Tek Örneklem Ki-Kare Testi

Tek Örneklem Ki-Kare testi, bir veri setinin belirli bir teorik dağılıma uygun olup olmadığını analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, gözlenen frekansların beklenen frekanslardan ne kadar farklı olduğunu ölçer ve bu farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirler. Tek Örneklem Ki-Kare testi, gözlenen frekansların beklenen frekanslardan sapıp sapmadığını değerlendirir.

Testin Hipotezleri

Tek Örneklem Ki-Kare testi için iki temel hipotez kullanılır:

• H0 (Null Hipotez): Veri seti, belirli bir teorik dağılıma uygun olarak kabul edilir. Bu hipotez, gözlenen frekansların beklenen frekanslara istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılık göstermediğini öne sürer.
• H1 (Alternative Hipotez): Veri seti, belirli bir teorik dağılıma uygun değildir. Bu hipotez, gözlenen frekansların beklenen frekanslardan istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılık gösterdiğini öne sürer.

Testin Hesaplanması

Tek Örneklem Ki-Kare testi, gözlenen frekanslar ve beklenen frekanslar arasındaki farkın karelerinin toplamını hesaplar. Bu farkların karelerinin toplamı Ki-Kare istatistiğini oluşturur. Daha sonra, elde edilen Ki-Kare istatistiği, serbestlik derecesine (df) bağlı olarak karşılaştırma yapmak için bir Ki-Kare tablosuyla karşılaştırılır.

P Değerinin Yorumlanması

Tek Örneklem Ki-Kare testi sonucunda elde edilen Ki-Kare istatistiği, serbestlik derecesi ve p değeri önemlidir. P değeri, gözlenen frekansların beklenen frekanslardan istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılık gösterip göstermediğini belirler. Eğer p değeri belirlenen bir anlamlılık düzeyinden (alfa) küçükse, H0 hipotezi reddedilir ve veri setinin belirli bir teorik dağılıma uygun olmadığı kabul edilir.

Tek Örneklem Ki-Kare testi, bir veri setinin belirli bir teorik dağılıma uygun olup olmadığını değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Hipotez testi, gözlenen frekanslar ve beklenen frekanslar arasındaki farkın karelerinin toplamını hesaplar. Elde edilen Ki-Kare istatistiği, serbestlik derecesine bağlı olarak bir Ki-Kare tablosuyla karşılaştırılır. P değeri, istatistiksel anlamlılığı belirlemek için kullanılır. Eğer p değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden küçükse, veri seti belirli bir teorik dağılıma uygun olmadığı kabul edilir.

Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle birlikte size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız. Projelerinizin gereksinimlerini değerlendirebilir, size en uygun hizmetleri sunabiliriz. İletişime geçmek ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.