กลับไปหน้าหลัก

คำนวณ Chi-Square (χ² Goodness of Fit)

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการคำนวณ Chi-Square

การทดสอบ Chi-Square (χ²) ใช้ทำอะไร?

การทดสอบ Chi-Square คือการทดสอบทางสถิติเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลที่สังเกตการณ์จริง (Observed values) มีความแตกต่างจากข้อมูลเชิงทฤษฎีหรือข้อมูลที่คาดหวังไว้ (Expected values) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ โดยแบ่งเป็นสองประเภทหลัก คือ การทดสอบความสอดคล้อง (Goodness of Fit) และการทดสอบความเป็นอิสระต่อกัน (Independence Test)

องศาอิสระ (Degrees of Freedom หรือ df) มีบทบาทอย่างไร?

df หรือ องศาแห่งความเสรี เป็นตัวกำหนดรูปทรงของโค้งการแจกแจงแบบ Chi-Square ที่แตกต่างกันไปตามจำนวนกลุ่มข้อมูล ในการทดสอบ Goodness of Fit คำนวณจาก df = จำนวนกลุ่มลบหนึ่ง (k - 1) ซึ่งจำเป็นต้องนำไปใช้คู่กับตารางสถิติ Chi-Square เพื่อตรวจสอบหาระดับนัยสำคัญหรือค่า p-value

เกณฑ์การพิจารณาผลการตัดสินสถิตินี้ทำอย่างไร?

เราจะเปรียบเทียบค่า χ² ที่คำนวณได้กับค่าวิกฤต (Critical value) จากตารางสถิติตามองศาอิสระและระดับนัยสำคัญ (Alpha เช่น 0.05) หากค่า χ² ที่คำนวณได้มีค่ามากกว่าค่าวิกฤตอย่างชัดเจน แสดงว่าข้อมูลที่ได้มีความแตกต่างจากความคาดหวังจริงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (ปฏิเสธสมมติฐานหลัก H0)

ข้อจำกัดที่ควรระวังในการทดสอบ Chi-Square มีอะไรบ้าง?

ข้อจำกัดที่สำคัญที่สุดคือ ค่าคาดหวัง (Expected Frequency) ในแต่ละประเภทข้อมูลห้ามมีค่าต่ำกว่า 5 ในสัดส่วนที่เกิน 20% ของจำนวนประเภททั้งหมด และในแต่ละกลุ่มห้ามมีค่าคาดหวังเป็นศูนย์อย่างเด็ดขาด เนื่องจากจะนำไปสู่ความผิดพลาดในการหารค่าสถิติสะสม

เครื่องมือคำนวณที่เกี่ยวข้อง

เครื่องมือแปลงเลขโรมันเป็นเลขฐานสิบ

แปลงตัวเลขโรมัน (I, V, X, L, C, D, M) เป็นตัวเลขฐานสิบปกติ พร้อมวิเคราะห์ขั้นตอนวิธีบวกลบ

เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกลุ่มตัวอย่าง (Sample S.D.)

คำนวณหาส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.) และความแปรปรวน (Variance) ของกลุ่มตัวอย่างด้วยตัวหาร (n - 1) พร้อมรายละเอียดวิธีทำ

แปลงสัญกรณ์วิทยาศาสตร์เป็นทศนิยม

แปลงตัวเลขในรูปสัญกรณ์วิทยาศาสตร์ (a x 10^n) ให้เป็นตัวเลขปกติ

เครื่องคำนวณพื้นที่เซกเตอร์

เครื่องมือคำนวณหาพื้นที่เซกเตอร์ของวงกลม (ส่วนของวงกลมคล้ายชิ้นพิซซ่า) จากรัศมีและมุม

Google AdSense - Sticky Bottom (Mobile)