Una estadística de prueba con ν grados de libertad se calcula a partir del
datos. Para las pruebas unilatinas de la cola superior, la estadística de prueba se compara con
Un valor de la tabla de valores críticos de cola superior. Para dos lados
pruebas, el estadístico de prueba se compara con los valores de la tabla para
Los valores críticos de la cola superior y la tabla para la crítica de la cola baja
valores.
El nivel de significancia, α, se demuestra con el gráfico
debajo de lo cual muestra una distribución de chi-cuadrado con 3 grados de libertad para
Una prueba de dos lados en el nivel de significancia α = 0.05. Si la prueba
La estadística es mayor que el valor crítico de la cola superior o menor que el
Valor crítico de cola baja, rechazamos la hipótesis nula. Específico
Las instrucciones se dan a continuación.
- Para una prueba de dos lados, encuentre la columna correspondiente a
1-α/2 en la tabla para valores críticos de cola superior y
rechazar la hipótesis nula si la estadística de prueba es mayor que
el valor presentado. Del mismo modo, encuentre la columna correspondiente a
α/2 en la tabla para la cola baja
valores críticos y rechazar la hipótesis nula si la prueba
La estadística es menor que el valor presentado. - Para una prueba unilateral de cola superior, encuentre la columna correspondiente a
1-α en la tabla que contiene crítica de cola superior
y rechazar la hipótesis nula si la estadística de prueba es mayor
que el valor presentado. - Para una prueba unilateral de cola baja, encuentre la columna correspondiente a
α en la cola baja crítica
Tabla de valores y rechazar la hipótesis nula si el calculado
La estadística de prueba es menor que el valor presentado.
¿Qué es el chi cuadrado y para qué sirve?
Y también use su sentido común para asegurarse de tener la respuesta correcta.
Hay un método divertido para calcular una raíz cuadrada que se vuelve cada vez más precisa cada vez:
- Nuestro primer intento nos llevó de 4 a 3.25
- Ir de nuevo (b a e) nos lo consigue: 3.163
- Ir de nuevo (b a e) nos lo consigue: 3.1623
Y así, después de 3 veces, la respuesta es 3.1623, lo cual es bastante bueno, porque:
Ahora… ¿por qué no intentas calcular la raíz cuadrada de 2 de esta manera?
¿Qué pasa si tenemos que adivinar la raíz cuadrada para un número difícil como «82,163»…?
En ese caso, podríamos pensar que «82,163» tiene 5 dígitos, por lo que la raíz cuadrada puede tener 3 dígitos (100×100 = 10,000), y la raíz cuadrada de 8 (el primer dígito) es aproximadamente 3 (3×3 = 9), por lo que 300 IS es un buen comienzo.
El 4 de abril de 2016 es un día de raíz cuadrada, porque la fecha se parece al 4/4/16
¿Cómo usar las tablas de chi cuadrado?
Todos los valores esperados son al menos 5, por lo que podemos usar la distribución de chi-cuadrado para aproximar la distribución de muestreo. Nuestros resultados son ( chi^2 (3) = 1.8 ). (p = 0.615 ). Debido a que nuestro valor p es mayor que el nivel alfa estándar de 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. No hay evidencia de que las proporciones sean diferentes en la población.
El ejemplo anterior probó proporciones iguales de población. Minitab también tiene la capacidad de realizar una prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado cuando las proporciones de la población hipotética no son todas iguales. Para hacer esto, puede optar por probar proporciones especificadas o usar proporciones basadas en recuentos históricos.
Una empresa que vende bulbos de tulipán afirma que tiene proporciones iguales de bombillas blancas, rosadas y moradas y que llena los pedidos de los clientes seleccionando al azar las bombillas de la población de todas sus bombillas.
Pedió 30 bombillas y recibió 16 blanco, 8 rosa y 6 púrpura.
¿Hay evidencia de que las bombillas que recibió no fueron seleccionadas al azar de una población con una proporción igual de cada color?
Use Minitab para realizar una prueba de hipótesis para abordar esta pregunta de investigación.
Revisaremos cada uno de los pasos en la prueba de hipótesis:
(H_0 colon p_ {white} = p_ {rosa} = p_ {púrpura} = dfrac {1} {3} )
(H_a colon ) al menos uno (p_i ) no es ( dfrac {1} {3} )
Podemos usar la hipótesis nula para verificar la suposición de que todos los recuentos esperados son al menos 5.
¿Qué es una tabla de chi cuadrado?
La prueba/distribución de $ chi^2 $ se conoce como «chi-cuadrado» (con más frecuencia) o «chi-cuadrado» (con menos frecuencia).
