Ein Chi-Quadrat-Test ist ein Hypothesentest, bei dem die beobachtete Verteilung der Daten mit einer erwarteten Verteilung der Daten verglichen wird.
Es gibt verschiedene Typen von Chi-Quadrat-Tests:
- Chi-Quadrat-Anpassungstest
- Mit dieser Analyse können Sie testen, wie gut eine Stichprobe von kategorialen Daten einer theoretischen Verteilung folgt.
- Sie können beispielsweise testen, ob ein Würfel fair ist, indem Sie diesen viele Male werfen und mit einem Chi-Quadrat-Anpassungstest bestimmen, ob die Ergebnisse einer Gleichverteilung folgen. In diesem Fall gibt die Chi-Quadrat-Statistik quantitativ an, wie weit die beobachtete Verteilung der Anzahlen von der hypothetischen Verteilung abweicht.
- Chi-Quadrat-Tests auf Assoziation und Unabhängigkeit
- Die Berechnungen für diese Tests sind gleich, die zu beantwortenden Fragen können sich jedoch unterscheiden.
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- Test auf Assoziation: Ermitteln Sie mit einem Test auf Assoziation, ob eine Variable mit einer anderen Variablen assoziiert ist. Sie können beispielsweise feststellen, ob der Umsatz für Autos in unterschiedlichen Farben von der Stadt abhängt, in der die Fahrzeuge verkauft werden.
- Test auf Unabhängigkeit: Ermitteln Sie mit einem Test auf Unabhängigkeit, ob der beobachtete Wert einer Variablen vom beobachteten Wert einer anderen Variablen abhängt. Sie können beispielsweise feststellen, ob der Kandidat, für den eine Person stimmt, unabhängig vom Geschlecht des Wählers ist.
Hinweis
Minitab verwendet beim Ausführen eines Chi-Quadrat-Tests nicht den Yates-Korrekturfaktor.
