วิธีการทดสอบความเป็นอิสระของ chi-square ใน excel

การทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์ ใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรหมวดหมู่สองตัวหรือไม่

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีการทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์ใน Excel

ตัวอย่าง: การทดสอบอิสรภาพของ Chi-Square ใน Excel

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าเพศสัมพันธ์กับการเลือกพรรคการเมืองหรือไม่ เราสุ่มตัวอย่างผู้มีสิทธิเลือกตั้ง 500 คน และถามพวกเขาเกี่ยวกับความชอบพรรคการเมืองของพวกเขา ตารางต่อไปนี้แสดงผลการสำรวจ:

ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบไคสแควร์เพื่อตัดสินว่าเพศสัมพันธ์กับความชอบของพรรคการเมืองหรือไม่

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดสมมติฐาน

เราจะทำการทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์โดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้:

• H ₀ : การกำหนดเพศและพรรคการเมืองมีความเป็นอิสระ
• H ₁ : เพศและความชอบของพรรคการเมือง ไม่ เป็นอิสระ

ขั้นตอนที่ 2: คำนวณค่าที่คาดหวัง

ต่อไปเราจะคำนวณค่าที่คาดหวังสำหรับแต่ละเซลล์ในตารางฉุกเฉินโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

ค่าที่คาดหวัง = (ผลรวมของแถว * ผลรวมของคอลัมน์) / ผลรวมของตาราง

ตัวอย่างเช่น ค่าที่คาดหวังสำหรับผู้ชายพรรครีพับลิกันคือ: (230*250) / 500 = 115

เราสามารถทำซ้ำสูตรนี้เพื่อให้ได้ค่าที่คาดหวังสำหรับแต่ละเซลล์ของตาราง:

ขั้นตอนที่ 3: คำนวณ (OE) ² /E สำหรับแต่ละเซลล์ในตาราง

ต่อไป เราจะคำนวณ (OE) ² /E สำหรับแต่ละเซลล์ในตารางโดยที่:

• O: ค่าที่สังเกตได้
• E: ค่าที่คาดหวัง

ตัวอย่างเช่น ชายรีพับลิกันจะมีค่าเป็น: (120-115) ² /115 = 0.2174

เราสามารถทำซ้ำสูตรนี้สำหรับแต่ละเซลล์ในตาราง:

ขั้นตอนที่ 4: คำนวณสถิติการทดสอบ ^X2 และค่า p ที่สอดคล้องกัน

สถิติการทดสอบ ^X2 เป็นเพียงผลรวมของค่าในตารางสุดท้าย

ค่า p ที่สอดคล้องกับสถิติการทดสอบ X ² สามารถพบได้โดยใช้สูตร:

=CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom)

ทอง:

• x: ^{สถิติ} การทดสอบ
• deg_freedom: องศาอิสระ คำนวณดังนี้: (#rows-1) * (#columns-1)

สถิติการทดสอบ ^X2 กลายเป็น 0.8640 และค่า p ที่สอดคล้องกันคือ 0.649198

ขั้นตอนที่ 5: วาดข้อสรุป

เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05 เราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ ซึ่งหมายความว่าเราไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะกล่าวว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างเพศและการตั้งค่าของพรรคการเมือง

หมายเหตุ: คุณยังสามารถทำการทดสอบทั้งหมดนี้ได้โดยใช้ เครื่องคำนวณการทดสอบอิสรภาพของ Chi-Square