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카이 제곱 검정은 두 변수가 수집 된 자료를 변수와 관련이없는 것으로 예상되는 것과 비교할 때 관련됩니다. 카이 제곱 테스트의 결과를보고 할 때 사용 된 특정 용어 및 구문을 학습함으로써 이해하기 쉬운 명확한 방법으로 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 과일의 종류가 당신이 좋아하는 히트 곡의 구매에 영향을 주는지 알고 싶다면, 블루 베리, 사과 및 파인애플 비트로 맛을 테스트하고, 카이 제곱 분석을 완료하고, 관습에 따라 결과를보고 할 수 있습니다 과학적 근거.
지침
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데이터를 행과 열로 구성하십시오. 이 예에서는 각 그룹당 20 명의 60 명의 사람들로 테스트를 수행했습니다. "구입하다"및 "구입하지 마십시오"라는 두 개의 열과 과일 한 개당 하나씩 세 개의 행을 만듭니다. 6 개의 셀에 샘플 데이터를 입력하십시오.
블루 베리 : 10 개 구매 / 10 사과를 사지 마십시오 : 5 개 구매 / 15 파인애플 구매하지 : 2 개 구매 / 18 개 구매하지 마세요
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그들이 작동했다면 맛보기에 대한 예상 결과를 계산하십시오. 총 행을 각 셀의 총 열 수에 곱하고이 수를 테이블의 총 관측 수로 나눕니다. 예 :
칼럼 구매 : (20 x 17) / 60 = 5.67 칼럼 No 구매 : (20 x 43) / 60 = 14.33
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6 개의 셀 각각에 대한 카이 제곱 값을 계산하십시오. 관찰 값에서 예상 값을 뺀 결과를 조정하고 예상 값으로 나눕니다. 예 :
블루 베리 구매 : (10 - 5.66) ^ 2 / 5.67 = 3.33 사과 구입 : (5 - 5.66) ^ 2 / 5.67 = 0.08 파인애플 구매 : (2 - 5.66) ^ 2 / 5.67 = 2.37
블루 베리를 사지 마십시오 : (10 - 14.33) ^ 2 / 14.33 = 1.31 사과를 사지 마십시오 : (15 - 14.33) ^ 2 / 14.33 = 0.03 파인애플을 사지 마십시오 : (18 - 14.33) ^ 2 / 14.33 = 0.94
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합계를 얻으려면 각각의 카이 제곱 값을 더하십시오. 이 예에서는 8.06입니다. 자유도를 계산하십시오. 총 그룹 수에서 1을 뺀 숫자입니다 (예 : 2). 알파 수준 또는 허용 가능한 오류 수를 선택하십시오. 일반적인 알파 수준은 .05입니다.
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카이 제곱 차트를 사용하여 왼쪽 행의 자유도와 위쪽 열의 알파 레벨 간의 교차점을 봅니다. 자유도 2와 0.55의 교차점에서 값은 5.99입니다. 4 단계의 현재 값이 5.99 이상이면이 예에서 .05 수준에서 유의미한 것으로 간주됩니다.
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변수 사이의 관계를 평가하기 위해 카이 제곱 테스트를 수행 한 것으로 명시하십시오 (이 예에서는 과일 맛 및 비트 구매 선호). 결과가 중요한지 아닌지보고하십시오. 자유도, 쉼표, 문자 "n", 등호 및 전체 관측 수를 괄호 안에 표시합니다. 다음에 등호, 카이 제곱의 계산 된 현재 값, 쉼표, 문자 "p", 부호 미만 및 "p"값이 사용됩니다. 이 예 : 과일 맛과 노크 선호도 사이의 연관성을 카이 제곱 검정을 사용하여 조사했습니다. 두 변수 사이의 관계는 유의 한 (3, n = 60) = 8.06, p <.05이었다.
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어떤 그룹이 가장 높은 카이 제곱 값을 가졌는지에 대한 표시를하십시오. 이 예에서 사람들은 블루 베리 풍미 비트를 구매할 확률이 훨씬 높다고 말합니다.