آزمون تک متغیری مجذور کا یا chi-square one variable test چیست؟
آزمون تک متغیری مجذور، که به انگلیسی Chi-Square Test نامیده می‌شود، یک آزمون آماری است که به‌طور خاص برای تحلیل داده‌های دسته‌ای (Categorical Data) استفاده می‌شود. این آزمون برای بررسی وجود تفاوت یا رابطه بین چندین دسته یا گروه به کار می‌رود.
ویژگی‌های اصلی آزمون تک متغیری مجذور:
- هدف:
- این آزمون برای بررسی این که آیا تعداد مشاهدات (Observed Frequencies) و تعداد پیش‌بینی‌شده (Expected Frequencies) تفاوت معناداری دارند یا خیر، استفاده می‌شود.
- انواع:
- آزمون خوب بودن برازش (Chi-Square Goodness of Fit Test): این آزمون بررسی می‌کند که آیا داده‌های مشاهداتی با یک توزیع خاص (مانند توزیع یکنواخت یا نرمال) همخوانی دارد یا خیر.
- آزمون استقلال (Chi-Square Test of Independence): این آزمون بررسی می‌کند که آیا بین دو متغیر دسته‌ای رابطه‌ای وجود دارد یا خیر.
- فرضیات:
- فرض صفر (H0): فرض می‌کند که بین تعداد مشاهدات و تعداد پیش‌بینی‌شده تفاوتی وجود ندارد.
- فرض جایگزین (H1): فرض می‌کند که بین تعداد مشاهدات و تعداد پیش‌بینی‌شده تفاوت وجود دارد.
- کاربرد:
- این آزمون در زمینه‌های مختلفی مانند علوم اجتماعی، بازاریابی، و تحقیقات بهداشتی استفاده می‌شود تا روابط بین دسته‌ها را بررسی کند.
- محاسبه:
- برای محاسبه مقدار Chi-Square از فرمول زیر استفاده می‌شود: 𝜒2=∑(𝑂𝑖−𝐸𝑖)2𝐸𝑖 که در آن 𝑂𝑖 تعداد مشاهد‌بینی‌شده است.
- درجه آزادی:
- درجه آزادی بر اساس تعداد دسته‌ها محاسبه می‌شود: 𝑑𝑓=𝑘−1 که در آن 𝑘 تعداد دسته‌های مختلف است.
خلاصه:
آزمون تک متغیری مجذور یک ابزار آماری مهم است که به تحلیل داده‌های دسته‌ای کمک می‌کند. این آزمون به محققان اجازه می‌دهد تا روابط و تفاوت‌های معنادار بین دسته‌ها را بررسی کنند و درک بهتری از داده‌های خود کسب کنند.
بررسی کامل مزایا و معایب؛ آبغوره و قند خون
9 هوش مصنوعی رایگان و کاربردی برای کمک در نوشتن پایان نامه و مقاله