Chí-kvadrát test a jeho aplikace

<p>Nominální a ordinální proměnné. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Porovnáváme je za účelem zjištění shody. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Pomocí vzorce založeného na marginálních četnostech. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Alternativní hypotéza. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Zjistit, zda existuje korelace mezi dvěma kategorickými proměnnými. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>80 % očekávaných četností musí být větších než 5. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Fisherův faktoriálový test. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Kendallovo tau b. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Od 0 do 1 včetně. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Kendallovo tau b, Kendallovo tau c a Somersovo d. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Slučit příslušné řádky/sloupce. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Jeho hodnota příliš závisí na počtu řádků a sloupců. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Pouze v případě tabulek 2x2 pro závislé výběry. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>N minimálně 20. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Pro nominální a ordinalní proměnné. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Chí-kvadrát test dobré shody = Porovnává napozorované a očekávané četnosti Chí-kvadrát test nezávislosti = Zkoumá vztah mezi kategoriálními proměnnými Test dobré shody = Ověřuje shodu hodnot s předpokládaným rozdělením Test nezávislosti = Používá kontingenční tabulky pro analýzu</p> Signup and view all the answers

<p>Nulová hypotéza = Předpokládá nezávislost proměnných Alternativní hypotéza = Předpokládá závislost mezi proměnnými Test dobré shody = Očekává shodu s teoretickým rozdělením Test nezávislosti = Zkoumá existenci souvislosti</p> Signup and view all the answers

<p>Vzorec pro očekávané četnosti = Používá se v testu nezávislosti Vzorec pro výpočet Chí-kvadrát = V obou typech testů Marginální četnosti = Sčítají se pro řádky nebo sloupce Vypočtení napozorovaných četností = Jednoduchá sumarizace dat</p> Signup and view all the answers

<p>Nominální proměnné = Kategorizují bez přirozeného pořadí Ordinální proměnné = Kategorizují s přirozeným pořadím Kvantitativní proměnné = Měřitelné na číselné škále Kategorické proměnné = Rozděleny do skupin bez měření</p> Signup and view all the answers

<p>Chí-kvadrát test = Může být použit pro nominální a ordinální proměnné Fisherův faktoriálový test = Vhodný pro tabulky 2x2, pokud nejsou splněny podmínky McNemarův test = Používá se pro závislé výběry v tabulkách 2x2 Koeficient phi = Měří sílu závislosti v asociační tabulce 2x2</p> Signup and view all the answers

<p>Cramerovo V = Může být použito i u tabulek větších než 2x2 Kendallovo tau b = Měří jak směr, tak sílu závislosti Koeficient gama = Vhodný pro měření směru závislosti u ordinálních proměnných Pearsonův koeficient kontingence = Jeho hodnota závisí na počtu řádků a sloupců</p> Signup and view all the answers

<p>80 % očekávaných četností = Musí být větších než 5 N = Minimálně 20 četností Očekávaná četnost = Žádná nemůže být menší než 1 Sloučení kategorií = Aby se získaly větší četnosti</p> Signup and view all the answers

<p>Chí-kvadrát test = Zjišťuje nezávislost mezi proměnnými Fisherův faktoriálový test = Používá se, když nejsou splněny podmínky pro Chí-kvadrát test McNemarův test = Uplatňuje se při porovnávání závislých výběrů Koeficient phi = Měří sílu závislosti v asociační tabulce 2x2</p> Signup and view all the answers

<p>Asociační tabulka 2x2 = Slouží k analyzování vzorců mezi dvěma kategoriálními proměnnými Koeficienty kontingence = Vyjadřují sílu vztahu mezi proměnnými Test nezávislosti = Zkoumá, zda existuje závislost mezi kategoriálními proměnnými Očekávaná četnost = Je matematický odhad četnosti, kterou bychom očekávali při hypotéze o nezávislosti</p> Signup and view all the answers

Testuje nezávislost mezi dvěma kategoriálními proměnnými (nominální nebo ordinální). Například zda volba mezi 3 časopisy závisí na pohlaví respondenta.

Tento test se používá k ověření, zda se napozorované frekvence shodují s očekávanými frekvencemi. Například zda rozdělení známek studentů odpovídá předpokládanému rozložení.

Vyjadřuje pravděpodobnost pozorování daných dat, pokud je nulová hypotéza pravdivá.

Tvrdí, že mezi proměnnými není žádný vztah, žádný vliv.

Tvrdí, že existuje vztah mezi proměnnými. Případně, že se napozorované hodnoty liší od očekávaných.

Tabulka, která zobrazuje frekvence výskytu kategorií dvou nebo více kategoriálních proměnných.

Výpočet očekávaného počtu případů v buňce kontingenční tabulky, kdyby platila nulová hypotéza.

Frekvence, které se skutečně pozorují v datech.

Test se používá pro zjišťování, zda existuje závislost mezi dvěma nominálními nebo ordinálními proměnnými.

Hlavní podmínka pro použití Chí-kvadrát testu je, aby 80 % očekávaných četností bylo větší než 5.

V případě, že podmínky pro Chí-kvadrát test nejsou splněny, může se použít Fisherův faktoriálový test pro tabulky 2x2.

McNemarův test se používá pro tabulky 2x2 a pro závislé výběry, je jakousi obdobou párového t-testu.

Koeficienty asociace se používají pro asociační tabulky (2x2), nejčastěji se volí koeficient phi, lambda nebo Kendallovo tau b.

Koeficienty kontingence se používají pro měření síly závislosti, nejčastěji se používá Cramerovo V.

Cramerovo V se dá použít i u tabulek větších než 2x2 a leží v intervalu od 0 do 1.

Koeficient gama, Kendallovo tau b, Kendallovo tau c a Somersovo d se používají pro ordinální proměnné a dokáží zobrazit i směr závislosti.

Pearsonův koeficient kontingence se dá použít pro měření kontingence, ale jeho hodnota příliš závisí na počtu řádků a sloupců a jeho horní hranice nikdy není 1.

Chí-kvadrát test je statistický test, který se používá pro zjištění, zda existuje vztah mezi dvěma nominálními nebo ordinálními proměnnými.

Testuje, zda se napozorované frekvence v datech shodují s očekávaným rozložením. Například, předpokládáme, že 15% studentů má jedničku, 25% dvojku, atd. Pokud se skutečný počet studentů s těmito procenty shoduje, hypotéza je potvrzena.

Testuje, zda existuje závislost mezi dvěma kategoriálními proměnnými (nominální nebo ordinální). Například zda preference časopisů závisí na pohlaví respondenta.

V kontingenční tabulce představují součet hodnot v jednotlivých řádcích a sloupcích.

V kontingenční tabulce udávají, kolik případů by mělo být v daném políčku, pokud by platilo, že pozorované proměnné jsou nezávislé.

Představuje konkrétní hodnoty v kontingenční tabulce. Zobrazují skutečný počet případů v každém políčku.

Pokud podmínky pro Chí-kvadrát test nejsou splněny a máte tabulku 2x2, můžete použít Fisherův faktoriálový test, který je méně silný, ale vhodný pro menší četnosti.

Koeficienty asociace, jako je phi, lambda nebo Kendallovo tau b, se používají pro měření síly závislosti v asociačních tabulkách (2x2).