Comment tirer le Chi - Square

Le test du chi carré est une méthode statistique utilisée pour tester une distribution observée contre une répartition déterminée par une hypothèse nulle . Les scientifiques cherchent à savoir si une distribution observée est aléatoire ou non utiliser chi carré abondamment . Par exemple , un géographe à essayer de découvrir si la distribution des pommiers sur une colline est liée à la nature du sol va utiliser le test de chi carré . Instructions
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Créer une hypothèse nulle . Une hypothèse nulle exprime exactement ce que vous voulez étudier .

Par exemple, votre recherche montre qu'il peut y avoir un lien entre le type de sol et où les agriculteurs cultivent des fraises . Les hypothèses nulles seraient «La fréquence des fermes culture des fraises n'est pas liée au type de sol . "
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établir exactement ce que vous devez enregistrer et créer une feuille de données sur lequel l'enregistrer . Par exemple, pour enquêter sur le type de sol et la culture des fraises , enregistrer le type de sol et le nombre d'exploitations vos fraises croissance identifiés sur ce type de sol . Attribuer chaque tapez un sol " numéro de la catégorie . " Par exemple , une feuille de données terminé peut ressembler à ceci :

1 : Type de sol = sable : Nombre de producteurs de fraises = 15

2 : Type de sol = Clay : Nombre de producteurs de fraises = 5 Photos

3 : ​​Type de sol = Peat : Nombre de producteurs de fraises = 12

4 : Type de sol = Loam : Nombre de producteurs de fraises = 7 Photos

5 : Type de sol calcaire = : Nombre de producteurs de fraises = 1
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Déterminer la fréquence «attendue» . La fréquence attendue est le nombre total d'observations divisé par le nombre de zones . Par exemple , un total de 40 observations et cinq zones différentes donne une fréquence attendue de huit - . 40/5 = 8
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Soustraire la fréquence observée de la fréquence prévue pour chaque zone

Par exemple, une fréquence observée de 15 et une fréquence attendue de huit donne un observé - fréquence attendue of 7 - 15-8 = 7
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quadrature du ( observée - attendue ) pour chaque région de fréquence . Par exemple, si la zone 1 a une fréquence observée de 15 et une fréquence prévue de huit ans, l'observé - fréquence attendue est de sept , et sept au carré = 49 En utilisant les données de l'exemple de l'étape 2 , les données seraient maintenant ressembler à ceci :

type de sol Observée attendus Obs - Exp ^ 2

Sable 15 8 49 Photos

Clay 5 8 9

Peat 12 8 16 Photos

loam 7 8 1

calcaire 1 8 49
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Ajouter les ( observée - attendue ) ^ 2 valeurs ensemble, puis diviser le total par la fréquence attendue . En utilisant les données de l'étape 5 , le calcul est ( 49 + 9 + 16 + 1 + 49 ) /8 qui résout à 124 /8, soit 15,5 .
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Calculer le " degré de liberté " valeur en soustrayant un du nombre de catégories dans votre enquête. Dans cet exemple, il existe cinq catégories de sol , de sorte que le degré de valeur de la liberté est de quatre - 5 - 1 = 4 Utilisez une table des valeurs critiques pour chi carré pour identifier la valeur de vos degrés de liberté avec une probabilité de 0,05. Si la valeur du chi carré calculée est supérieure à la valeur de la table , puis il ya moins d'une probabilité de la relation étant aléatoire 0,05 . En d'autres termes , la relation est dû au facteur vous étudié. En utilisant les données de l'exemple , la valeur de probabilité de 0,05 à quatre degrés de liberté est 9,4877 . La valeur calculée de 15,5 est supérieur à 9,4877 donc il ya moins d'une chance de 0,05 pour cent que la relation est aléatoire . Il existe un lien entre le type de sol et la culture des fraises .