Тест на посадку хи-квадрат на калькуляторе ti-84
Критерий согласия хи-квадрат используется для определения того, соответствует ли категориальная переменная гипотетическому распределению.
В этом руководстве объясняется, как выполнить тест соответствия хи-квадрат на калькуляторе TI-84.
Пример: проверка соответствия хи-квадрат на калькуляторе TI-84.
Владелец магазина говорит, что в его магазин каждый день недели приходит одинаковое количество покупателей. Чтобы проверить эту гипотезу, независимый исследователь записывает количество покупателей, пришедших в магазин за данную неделю, и обнаруживает следующее:
- Понедельник: 50 клиентов
- Вторник: 60 клиентов
- Среда: 40 клиентов
- Четверг: 47 клиентов
- Пятница: 53 клиента
Мы воспользуемся следующими шагами, чтобы выполнить тест на соответствие хи-квадрат, чтобы определить, соответствуют ли данные утверждению владельца магазина.
Шаг 1: Введите данные.
Сначала мы введем значения данных для ожидаемого количества клиентов каждый день и наблюдаемого количества клиентов каждый день. Нажмите Stat , затем нажмите EDIT . Введите следующие значения наблюдаемого количества клиентов в столбец L1 и значения ожидаемого количества клиентов в столбец L2:
Примечание. Всего было 250 клиентов. Итак, если владелец магазина ожидает, что в магазин будет заходить одинаковое количество покупателей каждый день, это будет 50 покупателей в день.
Шаг 2. Выполните критерий согласия хи-квадрат.
Далее мы выполним критерий согласия хи-квадрат. Нажмите Stat , затем перейдите к TESTS . Затем прокрутите вниз до X 2 GOF-Test и нажмите Enter .
Для Observed выберите список L1. Для Ожидаемого выберите список L2. Для df (степени свободы) введите #categories – 1. В нашем случае 5-1 = 4. Затем выделите Calculate и нажмите Enter .
Автоматически появится следующий вывод:
Шаг 3: Интерпретируйте результаты.
Статистика теста X2 для теста равна 4,36 , а соответствующее значение p — 0,3595 . Поскольку это значение p не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Это означает, что у нас недостаточно доказательств, чтобы утверждать, что истинное распределение покупателей отличается от того, о котором сообщает владелец магазина.