Definicja
Test chi-kwadrat to test statystyczny używany do określenia, czy istnieje istotny związek między dwiema zmiennymi kategorycznymi. Porównuje częstości, które faktycznie obserwujesz w danych, z częstościami, jakich oczekiwałbyś, gdyby nie było żadnego związku.
Jak to działa
Organizujesz dane w tabele obserwowanych liczebności, obliczasz oczekiwane liczebności (co zobaczyłbyś, gdyby zmienne nie były powiązane) i mierzysz, jak bardzo obserwowane wartości odbiegają od oczekiwanych.
Szkoła przeprowadza ankietę wśród 200 uczniów dotyczącą preferowanego przedmiotu i płci.
Gdyby preferencje przedmiotowe były niezależne od płci, oczekiwałbyś mniej więcej równych proporcji. Test chi-kwadrat oblicza, czy rzeczywisty wzorzec różni się wystarczająco od tego oczekiwania.
Wynik: chi-kwadrat = 8,4, wartość p = 0,015. Ponieważ p < 0,05, istnieje statystycznie istotny związek między płcią a preferencją przedmiotu w tej próbie.
Dlaczego to ważne
Test chi-kwadrat jest jednym z najczęściej stosowanych testów dla danych kategorycznych. Badacze rynku używają go do sprawdzenia, czy preferencje produktowe różnią się w zależności od grupy demograficznej. Badacze medyczni używają go do testowania, czy wynik leczenia jest związany z cechami pacjenta.
W przeciwieństwie do testów działających na danych liczbowych (jak test t), test chi-kwadrat działa na liczebnościach i kategoriach. To czyni go niezbędnym, gdy dane obejmują grupy, etykiety lub wyniki tak/nie zamiast pomiarów ciągłych.
Użyj testu chi-kwadrat, gdy musisz sprawdzić, czy dwie zmienne kategoryczne są ze sobą powiązane. To podstawowy test dla danych liczebnościowych zorganizowanych w tabelach.