解释卡方拟合优度检验的主要结果

要解释卡方拟合优度检验,请完成以下步骤。主要输出包括 p 值以及预期和实测值的条形图。

步骤 1. 确定实测值与预期值在统计上是否存在差异

使用 p 值来确定可以否定还是无法否定原假设,以表明每个类别的总体比率与每个类别的指定值一致。

要确定样本中的实测值与指定分布中的预期值之间在统计上是否存在差异,可将 p 值与显著性水平进行比较。通常,显著性水平(用 α 或 alpha 表示)为 0.05 即可。显著性水平 0.05 表明错误否定原假设的风险为 5%。
P 值 ≤ α:实测数据与预期值在统计上存在差异(否定 H0
如果 p 值小于或等于显著性水平,则可以否定原假设并断定数据不服从具有某些比率的分布。请使用您的专业知识确定差异在实际上是否显著。
P 值 > α:您无法断定实测数据与预期值在统计上存在差异(无法否定 H0
如果 p 值大于显著性水平,则无法否定原假设,因为没有足够的证据可以断定数据不服从具有指定比率的分布。但是,您无法断定这些分布都相同。差异可能存在,但是您的检验可能没有足够的功效可以检测到该差异。
主要结果:P 值

在这些结果中,p 值为 0.885。因为 p 值大于所选 α 值 0.05,所以您无法否定原假设。因此,您无法断定实测比率与指定比率显著不同。

步骤 2. 检查每个类别的实测值和预期值之间是否存在差异

使用标绘每个类别的实测值和预期值的条形图来确定特定类别中是否存在差异。

此条形图指示每个类别的实测值和预期值都非常相似。因此,条形图直观地确认了 p 值指示的含义 — 即您无法断定实测比率与指定比率显著不同。

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