Test chi-kwadrat (\u03c7\u00b2) jest narz\u0119dziem statystycznym u\u017cywanym do analizy r\u00f3\u017cnic mi\u0119dzy oczekiwanymi a obserwowanymi wynikami eksperymentalnymi. W programach takich jak MS Excel oraz Arkuszach Google, mo\u017cna wykona\u0107 ten test, u\u017cywaj\u0105c funkcji W obu aplikacjach funkcja przyjmuje podobne argumenty:<\/p>\n Zar\u00f3wno Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce firma przeprowadzi\u0142a kampani\u0119 marketingow\u0105 i ma dane dotycz\u0105ce liczby klient\u00f3w, kt\u00f3rzy odpowiedzieli na kampani\u0119 oraz oczekiwane liczby reakcji wed\u0142ug prognoz specjalist\u00f3w.<\/p>\n Wykorzystamy test chi-kwadrat, aby sprawdzi\u0107, czy istnieje istotna statystycznie r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy wynikami obserwowanymi a oczekiwanych. Funkcja w Excelu czy Arkuszach Google wygl\u0105da\u0142aby nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n Je\u015bli wynik testu przekracza poziom istotno\u015bci (zwykle ustawiony na 0.05), oznacza to, \u017ce r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy kategoriami s\u0105 statystycznie istotne.<\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce przeprowadzili\u015bmy sonda\u017c publiczny, aby ustali\u0107 preferencje polityczne w\u015br\u00f3d trzech grup wyborc\u00f3w, z prognozowan\u0105 r\u00f3wn\u0105 popularno\u015bci\u0105 ka\u017cdej z partii.<\/p>\n W celu analizy, czy obserwowane poparcie istotnie odbiega od oczekiwanego, u\u017cyjemy nast\u0119puj\u0105cego wzoru:<\/p>\n Podobnie jak w pierwszym przyk\u0142adzie, wynik poni\u017cej poziomu istotno\u015bci wskazywa\u0142by na brak znacz\u0105cych r\u00f3\u017cnic, natomiast wynik powy\u017cej tego poziomu sugerowa\u0142by, \u017ce r\u00f3\u017cnice w poparciu dla partii s\u0105 statystycznie istotne.<\/p>\n Podsumowuj\u0105c, funkcje Zwraca test niezale\u017cno\u015bci<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[428],"tags":[],"class_list":["post-10304","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statystyczne"],"acf":[],"yoast_head":"\nCHISQ.TEST<\/code> w Excelu i CHI.TEST<\/code> w Arkuszach Google. Ta funkcja jest wykorzystywana do oceny, czy r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy dwoma zestawami danych s\u0105 statystycznie istotne czy nie.<\/p>\nSk\u0142adnia funkcji<\/h2>\n
=CHISQ.TEST(actual_range, expected_range)<\/code><\/pre>\n\n
actual_range<\/code>, jak i expected_range<\/code> musz\u0105 by\u0107 zakresami o tej samej ilo\u015bci wierszy i kolumn.<\/p>\nPrzyk\u0142ad 1: Analiza wynik\u00f3w bada\u0144 marketingowych<\/h2>\n
Dane obserwowane (actual_range): 10, 20, 30 Dane oczekiwane (expected_range): 15, 15, 30<\/code><\/pre>\n=CHISQ.TEST(A1:C1, A2:C2)<\/code><\/pre>\nPrzyk\u0142ad 2: Badanie preferencji wyborczych<\/h2>\n
Dane obserwowane: 60, 90, 150 Dane oczekiwane: 100, 100, 100<\/code><\/pre>\n=CHISQ.TEST(A1:C1, A2:C2)<\/code><\/pre>\nCHISQ.TEST<\/code> i CHI.TEST<\/code> s\u0105 efektywnymi narz\u0119dziami do analizy statystycznej r\u00f3\u017cnic mi\u0119dzy dwoma zestawami danych, umo\u017cliwiaj\u0105c identyfikacj\u0119 istotno\u015bci tych r\u00f3\u017cnic w kontek\u015bcie statystycznym. Odpowiednie ich zastosowanie mo\u017ce dostarczy\u0107 cennych wskaz\u00f3wek zar\u00f3wno w obszarze bada\u0144 naukowych, jak i decyzjach biznesowych.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"