NộI Dung
Chi bình phương, được gọi đúng hơn là Pearsons chi-vuông test, là một phương tiện đánh giá thống kê dữ liệu. Nó được sử dụng khi dữ liệu phân loại từ một mẫu được so sánh với kết quả mong đợi hoặc "đúng". Ví dụ: nếu chúng tôi tin rằng 50 phần trăm của tất cả các hạt thạch trong thùng là màu đỏ, một mẫu 100 hạt từ thùng đó sẽ chứa khoảng 50 màu đỏ. Nếu số của chúng tôi khác với 50, kiểm tra Pearsons cho chúng tôi biết nếu giả định 50 phần trăm của chúng tôi là nghi ngờ, hoặc nếu chúng tôi có thể quy sự khác biệt mà chúng tôi thấy với sự thay đổi ngẫu nhiên bình thường.
Giải thích giá trị Chi-Square
Xác định mức độ tự do của giá trị chi bình phương của bạn. Nếu bạn đang so sánh kết quả cho một mẫu duy nhất với nhiều loại, thì mức độ tự do là số lượng loại trừ 1. Ví dụ: nếu bạn đang đánh giá sự phân phối màu trong một lọ thạch và có bốn màu, thì độ tự do sẽ là 3. Nếu bạn so sánh dữ liệu dạng bảng thì mức độ tự do bằng số lượng hàng trừ đi 1 nhân với số cột trừ đi 1.
Xác định giá trị p quan trọng mà bạn sẽ sử dụng để đánh giá dữ liệu của mình. Đây là xác suất phần trăm (chia cho 100) rằng một giá trị chi bình phương cụ thể có được chỉ bằng cơ hội. Một cách nghĩ khác về p là xác suất mà các kết quả quan sát được của bạn bị lệch so với kết quả dự kiến bởi số lượng mà chúng đã làm chỉ do sự thay đổi ngẫu nhiên trong quá trình lấy mẫu.
Tra cứu giá trị p liên quan đến thống kê kiểm tra chi bình phương của bạn bằng bảng phân phối chi bình phương. Để làm điều này, hãy nhìn dọc theo hàng tương ứng với mức độ tự do được tính toán của bạn. Tìm giá trị trong hàng này gần nhất với thống kê kiểm tra của bạn. Theo dõi cột chứa giá trị đó lên trên hàng trên cùng và đọc giá trị p. Nếu thống kê kiểm tra của bạn ở giữa hai giá trị trong hàng ban đầu, bạn có thể đọc ra một giá trị p gần đúng trung gian giữa hai giá trị p ở hàng trên cùng.
So sánh giá trị p thu được từ bảng với giá trị p tới hạn đã quyết định trước đó. Nếu giá trị p bảng của bạn cao hơn giá trị tới hạn, bạn sẽ kết luận rằng mọi sai lệch giữa các giá trị loại mẫu và giá trị dự kiến là do biến đổi ngẫu nhiên và không đáng kể. Ví dụ: nếu bạn chọn giá trị p tới hạn 0,05 (hoặc 5%) và tìm thấy giá trị bảng là 0,20, bạn sẽ kết luận rằng không có biến thể đáng kể.