Comment utiliser la fonction CHISQ.TEST dans Excel

Le test du Chi Square est très important car de nombreuses statistiques de test sont distribuées sous forme de distribution Chi Square. Les distributions du Chi carré sont des tests d’indépendance entre l’espérance théorique et les fréquences observées.

Un test du chi carré (également écrit sous la forme x ^ 2 ^) est un test d’hypothèse statistique valide à effectuer lorsque la statistique du test est distribuée en chi carré sous l’hypothèse nulle. Il peut être utilisé pour découvrir les variations des fréquences observées et attendues, par exemple, les éléments défectueux produits par les machines A et B.Comparer les fréquences observées et attendues avec cette fonction nous aidera à comprendre si l’erreur d’échantillonnage a causé la différence entre les deux fréquences. Mathématiquement, la distribution du chi carré (x ^ 2 ^) est calculée à l’aide de la formule ci-dessous.

Ici:

Aij – Fréquence réelle dans la i’ème ligne et j’ème colonne Eij – Fréquence attendue dans la i’ème ligne et la j’ème colonne r – Nombre de lignes c – Nombre de colonnes La distribution du chi carré est également basée sur le degré de liberté pour l’ensemble de données donné. Et comment cela en dépend-il? Vous devez maintenant vous demander quel est le degré de liberté (également noté k). Mathématiquement, le degré de liberté (k) d’une distribution est égal au nombre d’écarts normaux standard additionnés. Voir comment les degrés de liberté (k)

affectent la distribution de la densité du chi carré dans les différents graphiques ci-dessous.

Dans le graphique ci-dessus, nous pouvons voir les variations de valeur p causées par le degré de liberté k. Apprenons à utiliser le test CHI SQUARE à l’aide de la fonction CHISQ.TEST pour calculer la relation entre les deux ensembles de données donnés (réel et observé).

La fonction CHISQ.TEST dans Excel renvoie la probabilité chi carré de quelque chose dans les ensembles de données. La fonction prend le jeu de données réel et le jeu de données attendu comme argument et renvoie la relation de probabilité entre les deux.

actual_range: plage réelle ou plage observée plage_espérée: plage attendue avant la plage réelle

Tout cela peut être difficile à comprendre. Comprenons comment utiliser la fonction à l’aide d’un exemple. Ici, nous avons un échantillon de données de styles vestimentaires portés par les hommes. L’entreprise de fabrication a donc décidé de mesurer la relation de valeur p entre les ventes observées et les ventes réelles. Ici, les ventes sont en milliers.

Maintenant, pour l’ensemble de données distribué chi carré donné, nous devons trouver la relation en utilisant la formule indiquée ci-dessous.

Comme vous pouvez le voir, le test a renvoyé une relation d’environ 0,97 ou 97% entre les deux, cela signifie que les ventes observées sont proches du résultat de vente attendu.

Le test retournant une valeur supérieure à 0,5 montre la bonne relation et indique le niveau de dépendance entre les deux alors que le test renvoyant une valeur inférieure à 0,5 est un indicateur d’indépendance.

Considérons maintenant un autre cas pour les ventes réelles et observées de vêtements de style pour femmes.

Maintenant, pour l’ensemble de données distribué chi carré donné, nous devons trouver la relation en utilisant la formule indiquée ci-dessous.

La valeur p pour le test du chi carré calculé est de 0,0014, ce qui est encore moins de 1. Cela signifie que les ventes observées ne sont pas allées en fonction des ventes attendues. Voici toutes les notes d’observation utilisant la fonction CHISQ.TEST dans Excel

Convertissez la valeur en pourcentage, si nécessaire.

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