Wie die CHISQ.TEST Funktion in Excel verwenden

Der Chi-Quadrat-Test ist sehr wichtig, da viele Teststatistiken als Chi-Quadrat-Verteilung verteilt werden. Chi-Quadrat-Verteilungen sind Tests der Unabhängigkeit zwischen theoretischer Erwartung und beobachteten Frequenzen.

Ein Chi-Quadrat-Test (auch als x ^ 2 ^ geschrieben) ist ein statistischer Hypothesentest, der gültig ist, wenn die Teststatistik unter der Nullhypothese Chi-Quadrat-verteilt ist. Es kann verwendet werden, um die Variationen der beobachteten und erwarteten Frequenzen herauszufinden, z. B. fehlerhafte Gegenstände, die von den Maschinen A und B erzeugt werden. Der Vergleich der beobachteten und erwarteten Frequenzen mit dieser Funktion hilft uns zu verstehen, ob Abtastfehler den Unterschied zwischen den beiden Frequenzen verursacht haben. Mathematisch wird die Chi-Quadrat-Verteilung (x ^ 2 ^) unter Verwendung der unten gezeigten Formel berechnet.

Hier:

Aij – Tatsächliche Häufigkeit in der i-ten Zeile und der j-ten Spalte Eij – Erwartete Häufigkeit in der i-ten Zeile und der j-ten Spalte r – Anzahl der Zeilen c – Anzahl der Spalten Die Chi-Quadrat-Verteilung basiert ebenfalls auf dem Grad von Freiheit für den gegebenen Datensatz. Und wie kommt es darauf an? Jetzt müssen Sie sich fragen, wie hoch der Freiheitsgrad ist (auch als k bezeichnet). Mathematisch ist der Freiheitsgrad (k) einer Verteilung gleich der Anzahl der summierten Standardnormalabweichungen. Sehen Sie, wie Freiheitsgrade (k)

beeinflussen die Chi-Quadrat-Dichteverteilung in den verschiedenen unten gezeigten Darstellungen.

In der obigen Darstellung sehen wir die p-Wert-Variationen, die durch den Freiheitsgrad k verursacht werden. Lassen Sie uns lernen, wie Sie den CHI SQUARE-Test mithilfe der CHISQ.TEST-Funktion verwenden, um die Beziehung zwischen den beiden angegebenen Datensätzen (tatsächlich und beobachtet) zu berechnen.

Die CHISQ.TEST-Funktion in Excel gibt die Chi-Quadrat-Wahrscheinlichkeit von etwas über Datensätze hinweg zurück. Die Funktion verwendet den tatsächlichen Datensatz und den erwarteten Datensatz als Argument und gibt die Wahrscheinlichkeitsrelation zwischen beiden zurück.

Istbereich: Istbereich oder beobachteter Bereich Erwarteter Bereich: Erwarteter Bereich vor dem tatsächlichen Bereich

All dies könnte verwirrend zu verstehen sein. Lassen Sie uns anhand eines Beispiels verstehen, wie die Funktion verwendet wird. Hier haben wir einen Beispieldatensatz von Kleidungsstilen, die von Männern getragen werden. Daher entschied sich das produzierende Unternehmen, das p-Wert-Verhältnis zwischen den beobachteten und den tatsächlichen Verkäufen zu messen. Hier werden Tausende verkauft.

Für den gegebenen Chi-Quadrat-verteilten Datensatz müssen wir nun die Beziehung unter Verwendung der unten angegebenen Formel finden.

Wie Sie sehen können, ergab der Test eine Beziehung zwischen 0,97 oder 97% zwischen beiden, was bedeutet, dass der beobachtete Umsatz nahe am erwarteten Verkaufsergebnis liegt.

Der Testrückgabewert über 0,5 zeigt die gute Beziehung und zeigt den Grad der Abhängigkeit zwischen den beiden an, während der Testrückgabewert unter 0,5 ein Indikator für die Unabhängigkeit ist.

Betrachten wir nun einen weiteren Fall für die tatsächlichen und beobachteten Verkäufe von Damenbekleidung.

Für den gegebenen Chi-Quadrat-verteilten Datensatz müssen wir nun die Beziehung unter Verwendung der unten angegebenen Formel finden.

Der p-Wert für den durch Chi-Quadrat-Test berechneten Wert beträgt 0,0014, was sogar weniger als 1 ist. Dies bedeutet, dass die beobachteten Verkäufe nicht den erwarteten Verkäufen entsprachen. Hier finden Sie alle Beobachtungsnotizen, die die Funktion CHISQ.TEST in Excel verwenden

Konvertieren Sie den Wert bei Bedarf in Prozent.

Hoffe, dieser Artikel über die Verwendung der CHISQ.TEST-Funktion in Excel ist erklärend. Weitere Artikel zu statistischen Formeln und verwandten Excel-Funktionen finden Sie hier. Wenn Ihnen unsere Blogs gefallen haben, teilen Sie sie Ihren Freunden auf Facebook mit. Und Sie können uns auch auf Twitter und Facebook folgen. Wir würden gerne von Ihnen hören, uns mitteilen, wie wir unsere Arbeit verbessern, ergänzen oder innovieren und für Sie verbessern können. Schreiben Sie uns unter [email protected].

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