के बारे में अधिक अफ़मत्रा नता

स्वतंत्रता का ची-स्क्वायर दो चर के बीच एसोसिएशन की डिग्री का आकलन करने के लिए श्रेणीबद्ध चर के लिए उपयोग किया जाने वाला एक परीक्षण है।कभी-कभी, स्वतंत्रता के एक ची-स्क्वायर परीक्षण को भिन्नताओं की समरूपता के लिए ची-स्क्वायर परीक्षण के रूप में संदर्भित किया जाता है, लेकिन वे गणितीय रूप से समकक्ष होते हैं।परीक्षण का विचार नमूना जानकारी (देखे गए डेटा) की तुलना करना है, उन मूल्यों के साथ जो अपेक्षित होंगे यदि दो चर वास्तव में स्वतंत्र थे।स्वतंत्रता के ची-स्क्वायर परीक्षण के मुख्य गुण हैं:

• परीक्षण सांख्यिकीय का वितरण ची-स्क्वायर वितरण है, जिसमें \((r-1)\times(c-1)\) स्वतंत्रता की डिग्री है, जहां R पंक्तियों की संख्या है और C स्तंभों की संख्या है


• ची-स्क्वायर वितरण सामान्य वितरण और एफ-वितरण के साथ-साथ आंकड़ों में सबसे महत्वपूर्ण वितरणों में से एक है


• स्वतंत्रता का ची-स्क्वायर परीक्षण सही-पूंछ है

ची-स्क्वायर स्टेटिस्टिक के लिए सूत्र है

\[\chi^2 = \sum_{i,j=1}^n \frac{(O_{ij}-E_{ij})^2 }{E_{ij} }\]

इस परीक्षण के लिए सबसे आम उपयोगों में से एक यह आकलन करना है कि दो श्रेणीबद्ध चर काफी संबंधित हैं या नहीं।

आमतौर पर स्वतंत्रता के लिए ची-स्क्वायर परीक्षण को एक के रूप में संदर्भित किया जाता है 2-क परीक्षा।यदि आपके पास एक-तरफ़ा क्रॉसस्टैबुलेशन है, तो आपको एक का उपयोग करना चाहिए फिट की अच kbamay के ची ची-स ।

यदि आपने डेटा जोड़ा है तो क्या होगा?

यदि आपने डेटा युग्मित किया है, तो ची-स्क्वायर कैलकुलेटर का उपयोग करने के बजाय, आपको इसका उपयोग करना चाहिए मैकनेमर पर ।