Obsah
Chi-kvadrát, presnejšie známy ako Pearsonov test chí-kvadrát, je prostriedkom na štatistické vyhodnotenie údajov. Používa sa, keď sa kategorické údaje zo vzorky porovnávajú s očakávanými alebo „skutočnými“ výsledkami. Napríklad, ak veríme, že 50 percent všetkých želé v koši je červené, vzorka 100 fazule z tohto koša by mala obsahovať približne 50, ktoré sú červené. Ak sa naše číslo líši od 50, Pearsonov test nám povie, či je náš predpoklad 50 percent podozrivý, alebo či môžeme rozdiel, ktorý sme videli, pripísať normálnej náhodnej zmene.
Interpretácia hodnôt Chi-Square
Určite stupne voľnosti vašej štvorcovej hodnoty. Ak porovnávate výsledky pre jednu vzorku s viacerými kategóriami, stupňom voľnosti je počet kategórií mínus 1. Napríklad, ak ste hodnotili rozloženie farieb v pohári želé a boli tam štyri farby, stupne sloboda by bola 3. Ak porovnávate tabuľkové údaje, stupne voľnosti sa rovnajú počtu riadkov mínus 1 vynásobenému počtom stĺpcov mínus 1.
Určite kritickú hodnotu p, ktorú použijete na vyhodnotenie svojich údajov. Toto je percentuálna pravdepodobnosť (vydelená 100), že špecifická hodnota chí-kvadrát bola získaná náhodou. Ďalším spôsobom premýšľania o p je to, že je pravdepodobné, že vaše pozorované výsledky sa odchyľujú od očakávaných výsledkov o množstvo, ktoré urobili výlučne v dôsledku náhodnej zmeny procesu vzorkovania.
Vyhľadajte hodnotu p spojenú s vašou štatistikou testu štvorcov chi-štvorcov pomocou distribučnej tabuľky štvorcov chi-štvorcov. Ak to chcete urobiť, pozrite sa pozdĺž riadku, ktorý zodpovedá vypočítaným stupňom voľnosti. Nájdite hodnotu v tomto riadku najbližšie k štatistike testu. Postupujte podľa stĺpca, ktorý obsahuje túto hodnotu, nahor po horný riadok a odčítajte hodnotu p. Ak je štatistika testu medzi dvoma hodnotami v prvom riadku, môžete odčítať približnú hodnotu p, ktorá je medzi dvoma hodnotami p v hornom riadku.
Porovnajte hodnotu p získanú z tabuľky s kritickou hodnotou p, o ktorej sa predtým rozhodlo. Ak je vaša tabuľková hodnota p nad kritickou hodnotou, dospejete k záveru, že akákoľvek odchýlka medzi hodnotami kategórie vzorky a očakávanými hodnotami bola spôsobená náhodnou odchýlkou a nebola významná. Napríklad, ak ste si vybrali kritickú hodnotu p 0,05 (alebo 5%) a zistili ste tabuľkovú hodnotu 0,20, dospeli by ste k záveru, že nedošlo k žiadnej významnej zmene.