תוֹכֶן
סטטיסטיקה היא מחקר ההסתברות המשמש לקביעת הסבירות להתרחש אירוע. ישנן דרכים רבות ושונות לבחינת ההסתברות והסטטיסטיקה, כאשר אחת הידועות ביותר היא מבחן הצ'י-סקוור. כמו כל מבחן סטטיסטי, מבחן הצ'י-סקוור צריך לקחת בחשבון דרגות חופש לפני שתקבל החלטה סטטיסטית.
טוב להתאים
כיכר הצ'י משמשת לבדיקה והשוואה של שני סוגים שונים של נתונים: נתונים נצפים ונתונים צפויים. זה מודד את מה שנקרא "הטוב להתאים" שהוא ההבדל בין מה שציפית למה שנצפה. לדוגמה, מבחינה סטטיסטית, אם אתה מחליף מטבע 50 פעמים אתה צריך לקבל 25 ראשים ו 25 זנבות. עם זאת, אתה למעשה מחליף מטבע 50 פעמים והוא נוחת על זנבות 19 פעמים ועל זנבות 31 פעמים. באמצעות נתונים אלה, סטטיסטיקאי יכול היה להעריך מדוע התרחשו ההבדלים הללו.
דרגות חופש
דרגות חופש הן המדידות של מספר הערכים בנתון החופשי להשתנות מבלי להשפיע על תוצאת הנתון. בדיקות סטטיסטיות, כולל כיכר הצ'י, מבוססות לרוב על הערכות מדויקות מאוד המבוססות על פיסות מידע חיוניות שונות. סטטיסטיקאים משתמשים באומדנים אלה כדי ליצור נוסחאות סטטיסטיות המחשבות את התוצאה הסופית של הניתוח הסטטיסטי שלהם. המידע המשמש בניתוח עשוי להשתנות, אך תמיד חייבת להיות לפחות קטגוריית מידע קבועה אחת; שאר הקטגוריות הן דרגות חופש. זה חשוב מכיוון שלמרות שהסטטיסטיקה היא מדע מתמטי, היא בדרך כלל מבוססת על השערות שיכולות להיות קשה לחישוב מדויק.
חישוב
חישוב דרגות חופש במבחן הצ'י-סקוור הוא פשוט מאוד. מצא כמה קטגוריות יש לך בניתוח הסטטיסטי שלך וחסר אותה אחת. לדוגמה, דמיין שאתה חוקר את שיעורי הילודה הצפויים של פילים לעומת שיעור הילודה שנצפה. הקטגוריות כוללות את גיל האם, גיל האב ומין ילדיהם שנולדים. זה נותן לך שלוש קטגוריות במחקר שלך. הפח אחד מזה כדי לקבל שניים כמידת החופש שלך. בעיקרון, ככל שיש לך יותר קטגוריות במחקר שלך, כך דרושות לך יותר דרגות חופש בניתוח סטטיסטי מאוחר יותר.
החשיבות
דרגות חופש חשובות במבחן הצ'י-סקוור מכיוון שהתוצאות הנצפות נבדלות לרוב משמעותית מהתוצאות הצפויות, ומדרגות חופש אלה נדרשות על מנת לבחון מצבים היפותטיים שונים. בעיקרון, אתה יכול לקחת את הנתונים שאספת לניתוח שלך ולעשות בהם שימוש חוזר לביצוע ניתוח סטטיסטי נוסף. מחקרים חדשים אלה עשויים לעזור להסביר את ההבדלים בין התוצאות הצפויות לתוצאות שנצפו בצורה מלאה יותר.