Die Verwendung statistischer Tabellen ist in vielen Statistikkursen ein häufiges Thema. Obwohl Software Berechnungen durchführt, ist die Fähigkeit, Tabellen zu lesen, immer noch wichtig. Wir werden sehen, wie eine Wertetabelle für eine Chi-Quadrat-Verteilung verwendet wird, um einen kritischen Wert zu bestimmen. Die Tabelle, die wir verwenden werden, ist befindet sich hierAndere Chi-Quadrat-Tische sind jedoch so angelegt, dass sie diesem sehr ähnlich sind.
Kritischer Wert
Die Verwendung einer Chi-Quadrat-Tabelle, die wir untersuchen werden, dient dazu, einen kritischen Wert zu bestimmen. Kritische Werte sind in beiden Fällen wichtig Hypothesentests und Vertrauensintervalle. Bei Hypothesentests gibt ein kritischer Wert die Grenze an, wie extrem eine Teststatistik ist, um die Nullhypothese abzulehnen. Für Konfidenzintervalle ist ein kritischer Wert einer der Bestandteile, die bei der Berechnung einer Fehlerquote berücksichtigt werden.
Um einen kritischen Wert zu bestimmen, müssen wir drei Dinge wissen:
- Die Anzahl der Freiheitsgrade
- Die Anzahl und Art der Schwänze
- Das Signifikanzniveau.
Freiheitsgrade
Der erste wichtige Punkt ist die Anzahl der Freiheitsgrade. Diese Nummer sagt uns, welche der zählbar unendlich viele Chi-Quadrat-Verteilungen, die wir in unserem Problem verwenden sollen. Die Art und Weise, wie wir diese Zahl bestimmen, hängt von dem genauen Problem ab, das wir verwenden Chi-Quadrat-Verteilung mit. Es folgen drei gängige Beispiele.
- Wenn wir eine machen PassgenauigkeitstestDann ist die Anzahl der Freiheitsgrade eins weniger als die Anzahl der Ergebnisse für unser Modell.
- Wenn wir a konstruieren Konfidenzintervall für eine PopulationsvarianzDann ist die Anzahl der Freiheitsgrade eins weniger als die Anzahl der Werte in unserer Stichprobe.
- Für ein Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit Von zwei kategorialen Variablen haben wir eine Zwei-Wege-Kontingenztabelle mit r Zeilen und c Säulen. Die Anzahl der Freiheitsgrade ist (r - 1)(c - 1).
In dieser Tabelle entspricht die Anzahl der Freiheitsgrade der Zeile, die wir verwenden werden.
Wenn die Tabelle, mit der wir arbeiten, nicht die genaue Anzahl der Freiheitsgrade anzeigt, die unser Problem erfordert, verwenden wir eine Faustregel. Wir runden die Anzahl der Freiheitsgrade auf den höchsten angegebenen Wert ab. Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben 59 Freiheitsgrade. Wenn unsere Tabelle nur Linien für 50 und 60 Freiheitsgrade enthält, verwenden wir die Linie mit 50 Freiheitsgraden.
Schwänze
Das nächste, was wir berücksichtigen müssen, ist die Anzahl und Art der verwendeten Schwänze. Eine Chi-Quadrat-Verteilung ist nach rechts geneigt, daher werden üblicherweise einseitige Tests mit dem rechten Schwanz verwendet. Wenn wir jedoch ein zweiseitiges Konfidenzintervall berechnen, müssen wir a berücksichtigen zweiseitiger Test mit einem rechten und einem linken Schwanz in unserer Chi-Quadrat-Verteilung.
Vertrauensniveau
Die letzte Information, die wir wissen müssen, ist das Maß an Vertrauen oder Bedeutung. Dies ist eine Wahrscheinlichkeit, die typischerweise mit bezeichnet wird Alpha. Wir müssen diese Wahrscheinlichkeit (zusammen mit den Informationen zu unseren Schwänzen) in die richtige Spalte für unsere Tabelle übersetzen. Oft hängt dieser Schritt davon ab, wie unsere Tabelle aufgebaut ist.
Beispiel
Zum Beispiel betrachten wir einen Anpassungstest für einen zwölfseitigen Würfel. Unsere Nullhypothese ist, dass alle Seiten gleich wahrscheinlich gewürfelt werden und daher jede Seite eine Wahrscheinlichkeit von 1/12 hat, gewürfelt zu werden. Da es 12 Ergebnisse gibt, gibt es 12 -1 = 11 Freiheitsgrade. Dies bedeutet, dass wir für unsere Berechnungen die mit 11 gekennzeichnete Zeile verwenden.
Ein Fit-Test ist ein einseitiger Test. Der Schwanz, den wir dafür verwenden, ist der richtige Schwanz. Angenommen, das Signifikanzniveau beträgt 0,05 = 5%. Dies ist die Wahrscheinlichkeit im rechten Ende der Verteilung. Unsere Tabelle ist für die Wahrscheinlichkeit im linken Schwanz eingerichtet. Die linke Seite unseres kritischen Wertes sollte also 1 - 0,05 = 0,95 sein. Dies bedeutet, dass wir die Spalte entsprechend 0,95 und Zeile 11 verwenden, um einen kritischen Wert von 19,675 zu erhalten.
Wenn die Chi-Quadrat-Statistik, die wir aus unseren Daten berechnen, größer oder gleich 19,675 ist, lehnen wir die Nullhypothese mit einer Signifikanz von 5% ab. Wenn unsere Chi-Quadrat-Statistik kleiner als 19.675 ist, dann wir nicht ablehnen die Nullhypothese.