Chi-Square (Χ²)表|示例及可下载表

卡方检验(Χ2)分配表是列卡方表的参考表吗关键值.卡方临界值是一个阈值统计显著性对于某些假设,测试并定义某些参数的置信区间。

卡方临界值由卡方分布.它们很难手工计算,这就是为什么大多数人使用参考表格或统计软件来代替。

下载卡方表(PDF)

何时使用卡方分布表

你需要一个卡方临界值,如果你想:

卡方分布表(右尾概率)

使用下表找到卡方临界值卡方检验或者置信区间下载卡方分布表(PDF)

该表提供了右尾概率。如果你需要左尾概率,你需要做一个小的附加计算

卡方分布表

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请看例子

如何使用这个表格

求卡方临界值假设检验或置信区间,遵循以下三个步骤。

示例:卡方检验案例研究
想象一下,一座大型办公楼的安全团队正在大楼的四个入口安装安全摄像头。为了帮助他们决定在哪里安装摄像头,他们想知道每个入口的使用频率。他们随机样本500人在大楼里,问他们从哪个入口进入大楼。

该团队希望使用卡方拟合优度检验来测试零假设H0)四个入口分别是使用同样的通常由人口决定。

为了知道是否拒绝零假设,他们需要比较样本皮尔逊卡方的到适当的卡方临界值。

第一步:计算自由度

不是只有一个卡方分布-有很多,它们的形状取决于一个称为“自由度”的参数(也称为“自由度”)dfk).卡方分布表的每一行表示一个卡方分布df。

你需要使用正确的分布df对于你的测试或置信区间。下表给出了计算公式df几个常见的程序:

测试或程序 自由度(df)方程
单方差检验

方差或标准偏差的置信区间

df=样本量−1
卡方拟合优度检验 df=组数−1
独立性卡方检验 df=(变量1组个数−1)*(变量2组个数−1)
McNemar检验法检验 df= 1
示例:计算自由度
安全小组在他们的样本中把人们分为四组——每个入口一组。卡方拟合优度检验公式为:

df=组数−1

df= 4−1

df= 3

步骤2:选择显著性水平

卡方分布表的列表示临界值的显著性水平。按照惯例,显著性水平(α)几乎总是.05,所以表中。05的列突出显示。

在极少数情况下,你可能想增加α来降低你的第二类错误率或降低α降低你第一类错误率。

若要计算置信区间,请根据所需选择显著性水平置信水平

α = 1−置信水平

最常见的置信水平是95%(.95),对应于α = .05。

示例:选择显著性水平
安全团队遵循惯例,选择显著性水平为。05。

步骤3:在表中找到临界值

现在你有了在卡方分布表中找到临界值所需的两个数字:

  • 自由度df)列在表格左侧。找到与你计算的自由度相对应的表格行。
  • 重要性水平(α)列在表的上方。找到与所选显著性水平相对应的列。
  • 行和列相遇的表格单元格就是临界值。
示例:在表中查找临界值
这一行是df= 3,列α = .05满足,临界值为7.815。

安全团队现在可以将这个卡方临界值与他们为样本计算的皮尔逊卡方值进行比较。如果临界值大于样本卡方,他们可以拒绝零假设。

卡方表临界值

左尾和双尾概率

这里提供的表格给出了右尾概率。对于大多数卡方检验,包括卡方拟合优度检验、卡方独立性检验和麦克尼马检验,都应该使用这个表。

如果您想执行双尾或左尾测试,您将需要进行一个小的额外计算。

Left-tailed测试

最常见的左尾检验是在确定一个总体是否具有方差标准偏差不到一定的值。

要找到上表中左尾概率的临界值,只需使用1 - α的表列。

示例:左尾检验
假设你有一份在面包店做饼干的兼职工作。面包店老板告诉你,他们的饼干通常大小不一,直径的标准偏差只有0.2英寸。

你为自己做的每一块饼干都一样大而自豪,所以你决定这样做随机样本看看它们的标准差是否小于0.2英寸。

这是一个左尾检验因为你想知道标准差是否小于某个值。从右尾表中减去1来查找左尾概率显著性水平: 1−α = 1−.05 = 0.95。

的临界值df= 25−1 = 24,α = .95 = 13.848。

如果样本卡方大于这个临界值,就可以拒绝原假设你的饼干直径的标准差是0.2英寸。

双尾测试

最常见的左尾检验是在确定总体的方差或标准偏差是否为时对单个方差的检验等于一定的值。

双尾检验有两个临界值。要查找临界值,请使用的表列\ dfrac{\α}{2} 而且α1 - \ dfrac {\} {2}

示例:双尾检验
一家儿童服装制造商想要设计一款适合任何六个月大婴儿的婴儿帽在两个标准差内的意思是头部直径。

他们在一本医学教科书上发现,6个月大的婴儿头部直径的标准差是1英寸,但他们想自己确认这个数字。他们随机样本20个6个月大的婴儿,测量他们的头部。

这是一个双侧检验因为他们想知道标准差是否等于某个值。他们应该在列中查找两个临界值:

  • \ dfrac{\α}{2}= \ dfrac{0。}{2}= .025 而且
  • 1 - (\ dfrac{\α}{2})= 1 - (\ dfrac{0。}{2})= 1 -.025 = .975

的临界值df= 20−1 = 19,α = .025 = 32.852。的临界值df= 19 α = .975 = 8.907。

如果样本卡方值不在这两个临界值之间,服装公司就可以拒绝原假设即封头直径的标准差为1英寸。

实践问题

关于卡方表的常见问题

如何找到R中的卡方临界值?

您可以使用qchisq ()函数来查找卡方R中的临界值。

例如,计算测试的卡方临界值df= 22, α = .05:

Qchisq (p = .05, df = 22,较低。tail = FALSE)

如何在Excel中找到卡方临界值?

您可以使用CHISQ.INV.RT ()函数来查找卡方Excel中的临界值。

例如,计算测试的卡方临界值df= 22和α = .05,单击任何空白单元格并键入:

= CHISQ.INV.RT (0.05, 22)

卡方分布有什么性质?

一个卡方分布是一个连续概率分布.卡方分布的形状取决于它自由度k.卡方分布的均值等于其自由度(k)及方差是2k.范围是0到∞。

引用这篇Scribbr文章

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特尼,S.(2022年11月10日)。Chi-Square (Χ²)表|示例及可下载表。Scribbr。检索于2022年12月14日,来自//www.charpingshvac.com/statistics/chi-square-distribution-table/

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肖恩·特尼

在他的硕士和博士期间,Shaun学习了如何将科学和统计方法应用到他的生态学研究中。现在,他喜欢教学生如何为他们自己的论文和研究项目收集和分析数据。
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