Chi-neliötesti Excelissä: Muuttujien vertailu

Tässä viestissä näytämme sinulle, kuinka voit käyttää Chi-neliö-testiä Excelissä muuttujien vertailuun. .

Riippumattomuuden khin neliötestissä on kaksi kategorista muuttujaa. Selvitämme, onko näiden muuttujien välillä yhteyttä.

Käytämme hypoteesien testauskehystä. Jos tämä ei ole sinulle tuttua, tutustu  kirja. Tämä on edistynyt analytiikkatekniikka, jossa käytetään , R ja Python.

Demossamme käytämme asuntotietojoukkoa Excelissä. Meidän on saatava todelliset arvot pivot-taulukon avulla ja verrattava sitä sitten odotettuihin arvoihin kaavoilla.

Tarkistamme myös 95 %:n merkitsevyystason ja sen, onko ilmastointilaitteen ja halutun alueen välillä yhteys.

Sisällysluettelo

• Khin neliötestin käyttö Excelissä muuttujien vertailuun
• Johtopäätös

Khin neliötestin käyttö Excelissä muuttujien vertailuun

Siirrytään Exceliin. Nämä ovat asuntojen hinnat, jotka tulivat Journal of Applied Econometrics -lehdestä.

Aseta a, napsauta sitten  OK , jos haluat käyttää indeksisaraketta havaintojen laskemiseen.

Vedä Pivot-taulukon kentistä id Arvot  -osioon. Valitse   Arvokentän asetuksista  Count , koska nämä ovat kaikki yksilöllisiä arvoja.

Seuraavaksi vedä prefarea sarakkeisiin ja vedä sitten airco Rivit-osioon nähdäksesi todelliset arvot.

Meillä on yhteensä 546 havaintoa. 298 eivät ole ilmastointia eivätkä ensisijaista aluetta, kun taas 53 ovat molemmat ja niin edelleen.

Luodaan kaksi taulukkoa ja merkitään ne Todellinen ja Odotettu .

Jos haluat saada odotetut arvot ilman ilmastointia tai ensisijaista aluetta, kerro  D5 B7  :llä  ja jaa se sitten  D7: llä .

Seuraavaksi saadaan joko ilmastointilaitteen tai ensisijaisen alueen odotettu arvo, kerrotaan  D5  :llä  C7 ja jaetaan se sitten  D7: llä .

Nyt joko ensisijaisen alueen tai ilmastoinnin odotetun arvon saamiseksi kerro  D6  :lla  B7 ja jaa se sitten  D7: llä .

Lopuksi lasketaan sekä ilmastoinnin että ensisijaisen alueen odotettu arvo. Kerro  D6  :lla  C7 ja jaa se sitten  D7: llä .

Korosta odotettujen arvojen vaihteluväli saadaksesi selville summan, jonka pitäisi olla 546.

Nyt löydämme todellisen ja odotetun arvojen välisen suhteen. Tarkastellaan, liikkuvatko ne jollain tavalla yhdessä.

Löydät merkityksen kirjoittamalla  =CHISQ.TEST . Korosta todellisten arvojen alue, lisää pilkku ja korosta sitten odotettujen arvojen alue saadaksesi  p-arvon .

Tuloksen perusteella tämä on pieni satunnainen mahdollisuus. Ensisijaisen aluemuuttujan ja ilmastointimuuttujan välillä näyttää olevan jokin yhteys.

Johtopäätös

Thetesti on yleinen tekniikka, joka auttaa meitä tunnistamaan eron luokkien mukaan, ja se on hyvä esimerkki A/B-testauksesta.

Toinen asia, joka on muistettava, on, että havaintojen on oltava riippumattomia. Esimerkkimme perusteella tarkastelemme kahta binäärimuuttujaa, tietyntyyppistä kategorista muuttujaa.

Lopuksi, olkaamme tietoisia siitä, että se voi olla hankalaa, kun meillä on paljon luokkia.

Toivottavasti tämä on jotain, jota voit käyttää A/B-testaukseen, olipa kyseessä sitten Python.

Kaikki parhaat,