Nota 2 En este artículo de Peter Scott hace la siguiente afirmación (sin corroboración):
La notación de $ chi^2 $ es tradicional y posiblemente engañosa. Es una variable estadística única, y no el cuadrado de alguna cantidad. Por lo tanto, no es chi al cuadrado, sino chi-cuadrado. La notación es simplemente sugerente de su construcción como la suma de los cuadrados de los términos. Tal vez hubiera sido mejor, históricamente, haberlo llamado $ xi $ o $ zeta $.
Algunas pruebas que sugieren que se llamaba por primera vez «Chi-Square», y solo más tarde se usó «Chi-Squared», es el hecho de que en Mathscinet el primer artículo con «Chi-Squared» en el título se publicó en 1958, mientras que » Chi-square «se usa en el título de artículos a partir de 1940 en adelante.
Es una variable estadística única, y no el cuadrado de alguna cantidad.
No estoy seguro de la historia, o el nombre propio (cualquiera de las variaciones me parece bien), pero esta declaración simplemente no es cierta. En primer lugar, para cualquier variable aleatoria no negativa, siempre puede definir otra variable aleatoria por su raíz cuadrada. Más específicamente, para cualquier variable aleatoria $ chi^2 sim text {chisq} (n) $ también es cierto que $ chi equiv sqrt { chi^2} sim text {chi} (n ) $, y claramente tiene $ chi^2 = ( chi)^2 $, por lo que cualquier variable aleatoria Chi cuadrado es el cuadrado de una variable aleatoria CHI correspondiente.
¿Cuándo se debe utilizar chi cuadrado de contingencia?
En el Feng Shui, la relación humana se considera a su entorno. Es importante diseñar esto de tal manera que sea agradable y beneficioso para los humanos y la circulación del Qi (flujo) en el cuerpo y, por lo tanto, el medio ambiente está influenciado favorablemente. Los efectos desfavorables o dañinos también deben eliminarse. Por ejemplo, el Feng Shui habla del «Qi malo del baño» cuando se consideran las influencias dañinas que provienen de un baño.
En muchas artes marciales del Lejano Oriente, la percepción consciente y el control sobre el QI juegan un papel. Ejemplos son en particular las artes marciales internas, como el Taijiquan y Aikidō, pero también las habilidades de lucha de Shaolin.
Por un lado, practicar el arte marcial debe fortalecer y armonizar el flujo del Qi, por otro lado, el practicante también debería poder usar el Qi para las artes marciales. Por ejemplo, la capacidad de un luchador para poder cortar tablas gruesas con una sola caída y no lastimarse a sí mismos, y no lesionarse, se atribuye al hecho de que puede concentrar el Qi en un área estrecha de El borde de la mano. Además de la liberación de la fuerza, la fuerza del Qi también es evidente en la atención del flujo de Qi en una situación de conflicto, lo que permite al artista marcial percibir las intenciones del oponente en una etapa temprana. Algunas artes marciales como el Aikidō desarrollaron el principio de Aiki, es decir, H. La coordinación del movimiento en el Qi universal con el propósito de armonizar las energías del controlador. [4]
Con una armonía perfecta de ambas fuerzas, el flujo de Qi en el cuerpo también está equilibrado. El modelo de la medicina tradicional china supone que el cuerpo humano tiene en el círculo funcional interno o «elementos», que corresponden a un flujo de energía, que a veces corre en la superficie del cuerpo y a veces ligeramente debajo. Según la vista Daoist, los carriles más importantes son el sirviente y el manillar. Estos canales del flujo de energía se denominan «pautas» o «meridiane». Estas ideas contradicen el conocimiento científico sobre la función y la estructura del cuerpo humano.
La enfermedad es un producto de la interrupción de este río armonioso. Según este punto de vista, la enfermedad u. Debido a la falta de flujo de Qi, al estancarse, debido a la falta de Qi en sí o por Qi consumido que no se derivó. Por lo tanto, el TCM trata de curar enfermedades físicas a través de diversas prácticas que apuntan a equilibrar el flujo de Qi en el cuerpo. Algunas de estas técnicas contienen medicina de plantas, dietas especiales y enseñanzas nutricionales, así como acupuntura. Dado que no se puede aumentar un Qi previamente nacido en el SO, el TCM es muy crítico con el TCM. No deben llevarse a cabo en la vida cotidiana, sino que solo sirven a fines espirituales, por ejemplo para la meditación.
¿Cómo hacer la prueba Chi cuadrada?
A continuación, necesitamos calcular la estadística de chi-cuadrado.
Para hacer esto, simplemente agregue todos los valores que se calcularon recientemente en el Paso 3.
= Suma (K3: L4)
Entonces, la estadística de chi-cuadrado para mi ejemplo fue 4.85, cuando se redondeó.
Aquí, los grados de libertad se calculan restando en primer lugar 1 del número de filas en la prueba, y multiplican esta respuesta por el número de columnas en la prueba Resta 1.
