Was ist der Unterschied zwischen einem Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit und einem Chi-Quadrat-Test auf Homogenität?

Was ist der Unterschied zwischen einem Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit und einem Chi-Quadrat-Test auf Homogenität?
Anonim

Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit hilft uns herauszufinden, ob 2 oder mehr Attribute zugeordnet sind oder nicht. Ob Schachspielen hilft, die Mathematik des Kindes zu verbessern oder nicht. Es ist kein Maß für den Grad der Beziehung zwischen den Attributen. es sagt uns nur, ob zwei Klassifikationsprinzipien signifikant miteinander verwandt sind oder nicht, ohne Annahmen bezüglich der Form der Beziehung.

Der Chi-Quadrat-Test auf Homogenität ist eine Erweiterung des Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit. Homogenitätsprüfungen sind nützlich, um zu bestimmen, ob zwei oder mehr unabhängige Stichproben aus derselben Population oder aus verschiedenen Populationen entnommen werden. Anstelle eines Samples - wie wir es bei Unabhängigkeitsproblemen verwenden - haben wir hier zwei oder mehr Samples.

Beide Arten von Tests betreffen kreuzklassifizierte Daten. Beide verwenden die gleichen Teststatistiken. Sie unterscheiden sich jedoch voneinander.

Beim Unabhängigkeitstest geht es darum, ob ein Attribut unabhängig ist und eine einzelne Stichprobe aus der Grundgesamtheit umfasst.

Auf der anderen Seite wird bei Homogenitätstests geprüft, ob verschiedene Proben aus derselben Population stammen. Es handelt sich um zwei oder mehr unabhängige Stichproben - eine aus jeder der betroffenen Populationen.