Ujian Chi Square dalam Excel

Ujian Chi-Square dengan Excel

Uji Chi-Square di excel adalah ujian bukan parametrik yang paling biasa digunakan untuk membandingkan dua atau lebih pemboleh ubah untuk data yang dipilih secara rawak. Ini adalah jenis ujian yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih pemboleh ubah, ini digunakan dalam statistik yang juga dikenal sebagai Chi-Square P-value, dalam excel kita tidak mempunyai fungsi inbuilt tetapi kita dapat menggunakan formula untuk melakukan ujian chi-square secara cemerlang dengan menggunakan formula matematik untuk Ujian Chi-Square.

Jenis-Jenis

  1. Ujian Chi-Square untuk kebaikan
  2. Ujian Chi-Square untuk kebebasan dua pemboleh ubah.

# 1 - Uji Chi-Square untuk kebaikan

Ini digunakan untuk melihat jarak sampel yang sesuai dengan populasi. Simbol ujian Chi-Square adalah (2). Ini adalah jumlah semua ( Kiraan yang diperhatikan - Kiraan yang diharapkan) 2 / Kiraan yang diharapkan.

  • di mana k-1 darjah kebebasan atau DF.
  • Di mana Oi adalah frekuensi yang diperhatikan, k adalah kategori, dan Ei adalah frekuensi yang diharapkan.

Catatan: - Kebaikan model statistik merujuk kepada pemahaman tentang seberapa baik data sampel sesuai dengan satu set pemerhatian.

Kegunaan

  • Kelayakan kredit peminjam berdasarkan kumpulan umur dan pinjaman peribadi mereka
  • Hubungan antara prestasi jurujual dan latihan yang diterima
  • Pulangkan satu saham dan saham sektor seperti farmaseutikal atau perbankan
  • Kategori penonton dan kesan kempen TV.

# 2 - Uji Chi-Square untuk kebebasan dua pemboleh ubah

Ia digunakan untuk memeriksa sama ada pemboleh ubah itu bersifat autonomi antara satu sama lain atau tidak. Dengan (r-1) (c-1) darjah kebebasan

Di mana Oi adalah frekuensi yang diperhatikan, r adalah bilangan baris, c adalah bilangan lajur, dan Ei adalah frekuensi yang diharapkan

Catatan: - Dua pemboleh ubah rawak dipanggil bebas jika kebarangkalian taburan satu pemboleh ubah tidak dipengaruhi oleh yang lain.

Kegunaan

Ujian kemandirian sesuai untuk situasi berikut:

  • Terdapat satu pemboleh ubah kategori.
  • Terdapat dua pemboleh ubah kategori, dan anda perlu menentukan hubungan di antara mereka.
  • Terdapat tabulasi silang, dan hubungan antara dua pemboleh ubah kategori perlu dijumpai.
  • Terdapat pemboleh ubah yang tidak dapat diukur (Sebagai contoh, jawapan kepada soalan seperti, adakah pekerja dalam kumpulan umur yang berbeza memilih pelbagai jenis rancangan kesihatan?)

Bagaimana Melakukan Ujian Chi-Square di Excel? (dengan Contoh)

Anda boleh memuat turun Templat Excel Uji Chi Square ini di sini - Templat Excel Uji Chi Square

Pengurus sebuah restoran ingin mencari hubungan antara kepuasan pelanggan dan gaji orang yang menunggu meja. Dalam ini, kami akan menetapkan hipotesis untuk menguji Chi-Square

  • Dia mengambil sampel 100 pelanggan secara rawak dan bertanya sama ada perkhidmatannya sangat baik, baik, atau buruk.
  • Dia kemudian mengkategorikan gaji orang yang menunggu sebagai rendah, sederhana dan tinggi.
  • Andaikan tahap keertiannya ialah 0.05. Di sini, H0 dan H1 menunjukkan kebebasan dan pergantungan kualiti perkhidmatan pada gaji meja menunggu orang.
  • H 0 - kualiti perkhidmatan tidak bergantung kepada gaji orang yang menunggu jadual.
  • H 1 - kualiti perkhidmatan bergantung kepada gaji orang yang menunggu jadual
  • Penemuannya ditunjukkan dalam jadual di bawah:

Dalam hal ini, kita mempunyai 9 titik data, kita mempunyai 3 kumpulan yang masing-masing mendapat mesej yang berbeza mengenai gaji dan hasilnya diberikan di bawah.

Sekarang kita akan menghitung jumlah semua baris dan lajur. Kami akan melakukan ini dengan bantuan formula iaitu SUM. Untuk Jumlah Cemerlang di lajur jumlah yang telah kita tulis = SUM (B4: D4) dan kemudian tekan enter

Ini akan memberi kita 26 . Kami akan melakukan perkara yang sama dengan semua baris dan lajur.

