Tabelle der Statistiken für Kreuztabelle und Chi-Quadrat-Test

Interpretation

Sie können die beobachteten und die erwarteten Werte für jede Zelle in der Ausgabetabelle vergleichen. In diesen Ergebnissen ist die beobachtete Zellenanzahl die erste Zahl und die erwartete Anzahl die zweite Zahl in jeder Zelle.

Wenn eine Assoziation zwischen den beiden Variablen besteht, hängt die Verteilung der Beobachtungen für eine Variable von der Kategorie der zweiten Variablen ab. Wenn keine Assoziation zwischen den beiden Variablen besteht, ähneln sich die Verteilungen der Beobachtungen für eine Variable bei allen Kategorien der zweiten Variablen. In diesem Beispiel beträgt die beobachtete Anzahl gemäß Spalte 1, Zeile 2 der Tabelle 76, und die erwartete Anzahl ist 60,78. Die beobachtete Anzahl scheint deutlich größer zu sein als zu erwarten wäre, wenn die Variablen unabhängig voneinander wären.

Interpretation

Verwenden Sie die Tabellenprozentsätze, um festzustellen, wie die Anzahlen auf die Kategorien verteilt sind.

In diesen Ergebnissen ist die Zellenanzahl die erste Zahl in jeder Zelle. Die Zeilenprozentsätze, Spaltenprozentsätze und Gesamtprozentsätze werden der Reihe nach als die nächsten Zahlen in der Zelle angezeigt. Sie können einen oder mehrere dieser Prozentsätze zur Anzeige auswählen.

Interpretation

Sie können die beobachteten und die erwarteten Werte für jede Zelle in der Ausgabetabelle vergleichen.

Interpretation

Sie können die standardisierten Residuen in der Ausgabetabelle vergleichen, um zu ermitteln, welche Kategorie der Variablen die größte Differenz zwischen den erwarteten Anzahlen und den tatsächlichen Anzahlen relativ zum Stichprobenumfang aufweist und abhängig zu sein scheint. Beispielsweise können Sie die standardisierten Residuen in der Ausgabetabelle auswerten, um die Assoziation zwischen Maschine und Schicht für Herstellungsfehler festzustellen.

Interpretation

Sie können die korrigierten Residuen in der Ausgabetabelle vergleichen, um zu ermitteln, welche Kategorien die größte Differenz zwischen den erwarteten Anzahlen und den tatsächlichen Anzahlen relativ zum Stichprobenumfang aufweisen. Sie können beispielsweise feststellen, welche Maschine oder Schicht die größte Differenz zwischen der erwarteten Anzahl an fehlerhaften Einheiten und der tatsächlichen Anzahl fehlerhafter Einheiten aufweist.

Interpretation

In diesen Ergebnissen ist die Summe des Chi-Quadrats aus den einzelnen Zellen die Pearson-Chi-Quadrat-Statistik; diese beträgt 11,788. Die größten Beiträge stammen von Maschine 2 aus der ersten und dritten Schicht. Die kleinsten Beiträge stammen aus der zweiten Schicht von Maschine 1 und 2.