คำนวณการทดสอบไคสแควร์
ทำการทดสอบความพอดีและความเป็นอิสระของไคสแควร์
ความพอดี
ค่าวิกฤติอ้างอิง
| df | α = 0.10 | α = 0.05 | α = 0.01 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2.706 | 3.841 | 6.635 |
| 2 | 4.605 | 5.991 | 9.21 |
| 3 | 6.251 | 7.815 | 11.345 |
| 4 | 7.779 | 9.488 | 13.277 |
| 5 | 9.236 | 11.07 | 15.086 |
| 6 | 10.645 | 12.592 | 16.812 |
| 7 | 12.017 | 14.067 | 18.475 |
| 8 | 13.362 | 15.507 | 20.09 |
| 9 | 14.684 | 16.919 | 21.666 |
| 10 | 15.987 | 18.307 | 23.209 |
เกี่ยวกับการทดสอบไคสแควร์
การทดสอบความพอดี
ทดสอบว่าความถี่ที่สังเกตได้ตรงกับความถี่ที่คาดหวังหรือไม่ ใช้เมื่อคุณต้องการกำหนดว่าข้อมูลตัวอย่างของคุณเหมาะกับการแจกแจงเฉพาะหรือไม่
การทดสอบความเป็นอิสระ
ทดสอบว่าตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัวเป็นอิสระหรือไม่ ใช้เพื่อกำหนดว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในตารางความร่วมหรือไม่
สมมติฐาน
- ความถี่ที่คาดหวัง ≥ 5 ในแต่ละช่อง
- การสังเกตเป็นอิสระ
- ข้อมูลเป็นการนับ (ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์)
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
คำนวณความยาวส่วนโค้ง
คำนวณความยาวส่วนโค้ง พื้นที่เซกเตอร์ ความยาวคอร์ด และคุณสมบัติอื่นๆ ของวงกลม
คำนวณความน่าจะเป็นแบบทวินาม
คำนวณความน่าจะเป็นแบบทวินามและสถิติการแจกแจง
คำนวณจำนวนเชิงซ้อน
ดำเนินการกับจำนวนเชิงซ้อนพร้อมวิธีแก้ทีละขั้นตอนและการแสดงภาพ
คำนวณช่วงความเชื่อมั่น
คำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับค่าเฉลี่ย สัดส่วน และความแตกต่าง