Тест хи-квадрат против anova: в чем разница?
Критерии хи-квадрат и ANOVA («дисперсионный анализ») — два часто используемых статистических теста.
Поэтому важно понимать разницу между этими двумя тестами и знать, когда использовать каждый из них.
В этом руководстве представлено простое объяснение разницы между двумя тестами, а также того, когда их использовать.
Объяснение тестов хи-квадрат
В статистике существует два разных типа тестов хи-квадрат:
1. Критерий согласия хи-квадрат – используется для определения того, соответствует ли категориальная переменная гипотетическому распределению.
Например:
- Мы хотим знать, правильная ли кость, поэтому бросаем ее 50 раз и записываем, сколько раз на ней выпало каждое число.
- Мы хотим знать, заходит ли в магазин одинаковое количество людей каждый день недели. Итак, мы подсчитываем количество людей, которые входят каждый день случайной недели.
2. Критерий независимости хи-квадрат – используется для определения наличия значимой связи между двумя категориальными переменными.
Например:
- Мы хотим знать, связан ли пол с предпочтением той или иной политической партии. Итак, мы опрашиваем 500 избирателей и записываем их пол и предпочтения в отношении политических партий.
- Мы хотим знать, связан ли любимый цвет человека с его любимым видом спорта. Итак, мы опрашиваем 100 человек и спрашиваем их, каковы их предпочтения в отношении обоих.
Обратите внимание, что эти два теста можно использовать только при работе с категориальными переменными . Это переменные, которые принимают имена или метки и могут относиться к категориям.
ANOVA объяснил
В статистике дисперсионный анализ используется для определения наличия или отсутствия статистически значимой разницы между средними значениями трех или более независимых групп.
Например:
- Мы хотим знать, приводят ли три разных метода обучения к разным средним баллам на экзамене.
- Мы хотим знать, приводят ли четыре разных типа удобрений к разной средней урожайности.
Обратите внимание, что дисперсионный анализ уместно использовать, когда имеется хотя бы одна категориальная переменная и одна непрерывная зависимая переменная.
Когда использовать тесты хи-квадрат? Дисперсионный анализ
В целом:
- Используйте тесты хи-квадрат , когда каждая переменная, с которой вы работаете, является категориальной.
- Используйте ANOVA, если у вас есть хотя бы одна категориальная переменная и одна непрерывная зависимая переменная.
Используйте следующие практические задачи, чтобы лучше понять, когда использовать тесты хи-квадрат вместо ANOVA:
Практическая задача 1.
Предположим, исследователь хочет знать, связаны ли уровень образования и семейное положение, и собирает данные по этим двум переменным на простой случайной выборке из 50 человек.
Чтобы проверить это, ей следует использовать критерий независимости хи-квадрат , поскольку она работает с двумя категориальными переменными: «уровень образования» и «семейное положение».
Практическая задача 2.
Предположим, экономист хочет определить, различается ли доля жителей, поддерживающих определенный закон, в трех городах.
Чтобы проверить это, он должен использовать критерий согласия хи-квадрат, поскольку он анализирует только распределение категориальной переменной.
Практическая задача 3.
Предположим, тренер по баскетболу хочет знать, приводят ли три разных метода тренировок к разной средней высоте прыжков среди его игроков.
Чтобы проверить это, он должен использовать однофакторный дисперсионный анализ , поскольку он анализирует категориальную переменную (технику тренировки) и непрерывную зависимую переменную (высоту прыжка).
Практическая задача 4:
Предположим, ботаник хочет знать, приводят ли два разных уровня воздействия солнца и три разные частоты полива к разному среднему росту растений.
Чтобы проверить это, она должна использовать двусторонний дисперсионный анализ , поскольку она анализирует две категориальные переменные (воздействие солнечного света и частота полива) и одну непрерывную зависимую переменную (рост растений).
Дополнительные ресурсы
Следующие учебные пособия знакомят с различными типами тестов хи-квадрат:
Следующие учебные пособия знакомят с различными типами тестов ANOVA:
В следующих руководствах объясняется разница между другими статистическими тестами: