교차표 및 카이-제곱에 대한 제표 통계량

해석

출력표의 각 셀에 대해 관측값과 기대값을 비교할 수 있습니다. 이 결과에서 관측된 셀 카운트는 각 셀의 첫 번째 숫자이고, 기대 카운트는 각 셀의 두 번째 숫자입니다.

두 변수가 연관되어 있으면 한 변수에 대한 관측치 분포가 두 번째 변수의 범주에 따라 달라집니다. 두 변수가 독립적이면 한 변수에 대한 관측치 분포가 두 번째 변수의 모든 범주에서 비슷합니다. 이 예에서 표의 1열, 2행의 관측 카운트는 76이고 기대 카운트는 60.78입니다. 변수가 서로 종속된 경우 관측 카운트가 기대보다 훨씬 더 큰 것으로 보입니다.

해석

카운트가 범주 간에 어떻게 분산되는지 확인하려면 표 백분율을 사용하십시오.

이 결과에서 셀 카운트는 각 셀의 첫 번째 숫자입니다. 셀의 다음 숫자가 순서대로 행 백분율, 열 백분율, 전체 백분율입니다. 이 백분율 중 하나 이상을 선택하여 표시할 수 있습니다.

해석

출력표의 각 관측값과 기대값을 비교할 수 있습니다.

해석

출력표의 표준화 잔차를 비교하여 어느 변수 범주가 표본 크기에 비해 기대 카운트와 실제 카운트 간의 차이가 가장 크고 서로 종속된 것으로 보이는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 출력표의 표준화 잔차를 평가하여 불량품을 생산하는 기계와 교대조 간의 연관성을 확인할 수 있습니다.

해석

출력표의 수정 잔차를 비교하여 어느 범주가 표본 크기에 비해 기대 카운트와 실제 카운트 간의 차이가 가장 큰지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 어느 기계 또는 교대조의 기대 불량품 수와 실제 불량품 수 간의 차이가 가장 큰지 확인할 수 있습니다.

해석

이 결과에서 각 셀의 카이-제곱 합은 Pearson 카이-제곱 통계량 11.788입니다. 기계 2의 첫 번째와 세 번째 교대조의 기여도가 가장 큽니다. 기계 1과 2의 두 번째 교대조의 기여도가 가장 작습니다.