어떻게 Excel에서 CHISQ.TEST 기능을 사용하는

많은 테스트 통계가 Chi Square 분포로 배포되므로 Chi Square 검정은 매우 중요합니다. 카이 제곱 분포는 이론적 기대와 관측 된 빈도 사이의 독립성 검정입니다.

카이 제곱 검정 (x ^ 2 ^로도 작성 됨)은 검정 통계가 귀무 가설 하에서 카이 제곱 분포를 가질 때 수행 할 수있는 통계 가설 검정입니다. 예를 들어 기계 A와 B에 의해 생성 된 결함 항목과 같은 관찰 및 예상 주파수의 변화를 찾는 데 사용할 수 있습니다.이 함수를 사용하여 관찰 및 예상 주파수를 비교하면 샘플링 오류가 두 주파수의 차이를 유발했는지 이해하는 데 도움이됩니다. 수학적으로 카이 제곱 분포 (x ^ 2 ^)는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

여기 :

Aij – i 번째 행과 j 번째 열의 실제 빈도 Eij – i 번째 행과 j 번째 열의 예상 빈도 r – 행 수 c – 열 수 카이 제곱 분포도 주어진 데이터 세트에 대한 자유. 그리고 그것은 그것에 어떻게 의존합니까? 이제 자유도 (k로도 표시됨)가 무엇인지 궁금 할 것입니다. 수학적으로 분포의 자유도 (k)는 합산되는 표준 정규 편차의 수와 같습니다. 자유도 (k)

아래 표시된 다른 플롯에서 카이 제곱 밀도 분포에 영향을줍니다.

위의 그림에서 자유도 k로 인한 p 값 변동을 볼 수 있습니다. CHISQ.TEST 함수를 사용하여 CHI SQUARE 테스트를 사용하여 주어진 두 데이터 세트 (실제 및 관찰) 간의 관계를 계산하는 방법을 알아 보겠습니다.

Excel의 CHISQ.TEST 함수는 데이터 집합 전체에서 카이 제곱 확률을 반환합니다. 이 함수는 실제 데이터 세트와 예상 데이터 세트를 인수로 취하고 둘 사이의 확률 관계를 반환합니다.

actual_range : 실제 범위 또는 관찰 된 범위 expected_range : 실제 범위 이전의 예상 범위

이 모든 것들은 이해하기 어려울 수 있습니다. 예제를 사용하여 함수를 사용하는 방법을 이해합시다. 여기 남성이 입는 드레스 스타일의 샘플 데이터 셋이 있습니다. 따라서 제조 회사는 관찰 된 매출과 실제 매출 간의 p 값 관계를 측정하기로 결정했습니다. 여기 판매는 수천입니다.

이제 주어진 카이 제곱 분포 데이터 셋에 대해 아래에 명시된 공식을 사용하여 관계를 찾아야합니다.

테스트 결과 둘 사이에 0.97 또는 97 %의 관계가 반환 된 것을 볼 수 있듯이 이는 관찰 된 판매가 예상 판매 결과에 가깝다는 것을 의미합니다.

0.5 이상의 테스트 반환 값은 좋은 관계를 나타내며 둘 간의 종속성 수준을 나타내는 반면 0.5 미만의 테스트 반환 값은 독립성을 나타냅니다.

이제 여성 스타일웨어의 실제 판매 및 관찰 된 판매에 대한 사례를 하나 더 고려해 보겠습니다.

이제 주어진 카이 제곱 분포 데이터 셋에 대해 아래에 명시된 공식을 사용하여 관계를 찾아야합니다.

카이 제곱 검정에 의해 계산 된 p 값은 0.0014로 1보다 훨씬 작습니다. 이는 관측 된 매출이 예상 매출에 따라 진행되지 않았 음을 의미합니다. 다음은 Excel에서 CHISQ.TEST 함수를 사용한 모든 관찰 메모입니다

필요한 경우 값을 백분율로 변환하십시오.

Excel에서 CHISQ.TEST 함수를 사용하는 방법에 대한이 기사가 설명이되기를 바랍니다. 여기에서 통계 공식 및 관련 Excel 함수에 대한 더 많은 기사를 찾아보십시오. 블로그가 마음에 들면 Facebook에서 친구들과 공유하세요. 또한 Twitter와 Facebook에서 우리를 팔로우 할 수 있습니다. 우리는 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 우리가 작업을 개선, 보완 또는 혁신하고 여러분을 위해 개선 할 수있는 방법을 알려주십시오. [email protected]로 이메일을 보내주십시오.

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