Excel'de ki kare uyum testi nasıl yapılır?

Kategorik bir değişkenin varsayımsal bir dağılıma uyup uymadığını belirlemek için ki-kare uyum iyiliği testi kullanılır.

Bu eğitimde Excel’de ki-kare uyum iyiliği testinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: Excel’de ki-kare uyum iyiliği testi

Bir mağaza sahibi, haftanın her günü mağazasına eşit sayıda müşterinin geldiğini söylüyor. Bu hipotezi test etmek için bağımsız bir araştırmacı, belirli bir haftada mağazaya gelen müşteri sayısını kaydeder ve aşağıdakileri bulur:

• Pazartesi: 50 müşteri
• Salı: 60 müşteri
• Çarşamba: 40 müşteri
• Perşembe: 47 müşteri
• Cuma: 53 müşteri

Verilerin mağaza sahibinin iddiasıyla tutarlı olup olmadığını belirlemek amacıyla ki-kare uyum iyiliği testi gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları kullanacağız.

Adım 1: Verileri girin.

Öncelikle her gün beklenen müşteri sayısı için veri değerlerini bir sütuna, her gün gözlemlenen müşteri sayısını başka bir sütuna gireceğiz:

Not: Toplamda 250 müşteri vardı. Yani mağaza sahibi her gün mağazaya eşit sayıda müşterinin girmesini bekliyorsa, günde 50 müşterisinin olmasını bekleyecektir.

Adım 2: Gözlemlenen ve beklenen değerler arasındaki farkı bulun.

Uyum iyiliği testi için Ki-kare testi istatistiği X ² = Σ(OE) ² / E’dir.

Altın:

• Σ: “toplam” anlamına gelen süslü bir semboldür
• O: gözlemlenen değer
• E: beklenen değer

Aşağıdaki formül, her satır için (OE) ² /E’nin nasıl hesaplanacağını gösterir:

Adım 3: Ki-kare testi istatistiğini ve karşılık gelen p değerini hesaplayın.

Son olarak, aşağıdaki formülleri kullanarak Ki-kare test istatistiğini ve karşılık gelen p-değerini hesaplayacağız:

Not: Excel işlevi CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom), x test istatistiği ve belirli bir serbestlik derecesi ile ilişkili Ki-kare dağılımının doğru olasılığını döndürür. Serbestlik dereceleri n-1 olarak hesaplanır. Bu durumda, serbestlik derecesi = 5 – 1 = 4.

Adım 4: Sonuçları yorumlayın.

Testin ^X2 test istatistiği 4,36 ve buna karşılık gelen p değeri 0,3595’tir . Bu p değeri 0,05’ten küçük olmadığından sıfır hipotezini reddedemiyoruz. Bu, müşterilerin gerçek dağılımının mağaza sahibinin bildirdiğinden farklı olduğunu söyleyecek yeterli kanıtımız olmadığı anlamına geliyor.