Ki-kare Testi: Pearson χ2 Bağımsızlık Testi
Creators: name: Şahiner, Fatih
Publisher: name: Medical Virology Notes
Year: 2023
Subjects: Ki-kare testi
Pearson ki-kare
Non-parametric test
İstatistiksel fark
Chi-square test
Pearson's chi-square
Statistical difference

description: Özet

Ki-kare testi genellikle ya kategorik bir değişkenin dağılımını varsayımsal bir dağılımla karşılaştırır (ki-kare uyum iyiliği testi) ya da 2 kategorik değişkenin bağımsız olup olmadığını (Pearson χ2 bağımsızlık testi) test eder. Bununla beraber bu test ile hem ikili bağımsız değişkenlerin hem de çoklu grup çalışmalarının değerlendirilmesi mümkündür. Ki-kare bir anlamlılık istatistiğidir ve testin sonuçları nedensellik sunmaz, bu nedenle bir güç istatistiği ile birleştirilmelidir. Bir non-parametrik test olarak normallik dağılımından bağımsız olmakla beraber, verilerin bağımsız gruplardan rastgele toplanması gibi temel koşulları ve beklenen hücre frekanslarının 5’ten az olduğu hücre oranının %80’den az olmaması ve örneklem büyüklüğünün 40’tan az olmaması gibi bazı gereksinimleri vardır. Bu durumlar test sonuçlarının yorumlanmasında güçlüklere ve hataları neden olabileceği için hücrelerin birleştirilmesi ve Yates süreklilik düzeltmesi gibi ek müdahalelere veya özellikle küçük örneklemler için Fisher Exact test gibi farklı yöntemlerin kullanılması çözümlerine başvurulmaktadır. Sonuç olarak, ki-kare testi araştırma verilerinin doğası hakkında önemli bilgiler sağlayan, yaygın kullanılan ve uygulanabilirliği kolay değerli bir analiz aracıdır ve araştırmacıların nominal düzeyde ölçülen değişkenler hakkındaki hipotezleri test etmelerini sağlayan güçlü bir istatistiktir.

Abstract

The chi-square test usually either compares the distribution of a categorical variable to a hypothetical distribution (chi-square goodness of fit test) or tests whether 2 categorical variables are independent (Pearson χ2 independence test). However, it is possible to evaluate both binary independent variables and multiple group studies with this test. Chi-square is a significance statistic and the results of the test do not suggest causality, so they must be combined with a power statistic. Although it is independent of the normality distribution as a non-parametric test, it has basic conditions such as random collection of data from independent groups, and it has some requirements such as the proportion of cells with expected cell frequencies being less than 5 should not be less than 80% and the sample size should not be less than 40. Since these situations may cause difficulties and errors in the interpretation of test results, additional interventions such as combining cells and Yates continuity correction or using different methods such as Fisher Exact test, especially for small samples, are resorted to. In conclusion, the chi-square test is a widely used and easily applicable valuable analysis tool that provides important information about the nature of research data and is a powerful statistic that allows researchers to test hypotheses about variables measured at nominal levels.
description: Chi-square Test: Pearson's χ2 Test of Independence

https://tibbiviroloji.com/99/3300.istatistik/program/ki-kare.htm