Entonces, para mi ejemplo, tengo 2 filas y 2 columnas. Esto significa resolver mis grados de libertad, uso el siguiente cálculo (puede realizar esto manualmente, ya que son matemáticas muy simples).
(2-1) x (2-1)
Lo que da una respuesta de 1. Entonces, este ejemplo tiene un grado de libertad de 1.
El paso final para realizar la prueba de chi-cuadrado es tomar la estadística de chi-cuadrado y los grados de valores de libertad, y resolver el valor p.
Para hacer esto en Excel, puede usar la función chisq.dist.rt.
= Chisq.dist.rt (x, deg_freedom)
- X-La celda que contiene el valor de chi-cuadrado
- DEG_FREEDOM: la celda que contiene los grados de valor de libertad
En mi ejemplo, obtengo un valor p de 0.028, cuando está redondeado.
Hay una función que puede usar para calcular el valor p de chi-cuadrado simplemente utilizando los valores de tabla observados y esperados.
= Chisq.test (real_range, esperado_range)
- X-La celda que contiene el valor de chi-cuadrado
- DEG_FREEDOM: la celda que contiene los grados de valor de libertad
¿Cómo se hace la prueba de chi cuadrada?
Varios autores ofrecen criterios para averiguar si una prueba es válida, ver, por ejemplo, [PDF] el poder de las estadísticas de prueba de bondad de ajuste categórica p. 19 (p. 11 del cap. 2), Michael C. Steele. Generalmente usamos el criterio de Cochran de 1954 según el cual todas las clases I, J deben tener un valor teórico no cero (es, J ≥ 1), y que el 80 % de las clases deben tener un valor teórico mayor o igual a 5:
Cuando el número de clases es pequeño, esto equivale a decir que todas las clases deben contener una fuerza laboral teórica mayor o igual a 5.
Se han propuesto otros valores para la fuerza laboral teórica mínima: 5 o 10 para todos (Cochran, 1952), 10 (Cramér, 1946) o 20 (Kendall, 1952). En todos los casos, estos valores son arbitrarios.
Algunos autores han propuesto criterios basados en simulaciones, por ejemplo:
- La fuerza laboral teórica mayor de 5R/K para cada clase, donde R es el número de clases que tienen una fuerza laboral mayor o igual a 5 y k es el número de categorías (Yarnold, 1970);
- N2/K ≥ 10, donde n es la fuerza laboral total y K sigue siendo el número de categorías (Koehler y Larntz, 1980);
- Las recomendaciones más recientes son, por ejemplo, en P. Greenwood y M. Nikulin, una guía para las pruebas de chi cuadrado, (1996), John Wiley and Sons.
El desarrollo de los métodos bayesianos solo se puede usar cuando tiene pocos datos en la mano que ha publicado una prueba de plausibilidad llamada PSI-Test, que señala Myron Tribes que se vuelve asintóticamente idéntica a χ2 a medida que aumenta el número de datos [8].
La prueba de informe de probabilidad es, por lo tanto, una prueba asintótica que se vuelve idéntica a χ2. Prueba si hay evidencia de la necesidad de pasar de un modelo simple a un modelo más complejo (en otras palabras, si el modelo simple está anidado en un modelo más complejo).
¿Cuándo se hace la prueba de chi cuadrado?
Puede usar la prueba cuando tiene recuentos de valores para dos variables categóricas.
Sí. Si solo tiene una tabla de valores que muestra recuentos de frecuencia, puede usar la prueba.
La prueba de independencia KHI-TWO verifica si es probable que dos variables estén vinculadas o no. Tenemos un recuento para dos variables categóricas o nominales. También tenemos la idea de que las dos variables no están vinculadas. La prueba nos da la forma de decidir si nuestra idea es plausible o no.
Las secciones a continuación detallan los elementos que necesitamos para llevar a cabo la prueba, cómo realizar la prueba, comprender los resultados, los detalles estadísticos y los valores de comprensión p.
Para la prueba de independencia KHI-TWO, necesitamos dos variables. Nuestra idea es que las variables no estén vinculadas. He aquí algunos ejemplos :
- Tenemos una lista de géneros cinematográficos, esta es nuestra primera variable. Nuestra segunda variable es si los espectadores de este tipo de películas compraron bocadillos en el cine. Nuestra idea (o, en términos estadísticos, nuestra hipótesis cero) es que el tipo de película y la posible compra de bocadillos por parte de los espectadores no están vinculados. El propietario del cine desea hacer una estimación del número de bocadillos para comprar. Si las compras de bocadillos no están vinculadas a los tipos de películas, la estimación será más simple que si los tipos de películas tienen un efecto en las ventas de bocadillos.
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