Come utilizzare la funzione CHISQ.TEST in Excel

Il test del Chi quadrato è molto importante in quanto molte statistiche del test sono distribuite come distribuzione del Chi quadrato. Le distribuzioni del Chi quadrato sono test di indipendenza tra le aspettative teoriche e le frequenze osservate.

Un test chi-quadrato (scritto anche come x ^ 2 ^), è un test di ipotesi statistica che è valido per eseguire quando la statistica del test è distribuito chi-quadrato sotto l’ipotesi nulla. Può essere utilizzato per scoprire le variazioni nelle frequenze osservate e attese, ad es. Articoli difettosi prodotti dalle macchine A e B. Il confronto delle frequenze osservate e attese con questa funzione ci aiuterà a capire se l’errore di campionamento ha causato la differenza nelle due frequenze. Matematicamente, la distribuzione del Chi quadrato (x ^ 2 ^) viene calcolata utilizzando la formula mostrata di seguito.

Qui:

Aij – Frequenza effettiva nella i-esima riga e nella j-colonna Eij – Frequenza prevista nella i-esima riga e nella j-colonna r – Numero di righe c – Numero di colonne La distribuzione del Chi quadrato si basa anche sul grado di libertà per il set di dati specificato. E come dipende da questo? Ora ti starai chiedendo qual è il grado di libertà (indicato anche come k). Matematicamente, il grado di libertà (k) di una distribuzione è uguale al numero di deviazioni normali standard sommate. Guarda come gradi di libertà (k)

influenzano la distribuzione della densità del chi quadrato nei diversi grafici mostrati di seguito.

Nel grafico sopra possiamo vedere le variazioni del valore p causate dal grado di libertà k. Impariamo come utilizzare il test CHI SQUARE utilizzando la funzione CHISQ.TEST per calcolare la relazione tra i due set di dati (effettivi e osservati).

La funzione TEST CHISQ in Excel restituisce la probabilità chi quadrato di qualcosa tra i set di dati. La funzione prende il set di dati effettivo e il set di dati previsto come argomento e restituisce la relazione di probabilità tra i due.

intervallo_effettivo: intervallo effettivo o intervallo osservato intervallo_atteso: intervallo previsto prima dell’intervallo effettivo

Tutto ciò potrebbe creare confusione da capire. Capiamo come utilizzare la funzione utilizzando un esempio. Qui abbiamo un set di dati campione di stili di abbigliamento indossati dagli uomini. Quindi la società di produzione ha deciso di misurare la relazione del valore p tra le vendite osservate e le vendite effettive. Qui le vendite sono migliaia.

Ora, per il dato set di dati distribuito chi quadrato, dobbiamo trovare la relazione utilizzando la formula indicata di seguito.

Come puoi vedere il test ha restituito circa lo 0,97 o il 97% di relazione tra i due, significa che le vendite osservate sono vicine al risultato di vendita previsto.

Il valore di ritorno del test superiore a 0,5 mostra la buona relazione e indica il livello di dipendenza tra i due mentre il valore di ritorno del test inferiore a 0,5 è un indicatore di indipendenza.

Consideriamo ora un altro caso per le vendite effettive e osservate per l’abbigliamento stile donna.

Ora, per il dato set di dati distribuito chi quadrato, dobbiamo trovare la relazione utilizzando la formula indicata di seguito.

Il valore p per il test del chi quadrato calcolato risulta essere 0,0014, che è anche inferiore a 1. Ciò significa che le vendite osservate non sono andate secondo le vendite previste. Ecco tutte le note di osservazione che utilizzano la funzione CHISQ.TEST in Excel

Converti il ​​valore in percentuale, se necessario.

Spero che questo articolo su Come utilizzare la funzione CHISQ.TEST in Excel sia esplicativo. Trova altri articoli sulle formule statistiche e sulle relative funzioni di Excel qui. Se ti sono piaciuti i nostri blog, condividilo con i tuoi amici su Facebook. Puoi anche seguirci su Twitter e Facebook. Ci piacerebbe sentire la tua opinione, facci sapere come possiamo migliorare, integrare o innovare il nostro lavoro e renderlo migliore per te. Scrivici a [email protected].

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