Ki-Kare Bağımsızlık Testi Hesaplama

Bu hesaplama hakkında

Pearson ki-kare bağımsızlık testi, bir olasılık tablosundaki iki kategorik değişkenin istatistiksel olarak ilişkili mi yoksa bağımsız mı olduğunu, gözlenen hücre sayılarını gerçekten hiçbir ilişki olmasaydı beklenecek sayılarla (satır ve sütun toplamlarından türetilen beklenen sayılar) karşılaştırarak kontrol eder. χ² = Σ(gözlenen − beklenen)²/beklenen test istatistiği, gerçek veri bu bağımsızlık varsayımından ne kadar sapıyorsa o kadar büyür ve bir p-değeri elde etmek için ki-kare dağılımıyla karşılaştırılır; Cramér V ise bu ilişkiyi, p-değerinin aksine örneklem büyüklüğüyle otomatik olarak büyümeyen 0-1 aralığında bir etki büyüklüğüne ölçekler.

Bu hesap makinesi bir 2×2 tablonun dört hücre sayısını alarak χ² istatistiğini, p-değerini ve Cramér V'yi döndürür. Kategorik sonuçlu anket veya deney verisi analiz eden araştırmacılar, kampanya yanıtının segmente göre farklılaşıp farklılaşmadığını test eden pazar araştırmacıları ve hipotez testi konusunu işleyen istatistik öğrencileri, tedavi grubu ve sonuç ya da cinsiyet ve tercih gibi iki ikili değişken arasında gözlenen bir ilişkinin gerçek mi yoksa tesadüften mi kaynaklandığını belirlemek için bu aracı kullanır.