Тест хі-квадрат проти anova: у чому різниця?

Критерії хі-квадрат і дисперсійний аналіз («Дисперсійний аналіз») є двома поширеними статистичними тестами.

Тому важливо розуміти різницю між цими двома тестами та як знати, коли використовувати кожен із них.

Цей підручник містить просте пояснення різниці між двома тестами, а також того, коли їх використовувати.

Пояснення тестів хі-квадрат

У статистиці існує два різних типи тестів хі-квадрат:

1. Критерій відповідності хі-квадрат – використовується для визначення того, чи відповідає категоріальна змінна гіпотетичному розподілу.

Наприклад:

• Ми хочемо знати, чи правильний кубик, тому ми кидаємо його 50 разів і записуємо, скільки разів він потрапляє на кожне число.
• Ми хочемо знати, чи однакова кількість людей заходить у магазин кожен день тижня. Таким чином, ми підраховуємо кількість людей, які входять кожен день у випадковому тижні.

2. Тест незалежності хі-квадрат – використовується для визначення того, чи існує значний зв’язок між двома категоріальними змінними.

Наприклад:

• Ми хочемо знати, чи стать пов’язана з перевагою політичної партії. Тож ми опитуємо 500 виборців і фіксуємо їхню стать та переваги щодо політичних партій.
• Ми хочемо знати, чи асоціюється улюблений колір людини з її улюбленим видом спорту. Тож ми опитуємо 100 людей і запитуємо їх, які їхні переваги щодо обох.

Зауважте, що ці два тести можна використовувати лише під час роботи з категоріальними змінними . Це змінні, які приймають імена або мітки та можуть потрапити в категорії.

Пояснення ANOVA

У статистиці ANOVA використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше незалежних груп.

Наприклад:

• Ми хочемо знати, чи призводять три різні методи навчання до різних середніх балів за іспит.
• Ми хочемо знати, чи дають чотири різні типи добрив різну середню врожайність.

Зауважте, що доцільно використовувати ANOVA, коли є принаймні одна категоріальна змінна та одна безперервна залежна змінна.

Коли використовувати тест хі-квадрат проти. ANOVA

Загалом:

• Використовуйте тести хі-квадрат, коли кожна змінна, з якою ви працюєте, є категоричною.
• Використовуйте ANOVA , якщо у вас є принаймні одна категоріальна змінна та одна безперервна залежна змінна.

Використовуйте такі практичні задачі, щоб краще зрозуміти, коли використовувати тести хі-квадрат і дисперсійний аналіз:

Практичне завдання 1

Припустимо, дослідник хоче знати, чи пов’язані між собою рівень освіти та сімейний стан, і збирає дані про ці дві змінні на простій випадковій вибірці з 50 осіб.

Щоб перевірити це, вона повинна використовувати тест хі-квадрат незалежності , оскільки вона працює з двома категоріальними змінними: «рівень освіти» і «сімейний стан».

Практичне завдання 2

Припустімо, економіст хоче визначити, чи відрізняється частка жителів, які підтримують певний закон, у трьох містах.

Щоб перевірити це, він повинен використовувати тест відповідності хі-квадрат, оскільки він аналізує лише розподіл категоріальної змінної.

Практичне завдання 3

Припустімо, баскетбольний тренер хоче знати, чи призводять три різні тренувальні техніки до різної середньої висоти стрибка серед його гравців.

Щоб перевірити це, він повинен використовувати односторонній дисперсійний аналіз , оскільки він аналізує категоріальну змінну (техніка навчання) і безперервну залежну змінну (висота стрибка).

Практична задача 4:

Припустімо, ботанік хоче знати, чи призводять два різні рівні освітлення сонцем і три різні частоти поливу до різного середнього росту рослин.

Щоб перевірити це, вона повинна використати двосторонній дисперсійний аналіз , оскільки вона аналізує дві категоричні змінні (вплив сонячного світла та частоту поливу) та одну безперервну залежну змінну (ріст рослини).

Додаткові ресурси

Наступні навчальні посібники містять вступ до різних типів тестів хі-квадрат:

• Тест хі-квадрат незалежності
• Критерій відповідності хі-квадрат

Наступні навчальні посібники містять вступ до різних типів тестів ANOVA:

• Односторонній дисперсійний аналіз
• Двосторонній дисперсійний аналіз
• Повторні вимірювання ANOVA

Наступні посібники пояснюють різницю між іншими статистичними тестами:

• Односторонній або двосторонній ANOVA
• Тест хі-квадрат проти тесту Т
• F-тест проти Т-тест