卡方獨立性檢定(The Chi | 卡方分布cdf
卡方分配(chi-squaredistribution)是統計學常用的一種機率分佈,可應用於類別資料分析。在實際應用中,最常見的有三種方法:獨立性檢定、同質性檢定、適配度檢定。本篇文章主要介紹卡方獨立性檢定–R語言的操作,細節如下所述。#補充1:卡方獨立性檢定相關內容(SPSS)https://www.yongxi-stat.com/chi-squared-test-of-independence/[1] #補充2:「卡方獨立性檢定」跟「卡方同質性檢定」的方法是一樣的,然而兩個切入的角度完全不一樣。兩者的差別是「卡方獨立性檢定」主要探討的是「資料關聯性」,而「卡方同質性檢定」探討的則是...
卡方分配(chi-square distribution)是統計學常用的一種機率分佈,可應用於類別資料分析。
在實際應用中,最常見的有三種方法:獨立性檢定、同質性檢定、適配度檢定。
本篇文章主要介紹卡方獨立性檢定 – R語言的操作,細節如下所述。
# 補充1:卡方獨立性檢定相關內容(SPSS)
https://www.yongxi-stat.com/chi-squared-test-of-independence/[1]
# 補充2:「卡方獨立性檢定」跟「卡方同質性檢定」的方法是一樣的,然而兩個切入的角度完全不一樣。
兩者的差別是「卡方獨立性檢定」主要探討的是「資料關聯性」,而「卡方同質性檢定」探討的則是「各類別比例是否相同」
一、分析目的
當觀察值具有兩種特徵時,使用二因數列聯表(two factor contingency table),進而檢定兩因數是否相關,二因數列聯表習慣採用r列與c行,又稱為rxc表。
二、卡方獨立性檢定的計算方式
(1) 假設檢定
虛無假設(Null hypothesis)→ H0:A屬性與B屬性無關。
對立假設(alternative hypothesis)→ H1:A屬性與B屬性有關。
(2) 顯著水準 α
(4) 計算檢定統計量:
(5) 結論:當X2 ∈(屬於) C時,則拒絕H0;否則,接受H0。
三、R語言操作範例
(一) 範例介紹
對於鬼滅之刃這部動畫,學生的喜歡程度,經訪問600名學生得資料如下表:
試取顯著水準 α = 0.05,以檢定學生分類與喜歡程度是否獨立?
(1) 假設檢定
虛無假設→ H0:學生分類與喜歡程度彼此獨立。
對立假設→ H1:學生分類與喜歡程度彼此間不為獨立。
(2) 顯著水準 α = 0.05