• Buradasın

    Ki kare tablosu nasıl okunur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Ki-kare tablosunu okumak için şu adımlar izlenir:
    1. Anlamlılık düzeyi (α) ve serbestlik derecesi (df) belirlenir 3.
    2. Ki-kare değeri (kritik değer) bulunur 3. Tabloda, α anlamlılık düzeyi ve df serbestlik derecesine karşılık gelen ki-kare değeri aranır 34.
    3. Hesaplanan ki-kare değeri ile tablo değeri karşılaştırılır 3. Eğer hesaplanan ki-kare değeri tablo değerinden büyükse sıfır hipotezi reddedilir, küçükse kabul edilir 3.
    Ki-kare tablosunda, sütunlarda α anlamlılık düzeyleri, satır başlıklarında ise serbestlik dereceleri yer alır 4.
    Ki-kare tablosunu PDF formatında indirmek için zinzinzibidi.com sitesindeki bağlantı kullanılabilir 4. Ayrıca, ki-kare tablosu (Excel) çalışma kitabı da indirilebilir 4.
    Ki-kare tablosunu okumak, istatistiksel bilgi ve deneyim gerektirdiğinden, bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Ki Kare testi kaç çeşittir?

    Ki-Kare testinin üç ana türü vardır: 1. Ki-Kare Uygunluk (Uyum İyiliği) Testi: Bir örneğin belirli bir dağılıma sahip bir popülasyondan gelip gelmediğini belirler. 2. Ki-Kare Bağımsızlık Testi: İki kategorik değişken arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını test eder. 3. Ki-Kare Homojenlik Testi: Bir kategorik değişkenin farklı gruplar veya popülasyonlar arasındaki dağılımını karşılaştırır. Ayrıca, verilerin niteliğine ve araştırma sorusuna göre farklı varyasyonlar ve uzantılar da mevcuttur.

    Ki kare testi nedir?

    Ki-kare testi, istatistiksel analizlerde kullanılan bir hipotez testidir ve kategorik veri türünde olan iki değişken arasındaki ilişkiyi veya bağımsızlığı belirlemek için kullanılır. Bu test, gözlenen frekans dağılımlarını, beklenen frekans dağılımlarıyla karşılaştırarak bir hipotez testi gerçekleştirir. Ki-kare testinin bazı türleri: Ki-kare uygunluk (uyum iyiliği) testi. Ki-kare bağımsızlık testi. Ki-kare homojenlik testi. Ki-kare testi, gözlemlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirler ve bu sayede kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi veya bağımsızlığı değerlendirir.