Chí-kvadrát test v Exceli: Porovnanie premenných

V tomto príspevku vám ukážeme, ako používať Chi-square test v Exceli na porovnanie premenných. .

Chí-kvadrát test nezávislosti má dve kategorické premenné. Zistíme, či medzi týmito premennými existuje nejaký vzťah.

Budeme používať rámec testovania hypotéz. V prípade, že nie ste oboznámení s týmto, pozrite sa na  kniha. Ide o pokročilú analytickú techniku ​​využívajúcu , R a Python.

Pre našu ukážku použijeme súbor údajov o bývaní v Exceli. Musíme získať skutočné hodnoty pomocou kontingenčnej tabuľky a potom ich porovnať s očakávanými hodnotami pomocou vzorcov.

Skontrolujeme tiež 95 % hladinu významnosti a či existuje vzťah medzi klimatizáciou a preferovanou oblasťou.

Obsah

• Použitie Chi-kvadrát testu v Exceli na porovnanie premenných
• Záver

Použitie Chi-kvadrát testu v Exceli na porovnanie premenných

Poďme skočiť do Excelu. Toto sú ceny bývania, ktoré vyšli z Journal of Applied Econometrics.

Vložte a, potom kliknite na  OK , ak chcete použiť indexový stĺpec na počítanie pozorovaní.

Z polí kontingenčnej tabuľky presuňte ' id '  do sekcie Hodnoty.  V nastaveniach poľa hodnôt  vyberte možnosť  Počet , pretože toto všetko sú jedinečné hodnoty.

Ďalej je potrebné pretiahnuť ' prefarea ' do stĺpcov a potom pretiahnuť ' airco ' do sekcií riadkov, aby ste videli skutočné hodnoty.

Máme spolu 546 pozorovaní. 298 nie je ani klimatizácia, ani preferovaná oblasť, zatiaľ čo 53 sú oboje a tak ďalej.

Vytvorme dve tabuľky a označme ich ako Actual a Expected .

Ak chcete získať očakávané hodnoty ani pre klimatizáciu, ani pre preferovanú oblasť, vynásobte  D5  B7  a potom vydeľte  D7 .

Ďalej je potrebné získať očakávanú hodnotu klimatizácie alebo preferovanej oblasti, vynásobiť  D5  hodnotou  C7 a potom ju vydeliť  D7 .

Teraz pre očakávanú hodnotu preferovanej oblasti alebo klimatizácie vynásobte  D6  B7  a potom vydeľte  D7 .

Nakoniec vypočítajme očakávanú hodnotu klimatizácie a preferovanej oblasti. Vynásobte  D6  C7  a potom vydeľte  D7 .

Zvýraznite rozsah očakávaných hodnôt, aby ste zistili súčet, ktorý by mal byť 546.

Teraz nájdeme vzťah medzi skutočnými a očakávanými hodnotami. Skontrolujme, či majú tendenciu sa nejakým spôsobom pohybovať spolu.

Ak chcete zistiť význam, zadajte  =CHISQ.TEST . Zvýraznite rozsah skutočných hodnôt, pridajte čiarku a potom zvýraznite rozsah očakávaných hodnôt, aby ste získali  p-hodnotu .

Na základe výsledku je to mierna náhodná šanca. Zdá sa, že existuje určitý vzťah medzi preferovanou premennou plochy a premennou klimatizácie.

Záver

Thetest je bežná technika, ktorá nám pomáha poznať rozdiel podľa kategórie a je dobrým príkladom A/B testovania.

Ďalšia vec na zapamätanie je, že pozorovania musia byť nezávislé. Na základe nášho príkladu sa pozeráme na dve binárne premenné, špecifický typ kategorickej premennej.

Nakoniec, uvedomme si, že to môže byť zložité, keď máme veľa kategórií.

Dúfam, že toto je niečo, čo môžete použiť na testovanie A/B, či už v Pythone alebo v Pythone.

Všetko najlepšie,