Das Verständnis Chi-Quadrat, Practical Surveys
Hinzufügen all Unterschiede, so erhalten wir ein Gesamt Chi-Quadrat von 37,5 die ist ein weiterer Zwischenwert in dieser Berechnung. Also auf in die nächste Phase.
Viele Statistiken stützen sich auf ein Konzept Freiheitsgrade bezeichnet. Die Details variieren stat stat, aber es basiert auf der Anzahl der Variablen in einer Berechnung einbezogen. Für Chi-Quadrat sind die Freiheitsgrade:
df = (# Zeilen - 1) * (# Spalten - 1)
= (2 - 1) · (2 - 1) = 1
In unserer Besetzung haben wir nun:
- Verschiedene beobachteten und erwarteten Werten
- Insgesamt Chi-Quadrat = 37,5
- Freiheitsgrade = 1
Wir haben zwei weitere Spieler, und das ist die Wahrscheinlichkeit und kritische Wert.
Jedes Mal, wenn Sie eine Statistik haben entworfen, um „vorhersagen“ für eine größere Population oder sagen Ihnen den Wert einer Gültigkeit oder Zuverlässigkeit, einen Teil der Berechnung ist ein Maß an Vertrauen. Manchmal sehen Sie dies als die Höhe des Risikos angezeigt, wie 5%, und zu anderen Zeiten wird es als das Niveau der Sicherheit festgestellt werden, 95%. Für Chi-Quadrat, werden die Tabellen auf dem Risikoniveau basiert, mit gemeinsamen Schwellen von 10%, 5%, 2,5%, 1% und 0,1%. Jede dieser Risikostufe hat einen kritischen Wert mit ihm verbunden:
Kritischer Wert
wenn df = 1
Unser letzter Schritt Chi-Quadrat zu berechnen ist unser Gesamt zu den kritischen Werten zu vergleichen. In unserem Fall 37,5> 10.83 was bedeutet, es ist sogar mehr als 99,9% signifikant. Wenn stattdessen nur wir mit insgesamt 4,5 aufkommen, das ist> 3,84, so würden wir sagen, dass es 95% signifikant ist.
Die Berechnung Chi-Quadrat im wirklichen Leben
Wenn Sie Glück haben, haben Sie eine Umfrage-Software oder Statistik-Programm, das Ihre beobachteten Werte nehmen und alles Crunch für Sie-werden einige nicht einmal Sie zuerst eine Wahrscheinlichkeit machen angeben.
Während Microsoft Excel eine CHITEST Funktion hat, dauert es ein wenig Handarbeit. Sie müssen manuell alle erwarteten Werte erzeugen, und alle es tut, ist Ihnen die Gesamt-Chi-Quadrat (unsere 37,5). Um die Wahrscheinlichkeit zu erhalten, müssen Sie es mit der CHIDIST Funktion paaren, manuell die Freiheitsgrade geben.
Anwenden von Chi-Quadrat-Umfragen
Fragetypen:
Chi-Quadrat kann mit jedem Paar von Einzel Antwort diskreter Fragen verwendet werden. Das beinhaltet:
- Demographie
- Likert Skalen
- Städte, Produktnamen, Lehrer Namen usw.
- Termine, sobald sie haben in Perioden gruppiert
- Zahlen, sobald sie haben in Bereiche gruppiert
Die Antworten müssen nicht bestellt, gleich oder symmetrisch-nur diskret sein. Dies ist Teil dessen, was Chi-Quadrat eine praktische Statistik für Umfragen.
Geben Sie die Informationen:
Während die Statistik auf den Zählungen berechnet werden muss, das ist nicht unbedingt der beste Ansatz für unser Gehirn Muster zu erkennen. Zum Beispiel in dieser Tabelle haben wir mehr als 3-mal die Anzahl der im Speicher Befragten als On-line:
Sie wollen immer noch die Zählergebnisse Summen im Bericht zu halten, so dass die Leser die relativen Größen der Gruppen kennen.
Querlaschen kann auch grafische Ansichten gut geeignet sein, einschließlich gestapelter Strichdiagramme, Balkendiagramme und Linie / profile Graphen.
Niedrige Zählzellen:
Dropping Antwortmöglichkeiten:
In unserem ursprünglichen Beispiel unsere Säulenwaage gewesen sein könnte „Ja / Unsicher / Nein.“ Wenn die Unsicher Spalte 0 lag, würden wir es als die erwarteten Werte fallen müssen für alle wäre es 0. gewesen, dies bedeutet, dass die Differenzberechnung durch 0 teilen würde versuchen, das herausfordernd ist.
Völlig leere Zeilen oder Spalten sind die einzigen Antworten, die Sie jemals fallen sollen. Selbst wenn es nur 1 Antwort in der Uncertain Spalte war, müssen Sie diese Person in der Tabelle sind für die Statistik als zuverlässig. Wir können jedoch kombinieren Unsicher mit Ja oder Nein, wenn nötig.
Die Kombination von Kategorien:
Dies wird verwendet, um die Zählungen der Zellen zu erhöhen, wenn Sie zu viele mit seltenen Antworten haben oder einfach die Beziehungen für die Analyse zu klären.
Mit einer geordneten Skala wie zum Beispiel eine 5-Ebene Likert, könnte dies die Form der oberen und unteren Kategorien in einen 3-Niveau der Kombination „Stimme / keine / Ablehnen“ Zusammenbruch.
Mit ungeordneten Daten wie Produktnamen, können Sie in Kategorien kombinieren. Mit Stadtnamen, die Sie vielleicht Gruppe der Informationen in geografischen Regionen oder Stadt / Land-Einstufungen.
Das Hauptproblem ist die Kategorien, um sicherzustellen, ausreichend verwandt sind, dass Sie nicht eine Beziehung zu maskieren. Im Zweifelsfall zunächst die Kreuztabellierung und Chi-Quadrat auf einem erweiterten Tisch läuft, dann die Kombination starten.
Fragen leer gelassen:
Und das ist Chi-Quadrat auf den Punkt gebracht! (Oder so nah an Nussschalen wie Inferenzstatistiken erhalten.)
Vielen Dank! Ich werde das E-Book aus einer dieser Tage, aber der Blog wird immer am besten, wie diese für spezielle Themen sein. Plus Ich würde lieber einen Artikel schreiben, als für die Werbung zahlen oder eine Vernetzung Mittagessen teilnehmen ;-).
Vielen Dank! Müssen Sie die Tastatur zuerst :-) für meine eigenen Sachen zurück zu bekommen