Mathematik

So finden Sie kritische Werte mit einer Chi-Quadrat-Tabelle

Die Verwendung statistischer Tabellen ist in vielen Statistikkursen ein häufiges Thema. Obwohl Software Berechnungen durchführt, ist die Fähigkeit, Tabellen zu lesen, immer noch wichtig. Wir werden sehen, wie eine Wertetabelle für eine Chi-Quadrat-Verteilung verwendet wird, um einen kritischen Wert zu bestimmen. Die Tabelle, die wir verwenden werden, befindet sich hier. Andere Chi-Quadrat-Tische sind jedoch so angelegt, dass sie dieser sehr ähnlich sind.

 

Kritischer Wert

Die Verwendung einer Chi-Quadrat-Tabelle, die wir untersuchen werden, dient dazu, einen kritischen Wert zu bestimmen. Kritische Werte sind sowohl in Hypothesentests als auch in Konfidenzintervallen wichtig . Bei Hypothesentests gibt ein kritischer Wert die Grenze an, wie extrem eine Teststatistik ist, um die Nullhypothese abzulehnen. Für Konfidenzintervalle ist ein kritischer Wert einer der Bestandteile, die bei der Berechnung einer Fehlerquote berücksichtigt werden.

Um einen kritischen Wert zu bestimmen, müssen wir drei Dinge wissen:

  1. Die Anzahl der Freiheitsgrade
  2. Die Anzahl und Art der Schwänze
  3. Das Signifikanzniveau.

 

Freiheitsgrade

Der erste wichtige Punkt ist die Anzahl der Freiheitsgrade. Diese Zahl sagt uns, welche der unzählig unendlich vielen Chi-Quadrat-Verteilungen wir in unserem Problem verwenden sollen. Die Art und Weise, wie wir diese Zahl bestimmen, hängt von dem genauen Problem ab, mit dem wir unsere Chi-Quadrat-Verteilung verwenden. Es folgen drei gängige Beispiele.

In dieser Tabelle entspricht die Anzahl der Freiheitsgrade der Zeile, die wir verwenden werden.

Wenn die Tabelle, mit der wir arbeiten, nicht die genaue Anzahl der Freiheitsgrade anzeigt, die unser Problem erfordert, verwenden wir eine Faustregel. Wir runden die Anzahl der Freiheitsgrade auf den höchsten angegebenen Wert ab. Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben 59 Freiheitsgrade. Wenn unsere Tabelle nur Linien für 50 und 60 Freiheitsgrade enthält, verwenden wir die Linie mit 50 Freiheitsgraden.

 

Schwänze

Das nächste, was wir berücksichtigen müssen, ist die Anzahl und Art der verwendeten Schwänze. Eine Chi-Quadrat-Verteilung ist nach rechts geneigt, weshalb häufig einseitige Tests mit dem rechten Schwanz verwendet werden. Wenn wir jedoch ein zweiseitiges Konfidenzintervall berechnen, müssten wir einen zweiseitigen Test mit einem rechten und einem linken Schwanz in unserer Chi-Quadrat-Verteilung in Betracht ziehen .

 

Vertrauensniveau

Die letzte Information, die wir wissen müssen, ist das Maß an Vertrauen oder Bedeutung. Dies ist eine Wahrscheinlichkeit, die typischerweise mit Alpha bezeichnet wird . Wir müssen diese Wahrscheinlichkeit (zusammen mit den Informationen zu unseren Schwänzen) dann in die richtige Spalte für unsere Tabelle übersetzen. Oft hängt dieser Schritt davon ab, wie unsere Tabelle aufgebaut ist.

 

Beispiel

Zum Beispiel werden wir einen Anpassungstest für eine zwölfseitige Matrize in Betracht ziehen. Unsere Nullhypothese ist, dass alle Seiten gleich wahrscheinlich gewürfelt werden und daher jede Seite eine Wahrscheinlichkeit von 1/12 hat, gewürfelt zu werden. Da es 12 Ergebnisse gibt, gibt es 12 -1=11 Freiheitsgrade. Dies bedeutet, dass wir für unsere Berechnungen die mit 11 gekennzeichnete Zeile verwenden.

Ein Fit-Test ist ein einseitiger Test. Der Schwanz, den wir dafür verwenden, ist der richtige Schwanz. Angenommen, das Signifikanzniveau beträgt 0,05=5%. Dies ist die Wahrscheinlichkeit im rechten Ende der Verteilung. Unsere Tabelle ist für die Wahrscheinlichkeit im linken Schwanz eingerichtet. Die linke Seite unseres kritischen Wertes sollte also 1 – 0,05=0,95 sein. Dies bedeutet, dass wir die Spalte entsprechend 0,95 und Zeile 11 verwenden, um einen kritischen Wert von 19,675 zu erhalten.

Wenn die Chi-Quadrat-Statistik, die wir aus unseren Daten berechnen, größer oder gleich 19,675 ist, lehnen wir die Nullhypothese mit einer Signifikanz von 5% ab. Wenn unsere Chi-Quadrat-Statistik kleiner als 19,675 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen .

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