Graus de liberdade em um teste de Qui-quadrado

A estatística é o estudo de probabilidade utilizada para determinar a probabilidade de um evento ocorrer. Existem muitas maneiras diferentes de probabilidade de teste e estatísticas, um dos testes mais conhecido Chi-Square. Como qualquer teste estatístico, teste qui-quadrado deve ter graus de liberdade em consideração antes de fazer uma estatística de decisão.

Bondade de ajuste

Qui-quadrado é usado para testar e comparar dois tipos diferentes de dados: dados observados e os dados esperados. Ele mede o que é chamado de "bondade do ajuste", que é a diferença entre o que você espera e que tem sido observado. Por exemplo, estatisticamente falando, se você jogar uma moeda 50 vezes você deve obter rostos 25 e 25 cruzes. No entanto, na verdade você jogar uma moeda 50 vezes e cai no rosto 19 vezes e 31 vezes em cruz. Com esses dados, um estatístico poderia teorizar sobre por que essas diferenças ocorreram.

Graus de liberdade

Os graus de liberdade são medições da quantidade de valores estatísticos que estão livres para fazer variar sem influenciar o resultado de estatísticas. Os testes estatísticos incluindo qui-quadrado, muitas vezes com base em estimativas muito precisas sobre a base de várias peças de informação vital. Os estatísticos usar essas estimativas para criar fórmulas estatísticas que calculam o resultado final da análise estatística. A informação utilizada na análise pode variar, mas deve haver sempre pelo menos uma categoria de informação fixa; As outras categorias são graus de liberdade. Isto é importante porque embora as estatísticas é uma ciência matemática, muitas vezes baseadas em suposições que podem ser difíceis de calcular com precisão.

calcular

Calcular os graus de liberdade no teste Qui-quadrado é muito simples. Encontre o número de categorias que você tem em sua análise estatística e subtrai-lo a um. Por exemplo, imagine que você está estudando as taxas de natalidade esperados de elefantes em frente à taxa de natalidade observada. As categorias incluem a idade da mãe, a idade do pai e do sexo de seus filhos nascidos. Isso dá-lhe três categorias em seu estúdio. Subtrai um deles para obter dois como o seu grau de liberdade. Basicamente, os mais categorias você tem em seu estudo, mais graus de liberdade que você tem que experimentar com a análise estatística posterior.

importância

Os graus de liberdade são importantes no teste Qui-quadrado, porque os resultados observados muitas vezes diferem significativamente dos resultados esperados, e esses graus de liberdade são necessários para testar diferentes cenários. Basicamente, você pode pegar os dados que você recolheu para sua análise e reutilização, para realizar outra análise estatística. Estes novos estudos podem ajudar a explicar as diferenças entre os resultados esperados e observados mais plenamente.