားကို အောက်ဖော်ပြပါ စာရင်းအင်းစစ်ဆေးမှုများတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုသည်-

• လွတ်လပ်ရေး၏ Chi-square စမ်းသပ်မှု
• Chi-square ကောင်းမွန်မှု-အံဝင်ခွင်ကျစမ်းသပ်မှု

သင်ဤစမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီကိုလုပ်ဆောင်သောအခါ၊ သင်သည်စမ်းသပ်မှု ^{စာရင်းအင်းကို} ရလိမ့်မည်။ ဤစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် အချို့သော အယ်လ်ဖာအဆင့်တွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်ဖြစ်ကြောင်း သိရှိရန်၊ သင့်တွင် ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်-

• X ² စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား Chi-square ဖြန့်ဖြူးမှုဇယားမှ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
• စမ်းသပ်စာရင်းအင်း ^၏ p-တန်ဖိုးကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။   ရွေးချယ်ထားသော အယ်လ်ဖာအဆင့်တွင်။

ဤချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုစီကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ဥပမာတစ်ခုဖြင့် ကြည့်ကြပါစို့။

ဥပမာများ

ကျွန်ုပ်တို့သည် Chi-square စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားအချို့ကိုလုပ်ဆောင်ပြီး ^X2 စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား 27.42 ရရှိပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏လွတ်လပ်မှုဒီဂရီမှာ 14 ဆိုပါစို့။ ဤရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာမှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။

^{စာမေးပွဲ} စာရင်းကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။   chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယား၏ အရေးပါသောတန်ဖိုး

ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည့် ပထမဆုံးချဉ်းကပ်နည်းမှာ ^{စမ်းသပ်} စာရင်းအင်းကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြစ်သည်။   27.42 ၏ ချီစတုရန်း ဖြန့်ဖြူးမှုဇယား၏ အရေးပါသောတန်ဖိုး။ အရေးပါသောတန်ဖိုးသည် 0.05 နှင့် လွတ်လပ်မှု 14 ဒီဂရီတို့၏ အရေးပါမှုတန်ဖိုးနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဇယားရှိတန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ဤနံပါတ်သည် 23,685 ဖြစ်သည် ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ^{စာရင်းအင်း} စမ်းသပ်မှုမှ   ( 27.42 ) သည် အရေးကြီးသောတန်ဖိုး ( 23.685 ) ထက် ကြီးသည် ) ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် 0.05 alpha အဆင့်တွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဟုဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားများရှိသည်။

စမ်းသပ်စာရင်းအင်း ^၏ p-တန်ဖိုးကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။   ရွေးချယ်ထားသော အယ်လ်ဖာအဆင့်တွင်

ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒုတိယနည်းလမ်းမှာ စမ်းသပ်စာရင်းအင်း X2 အတွက် p-value ကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည် ^။   27.42 မှ ဤ p-value ကိုရှာရန်အတွက်၊ p-values များမဟုတ်ဘဲ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးများကိုသာပေးသောကြောင့် chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးမပြုနိုင်ပါ ။

ထို့ကြောင့် ဤ p-value ကိုရှာဖွေရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါထည့်သွင်းမှုများနှင့်အတူ chi-square ဖြန့်ချီရေးဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည်-

မှတ်ချက် – “Degrees of Freedom” နှင့် “Critical Chi-Square Value” အတွက် တန်ဖိုးများကို ဖြည့်ပါ၊ သို့သော် “Cumulative Probability” ကို ဗလာဖြင့် ချန်ထားပြီး “Calculate P-Value” ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။

ဂဏန်းပေါင်းစက်သည် စုစည်းဖြစ်နိုင်ခြေကို ပြန်ပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် p-value ကိုရှာရန် 1 – 0.98303 = 0.01697 ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းသုံးနိုင်သည်။

p-value (0.01697) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ alpha အဆင့် 0.05 အောက်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် 0.05 alpha အဆင့်တွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဟုဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားများရှိသည်။

Chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုမလဲ။

ပေးထားသော အရေးပါမှုအဆင့်နှင့် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီများအတွက် အရေးပါသော chi-square တန်ဖိုးကို ရှာဖွေလိုပါက၊ သင်သည် chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယားကို အသုံးပြုသင့်သည်။

ယင်းအစား ၊ သင့်တွင် ^{ပေးထားသော} စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းတစ်ခုရှိလျှင်