İstatistikler / Testler
Ki-Kare Hesaplayıcı (Bağımsızlık ve Uyum İyiliği)
Sayım değerlerinden oluşan bir çapraz tabloda χ² bağımsızlık testi veya eşit ya da verilen oranlara göre uyum iyiliği testi yapın; χ², serbestlik derecesi, p değeri, beklenen sayımlar ve Cramér'in V'sini görün.
Ki-Kare Hesaplayıcı (Bağımsızlık ve Uyum İyiliği): Her hücrenin, ilişki olmasaydı beklenen sayımı, satır toplamı × sütun toplamı ÷ genel toplam şeklinde hesaplanır. χ², tüm hücreler için (gözlenen − beklenen)² ÷ beklenen değerlerini toplar; serbestlik derecesi (satır sayısı − 1) × (sütun sayısı − 1) olur ve p değeri χ² dağılımından elde edilir. 20, 30 / 30, 20 değerlerinden oluşan 2 × 2 tablo için χ² = 4,00 ve p = 0,0455'tir. Cramér'in V'si, güç ölçüsü olarak χ² değerini 0–1 aralığına ölçeklendirir. Sunucuya hiçbir dosya yüklenmeden tarayıcınızda %100 yerel olarak çalışır.
- Kategori
- Okul ve çalışma araçları
- Çalıştırma sayısı
- Tarayıcınızda
- Maliyet
- Ücretsiz · kayıt gerekmez
- Kullanılabilirlik
- Kullanıma hazır
Tamamen tarayıcınızda çalışır
| 25 | 25 |
| 25 | 25 |
%5 düzeyinde anlamlı (p < 0,05): gerçek bir fark olmasaydı bu sonucun ortaya çıkması düşük olasılıklı olurdu.
χ² testi, gözlenen sayımları etki olmasaydı beklenen sayımlarla karşılaştırır: χ² = Σ (gözlenen − beklenen)² ÷ beklenen. Bağımsızlık testi, bir sayım tablosundan iki kategorik değişkenin ilişkili olup olmadığını; uyum iyiliği testi ise sayımların verilen oranları izleyip izlemediğini sınar. Yüzdeleri değil, ham sayımları kullanın; süreklilik düzeltmesi uygulanmaz.
Uygulamalı örnek
Bir ankette 50 erkeğin 20'si ve 50 kadının 30'u A seçeneğini tercih ediyor. 20, 30 / 30, 20 tablosunda her hücre için beklenen sayı 25, 1 serbestlik derecesi için χ² = 4,00 ve p = 0,046'dır: 5% düzeyinde kıl payı anlamlıdır.
Sayılar yerine ölçümlerin ortalamalarını karşılaştırmak için t-testi hesaplayıcısını kullanın.
Uyum iyiliği
Bir zarın adil olup olmadığını test etmek için zarı 60 kez atın ve altı sayıyı girin: her yüz için beklenen sayı 10'dur. Büyük bir χ², sayıların tesadüfen beklenenden daha fazla eşitlikten uzak olduğunu gösterir.
Birden çok ölçüm grubunu karşılaştırmak için ANOVA hesaplayıcısı bunun karşılığıdır.
Nasıl kullanılır?
- Bağımsızlık (bir tablo) veya uyum iyiliği (tek bir sayım listesi) seçin.
- Sayım değerlerini tablo için her satıra bir satır gelecek şekilde girin; eşit değilse beklenen oranları da girin.
- χ² değerini, serbestlik derecesini, p değerini ve beklenen sayımları okuyun.
Gizlilik ve sınırlamalar
Verileriniz tarayıcınızda kalır.
İlgili araçlar
Sık sorulan sorular
Yüzdeleri kullanabilir miyim?
Hayır: test gerçek sayım değerlerini gerektirir; çünkü 10 kişiden ve 1.000 kişiden elde edilen aynı yüzdeler çok farklı kanıt gücü taşır.
Beklenen sayımlar küçükse ne olur?
Beklenen sayımlar yaklaşık 5'in altına düştüğünde χ² yaklaşımı güvenilirliğini kaybeder; küçük 2 × 2 tabloları için Fisher'in kesin testini kullanın.
Yates düzeltmesi uygulanıyor mu?
Hayır: sonuç, 2 × 2'den büyük tablolar için istatistik programlarının varsayılan olarak raporladığı düzeltilmemiş Pearson χ² değeridir.
Ücretsiz araç · tarayıcınızda kez çalıştırma · hesap gerekmez