• Buradasın

    Ki kare tablosu nasıl okunur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Ki-kare tablosu, Ki-kare testi sonuçlarını yorumlamak ve istatistiksel kararlar vermek için kullanılır 1. Tabloyu okumak için aşağıdaki adımları izlemek gerekir:
    1. Serbestlik Derecesi ve Anlamlılık Düzeyi (Alfa): Ki-kare tablosu, serbestlik derecesi ve belirlenen anlamlılık düzeyine göre oluşturulur 15. Serbestlik derecesi, kontingenstablo analizindeki satır ve sütun sayılarına bağlı olarak hesaplanır 1.
    2. Tablo Değerleri: Tablo, testin serbestlik derecesi ve anlamlılık düzeyine bağlı olarak belirli değerleri içerir 1. Bu değerler, test istatistiği ile karşılaştırılır 1.
    3. Test İstatistiği ile Karşılaştırma: Test istatistiği, tablo değerinden büyükse, ilişki istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir 12. Eğer test istatistiği tablo değerinden küçükse, ilişki anlamlı değildir 1.
    Bazı istatistiksel yazılımlarda (SPSS, R, Excel gibi) Ki-kare tablosu otomatik olarak hesaplanabilir ve tablo değerleri sağlanabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Ki Kare testi kaç çeşittir?

    Ki-Kare testi üç ana çeşide ayrılır: 1. Ki-Kare Uyum Testi. 2. Ki-Kare Bağımsızlık Testi. 3. Ki-Kare Homojenlik Testi.

    Ki kare testi nedir?

    Ki-kare testi, kategorik verilerin analizinde kullanılan parametrik olmayan bir istatistiksel yöntemdir. Bu test, gözlemlenen frekans dağılımının, önceden belirlenmiş veya teorik bir dağılıma ne kadar uyduğunu değerlendirir. Ki-kare testinin bazı kullanım alanları: - Genetik: Mendel yasalarına göre gen dağılımlarının incelenmesi. - Sosyoloji: Toplumsal tercihlerin veya davranışların analizi. - Kalite kontrol: Üretim hatalarının analizi. - Psikoloji: Kişilik özelliklerinin dağılımının incelenmesi. - Ekoloji: Tür dağılımlarının analizi. - Pazarlama: Tüketici tercihlerinin analizi. - Sağlık bilimleri: Hastalık insidanslarının incelenmesi. Ki-kare testinin varsayımları: - Veriler kategorik veya nominal ölçek düzeyinde olmalıdır. - Gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. - Her kategorideki beklenen frekans en az 5 olmalıdır. - Örneklem büyüklüğü yeterli olmalıdır (genellikle n > 30). - Kategoriler birbirini dışlamalı ve toplamı eksiksiz olmalıdır.