독립성의 Chi-Square test 는 두 명목(범주 형)변수 사이에 유의 한 관계가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 하나의 공칭 변수에 대한 각 범주의 빈도는 두 번째 공칭 변수의 범주에 걸쳐 비교됩니다. 데이터 표시할 수 있습에 대비한 테이블이 각각의 행에 대한 범주 중 하나의 변수하고 각각의 열을 나타내는 카테고리의 다른 변수가 있습니다. 예를 들어,연구원이 원하는 간의 관계를 조사하기 위해 성별(남성/여성)고 공감(고대 저렴한)., 이 관계를 조사하기 위해 독립성의 카이 스퀘어 테스트를 사용할 수 있습니다. 이 테스트에 대한 귀무 가설은 성별과 공감 사이에는 관계가 없다는 것입니다. 대체 가설이 있다는 것 사이의 관계를 성별과 공감을(예를 들어 있는 더 높은 공감 여성보다 높은 공감 남성).
먼저 두 공칭 변수의 예상 값을 계산해야합니다.,윙식의 값을 계산하는 Chi-Square test of Independence:
=Chi-Square test 의 독립
=관찰되는 값의 두 명목 변수를=예상되는 값의 두 명목 변수를
자유도를 사용하여 계산됩니다 수식은 다음과 같습니다.
DF=(r-1)(c-1)
여기서
DF=자유도
r=숫자의 행
c=숫자의 열
가설
Null 가설:가정이 없는 연결 사이에 두 개의 변수입니다.,
대체 가설:두 변수 사이에 연관성이 있다고 가정합니다.
가설 검정:가설에 대한 테스트 chi-square test 의 독립성 그대로 다른 테스트에 같은 ANOVA,는 테스트는 통계가 계산에 비해 중요한 값입니다. 카이 제곱 통계에 대한 임계 값은 유의 수준에 의해 결정됩니다(일반적으로.05)및 자유도. 카이 제곱에 대한 자유도는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.df=(r-1)(c-1)여기서 r 은 행 수이고 c 는 열 수입니다., 관찰 된 카이 제곱 시험 통계가 임계 값보다 크면 귀무 가설이 거부 될 수 있습니다.