Untuk mengira Darjah Kebebasan (DF) yang kita gunakan (r-1) (c-1)

DF = (3-1) (3-1) = 2 * 2 = 4

  • Terdapat 3 kategori perkhidmatan dan 3 kategori Gaji
  • Kami mempunyai 27 responden dengan gaji sederhana (baris bawah, tengah)
  • Kami mempunyai 51 responden dengan layanan Baik (ruangan terakhir, tengah)

Sekarang kita harus mengira Jangkaan Frekuensi: -

Frekuensi yang diharapkan dapat dikira menggunakan formula: -

  • Untuk mengira Cemerlang, kita akan menggunakan mengalikan jumlah Rendah dengan jumlah Cemerlang dibahagi dengan N.

Katakan kita harus mengira untuk baris pertama dan lajur pertama (= B7 * E4 / B9 ) . Ini akan memberikan bilangan jangkaan pelanggan yang telah mengundi Cemerlang perkhidmatan bagi gaji daripada orang yang menunggu sebagai rendah iaitu 8.32 .

  • E 11 = (32 * 26) / 100 = 8.32 , E 12 = 7.02 , E 13 = 10.66
  • E 21 = 16.32 , E 22 = 13.77 , E 23 = 20.91
  • E 31 = 7.36 , E 32 = 6.21 , E 33 = 9.41

Begitu juga untuk semua, kita harus melakukan perkara yang sama dan formula diterapkan dalam rajah di bawah.

Kami mendapat jadual Frekuensi yang Diharapkan seperti di bawah: -

Catatan: - Andaikan tahap kepentingannya ialah 0.05. Di sini, H0 dan H1 menunjukkan kebebasan dan ketergantungan kualiti perkhidmatan pada gaji meja menunggu orang.

Setelah mengira Jangkaan Frekuensi, kita akan mengira titik data kuadrat dengan menggunakan formula

Titik Chi-Square = (Diperhatikan-Diharapkan) ^ 2 / Dijangka

Untuk mengira titik pertama kita tulis = (B4-B14) ^ 2 / B14. 

Kami akan menyalin dan menampal formula ke sel lain untuk mengisi nilainya secara automatik.

Selepas ini, kami akan mengira nilai chi (Nilai dikira) dengan menambahkan semua nilai yang diberikan di atas jadual

Kami mendapat nilai Chi sebagai 18.65823 .

Untuk mengira nilai kritikal untuk ini, kita menggunakan jadual nilai kritikal chi-square kerana kita boleh menggunakan formula yang diberikan di bawah.

Formula ini mengandungi 2 parameter CHISQ.INV.RT (kebarangkalian, tahap kebebasan).

Kebarangkalian adalah 0,05, itu adalah nilai penting yang akan membantu kita menentukan sama ada mahu menerima Hipotesis Nol (H 0 ) atau tidak.

Nilai kritikal bagi chi-square ialah 9.487729037.

Sekarang kita akan mencari nilai chi-square atau (nilai P) = CHITEST (julat_ sebenar, julat yang diharapkan)

Julat dari = CHITEST (B4: D6, B14: D16) .

Seperti yang telah kita lihat bahawa nilai ujian-ch atau nilai-P adalah = 0,00091723.

Seperti yang telah kita lihat bahawa kita telah mengira semua nilai. Nilai chi-square (Nilai yang dikira) hanya signifikan apabila nilainya sama atau lebih tinggi daripada nilai kritikal 9.48, iaitu nilai kritikal (Nilai berjadual) mestilah lebih tinggi daripada 18.65 untuk menerima Hipotesis Nol (H 0 ) .

Tetapi di sini Nilai dikira > Nilai berjadual

X2 (Dihitung)> X2 (Jadualkan)

18.65> 9.48

Dalam kes ini, kita akan menolak Hipotesis Nol (H 0 ) dan Alternatif (H 1 ) akan diterima.

  • Kita juga boleh menggunakan Nilai P untuk meramalkan yang sama iaitu jika nilai P <= α (nilai signifikan 0,05), hipotesis Nol akan ditolak
  • Sekiranya nilai P> α , jangan tolak  hipotesis nol .

Di sini nilai-P (0.0009172) < α (0.05), tolak H 0 , terima H 1

Dari contoh di atas, kami menyimpulkan bahawa kualiti Perkhidmatan bergantung pada gaji orang yang menunggu.

Perkara yang Perlu Diingat

  • Memandangkan segi empat sama normal.
  • Menilai jika frekuensi yang diperhatikan dalam kategori yang berbeza berbeza secara signifikan dari frekuensi yang dijangkakan berdasarkan set andaian yang ditentukan.
  • Menentukan seberapa baik pengagihan yang diandaikan sesuai dengan data.
  • Menggunakan jadual kontingensi (dalam penyelidikan pasaran, jadual ini disebut tab silang).
  • Menyokong pengukuran tahap nominal.