सांख्यिकी में ची वर्ग परीक्षण का क्या महत्व है?
एक ची-स्क्वेर्ड परीक्षण एक सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण है जिसका उपयोग नमूना आकार के बड़े होने पर आकस्मिक तालिकाओं के विश्लेषण में किया जाता है। सरल शब्दों में, इस परीक्षण का मुख्य रूप से परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या दो श्रेणीबद्ध चर या आकस्मिकता तालिका के दो आयाम परीक्षण आंकड़े को प्रभावित करने में स्वतंत्र हैं, जो कि तालिका के मान हैं। इस परीक्षण के मानक अनुप्रयोगों में, अवलोकनों को पारस्परिक रूप से अनन्य वर्गों में वर्गीकृत किया गया है। यदि शून्य परिकल्पना कि जनसंख्या में वर्गों के बीच कोई अंतर नहीं है, सत्य है, तो प्रेक्षणों से परिकलित परीक्षण आँकड़ा एक ची वर्ग आवृत्ति वितरण का अनुसरण करता है। परीक्षण का उद्देश्य यह मूल्यांकन करना है कि अशक्त परिकल्पना के सत्य होने पर प्रेक्षित आवृत्तियों की कितनी संभावना होगी।
ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक की गणना कैसे करें?
ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूने का आकार (N), नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है। के रूप में, नमूना मानक विचलन (s), नमूना मानक विचलन यह माप है कि किसी विशिष्ट नमूने में मान कितने भिन्न हैं। के रूप में & जनसंख्या मानक विचलन (σ), जनसंख्या मानक विचलन यह माप है कि संपूर्ण जनसंख्या में मूल्यों में कितना अंतर है। के रूप में डालें। कृपया ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक गणना
ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक कैलकुलेटर, ची स्क्वायर आँकड़ा की गणना करने के लिए Chi Square Statistic = ((नमूने का आकार-1)*नमूना मानक विचलन^2)/(जनसंख्या मानक विचलन^2) का उपयोग करता है। ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक χ2 को ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक फॉर्मूला को ची-स्क्वायर परीक्षणों में उपयोग किए जाने वाले माप के रूप में परिभाषित किया गया है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि आकस्मिकता तालिका में श्रेणीबद्ध चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1.361111 = ((10-1)*15^2)/(9^2). आप और अधिक ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -