NộI Dung
Thống kê là nghiên cứu về xác suất được sử dụng để xác định khả năng xảy ra sự kiện. Có nhiều cách khác nhau để kiểm tra xác suất và thống kê, với một trong những cách nổi tiếng nhất là kiểm tra Chi-Square. Giống như bất kỳ bài kiểm tra thống kê nào, bài kiểm tra Chi-Square phải cân nhắc mức độ tự do trước khi đưa ra quyết định thống kê.
Lòng tốt để phù hợp
Chi-Square được sử dụng để kiểm tra và so sánh hai loại dữ liệu khác nhau: dữ liệu được quan sát và dữ liệu dự kiến. Nó đo lường cái được gọi là sự tốt đẹp của người Viking để phù hợp với điều đó là sự khác biệt giữa những gì bạn mong đợi và những gì đã được quan sát. Ví dụ, theo thống kê, nếu bạn lật một đồng xu 50 lần, bạn sẽ nhận được 25 đầu và 25 đuôi. Tuy nhiên, bạn thực sự lật một đồng xu 50 lần và nó rơi vào đuôi 19 lần và trên đuôi 31 lần. Sử dụng dữ liệu này, một nhà thống kê có thể đưa ra giả thuyết về lý do tại sao những khác biệt này xảy ra.
Độ tự do
Độ tự do là các phép đo số lượng giá trị trong thống kê có thể tự do thay đổi mà không ảnh hưởng đến kết quả của thống kê. Các thử nghiệm thống kê, bao gồm Chi-Square, thường dựa trên các ước tính rất chính xác dựa trên nhiều mẩu thông tin quan trọng khác nhau. Các nhà thống kê sử dụng các ước tính này để tạo ra các công thức thống kê tính toán kết quả cuối cùng của phân tích thống kê của họ. Thông tin được sử dụng trong phân tích có thể khác nhau, nhưng phải luôn có ít nhất một loại thông tin cố định; phần còn lại của các thể loại là mức độ tự do. Điều này rất quan trọng vì mặc dù số liệu thống kê là một khoa học toán học, nó thường dựa trên các giả thuyết có thể khó tính toán chính xác.
Tính toán
Tính toán mức độ tự do trong bài kiểm tra Chi-Square rất đơn giản. Tìm có bao nhiêu loại bạn có trong phân tích thống kê của bạn và trừ nó một loại. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang nghiên cứu tỷ lệ sinh dự kiến của voi so với tỷ lệ sinh quan sát được. Các danh mục bao gồm độ tuổi của người mẹ, tuổi của người cha và giới tính của con cái họ được sinh ra. Điều đó cung cấp cho bạn ba loại trong nghiên cứu của bạn. Trừ một từ đó để có được hai như mức độ tự do của bạn. Về cơ bản, bạn càng có nhiều danh mục trong nghiên cứu của mình, bạn càng có nhiều mức độ tự do để thử nghiệm trong phân tích thống kê sau này.
Tầm quan trọng
Độ tự do rất quan trọng trong thử nghiệm Chi-Square vì các kết quả quan sát được thường khác biệt đáng kể so với kết quả dự kiến và các mức độ tự do này là cần thiết để kiểm tra các tình huống giả định khác nhau. Về cơ bản, bạn có thể lấy dữ liệu bạn đã thu thập để phân tích và sử dụng lại chúng để thực hiện phân tích thống kê khác. Những nghiên cứu mới này có thể giúp giải thích sự khác biệt giữa kết quả dự kiến và kết quả quan sát đầy đủ hơn.